Trennung von Logik und Suche steigert Skalierbarkeit von KI-Agenten
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Durch die Trennung von Logik und Inferenz wird die Skalierbarkeit von KI-Agenten deutlich erhöht, weil die Kernprozesse von den Ausführungsstrategien entkoppelt werden. Das Ergebnis ist ein robusteres System, das leichter an neue Anforderungen angepasst werden kann.
Der Übergang von generativen Prototypen zu produktionsreifen Agenten bringt jedoch eine besondere technische Herausforderung mit sich: die Zuverlässigkeit. Große Sprachmodelle sind stochastisch, sodass ein Prompt, der einmal funktioniert, beim nächsten Mal scheitern kann. Um diesem Problem entgegenzuwirken, verpacken Entwickler die zentrale Geschäftslogik in robuste Wrapper, die Konsistenz und Wiederholbarkeit sicherstellen.
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