Erstellung eines Agenten mit Hybrid‑Retrieval, Provenance und Reparaturschleifen

In einem neuen Tutorial wird gezeigt, wie man ein hochmodernes, agentisches KI‑System entwickelt, das sich wie ein produktionsreifes Forschungs- und Entscheidungswerkzeug verhält – ganz anders als ein einzelner Prompt‑Aufruf.

Der Ansatz beginnt mit der asynchronen Aufnahme echter Webquellen. Diese werden in Stücke zerlegt, die jeweils ihre Herkunft (Provenance) dokumentieren. Anschließend erfolgt ein hybrides Retrieval, das sowohl TF‑IDF‑Methoden (sparse) als auch OpenAI‑Embeddings (dense) nutzt. Durch die Fusion der beiden Ergebnislisten wird die Trefferquote deutlich erhöht.

Ein weiteres Highlight des Workflows sind die provenance‑first‑Zitationen, die Reparaturschleifen zur Fehlerbehebung und ein episodisches Gedächtnis, das frühere Interaktionen speichert und für zukünftige Anfragen nutzt. Das Tutorial, veröffentlicht auf MarkTechPost, bietet einen praxisnahen Leitfaden für Entwickler, die ein robustes, produktionsfähiges KI‑System bauen wollen.