Da Agenten komplexer sind als typische KI-Anwendungen, erfordern sie spezialisierte Architekturen und Entwicklungsprinzipien, die autonome Entscheidungsfindung, effektive Tool-Integration und nahtlose Skalierbarkeit unterstützen. Nach ihrer Entwicklung benötigen Agenten robuste Infrastrukturen und geeignete Softwarekomponenten, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Effektivität zu gewährleisten.
Die KI-Plattform von DataStax kombiniert die Fähigkeiten von Astra DB, einer Datenbank mit Vektor- und traditionellen Funktionen, mit Langflow, einer visuellen Entwicklungsumgebung für den Aufbau von KI-Pipelines. Astra DB ermöglicht nahtlose Datenintegration, Skalierbarkeit und Sicherheit auf Unternehmensniveau, während Langflow die Gestaltung und Bereitstellung komplexer KI-Systeme vereinfacht.
Die KI-Plattform von DataStax kombiniert die Fähigkeiten von Astra DB, einer Datenbank mit Vektor- und traditionellen Funktionen, mit Langflow, einer visuellen Entwicklungsumgebung für den Aufbau von KI-Pipelines. Astra DB ermöglicht nahtlose Datenintegration, Skalierbarkeit und Sicherheit auf Unternehmensniveau, während Langflow die Gestaltung und Bereitstellung komplexer KI-Systeme vereinfacht.
Was KI-Agenten von anderen KI-Anwendungen unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, autonom zu denken, zu planen und zu handeln – Anweisungen zu folgen und spezifizierte Ziele zu erreichen, ohne dass Benutzereingaben oder -freigaben erforderlich sind.
Die Fähigkeit und der Zugriff sind entscheidend, damit KI-Agenten sinnvoll mit verschiedenen Systemen und Datenquellen interagieren können. Im Gegensatz zu traditionellen Anwendungen, die auf vordefinierten, statischen Zugriff beschränkt sind, benötigen agentische KI-Systeme dynamischen, autonomen Zugang zu Tools, APIs und Datenbanken. Dies erfordert ein ausgefeiltes Berechtigungsmanagement und sichere Verbindungen, die den Agenten ermöglichen, unabhängig zu agieren, während strenge Sicherheitsstandards eingehalten werden.
Astra DB bietet eine Kombination aus Vektor- und NoSQL-Funktionen, die es Agenten ermöglicht, komplexe, kontextsensitive Suchen über verschiedene Datenformate hinweg durchzuführen. Die Plattform integriert sich nahtlos in gängige KI-Dienste und unterstützt mehrere Programmiersprachen, was die Entwicklung von Agenten erleichtert.
Das Entwickeln von schlussfolgerndem Denken, Planung und definierten Denkprozessen ermöglicht es KI-Agenten, autonome Entscheidungen auf Grundlage fundierter Informationen zu treffen, anstatt lediglich vorgegebene Skripte auszuführen. Traditionelle Software basiert auf regelbasierten Entscheidungsmechanismen, bei denen die Ergebnisse streng durch Benutzereingaben und Systemzustände definiert sind. Im Gegensatz dazu erfordert agentenbasierte KI eine adaptive und flexible Denkweise, um eine Vielzahl von Szenarien zu verarbeiten und aus unvollständigen oder sich verändernden Daten Schlüsse zu ziehen.
Agentenbasierte KI benötigt offene und umsetzbare Denkprozesse, die beispielsweise durch die Einbindung von Large Language Models (LLMs) ermöglicht werden. Diese können ihre Denkweise und Aktionen basierend auf sich ändernden Eingaben und Kontexten anpassen. Um LLMs und andere Denkmodule zu integrieren, benötigen KI-Agenten eine robuste Infrastruktur, die adaptive Planung unterstützt.
Offenes Denken mit LLMs: Die Integration von LLMs bietet die nötigen Fähigkeiten, um adaptive Denkprozesse zu ermöglichen, sodass Agenten auf veränderte Eingaben und Kontexte reagieren können. Plattformen wie OpenAI, Anthropic’s Claude und Hugging Face liefern LLM-Funktionen, die adaptive Entscheidungen unterstützen.
Strukturierte Denkprozesse: Arbeitsabläufe, die die Schritte, Eingaben und Ergebnisse von Entscheidungsprozessen verfolgen, sind erforderlich, um die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Denkweise von Agenten zu gewährleisten. Methoden wie Chain-of-Thought- oder Graph-of-Thought-Reasoning, unter Verwendung von Frameworks wie LangChain oder Dagster, unterstützen die Organisation und Implementierung strukturierter Denkprozesse
Vorausschauende Planung: Planung bedeutet, potenzielle Szenarien vorherzusehen, Zwischenziele zu setzen und Aktionen dynamisch anzupassen, sobald neue Informationen verfügbar werden. Tools wie LangChain, Hugging Face und die OpenAI API ermöglichen Planungsfunktionen, während Workflow-Orchestratoren wie Apache Airflow oder Prefect komplexe mehrstufige Pläne effektiv verwalten.
Skalierbare Speicherung und integrierte Abrufsysteme: Skalierbare Datenspeicherung sowie die Integration von Abrufpipelines und Tools für konversationelle Speicher ermöglichen es Agenten, relevanten Kontext effizient abzurufen, Zustände zu bewahren und die Historie für adaptive Planung zu nutzen. Hochskalierbare Datenbanken wie Astra DB bieten die nötige Infrastruktur für Anwendungen mit heterogenen Datentypen und Volumina.
Die Orchestrierung der Komponenten stellt sicher, dass alle Teile eines agentenbasierten Systems zusammenarbeiten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Während traditionelle Softwareanwendungen aus eng gekoppelten Komponenten mit vorhersehbaren Interaktionen bestehen, erfordert agentenbasierte KI eine flexiblere und dynamischere Orchestrierung. Komponenten, Tools und Datenquellen müssen bei Bedarf dynamisch integriert, entfernt oder ersetzt werden können, sodass Agenten die besten Ressourcen nutzen können, um ihre Ziele zu erreichen.
Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen mit linearen Workflows koordinieren agentenbasierte Systeme mehrere diverse Komponenten, die asynchron und interaktiv arbeiten. Eine effektive Orchestrierung erfordert die Verwaltung von Zuständen, das Verfolgen von Interaktionen und die Beibehaltung von Kontexten über mehrere Sitzungen hinweg.
Schutzmaßnahmen sorgen dafür, dass KI-Agenten innerhalb sicherer und ethischer Grenzen operieren und ihre Handlungen mit den Anwendungsfällen, organisatorischen Richtlinien und gesellschaftlichen Normen in Einklang stehen. Während sich traditionelle Software auf Sicherheitsmaßnahmen, Fehlerbehandlung und Benutzereingabevalidierung konzentriert, erfordert die autonome Natur von agentenbasierter KI zusätzliche Überwachungsmechanismen.
Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die unter enger menschlicher Aufsicht operiert, müssen agentenbasierte KI-Systeme unabhängig funktionieren. Dies erfordert fortschrittliche Schutzmaßnahmen wie ethische Richtlinien, Echtzeitvalidierung und dynamische Überwachung, um unbeabsichtigte Konsequenzen zu vermeiden.
