Anthropic hat kürzlich eine wichtige Anleitung für AI-Agenten-Entwickler veröffentlicht, die betont, dass das Erstellen starker und nützlicher Agenten mehr als nur geschickte Prompting-Aufbauarbeit erfordert.
Diese „Bibel“ fasst folgende sieben Kernstrategien zusammen:
Agenten-Design ist strukturierter Arbeitsablauf: Sehen Sie keinen Agenten als einfache Zustandslose Funktion. Erfolgreiche Agenten benötigen einen strukturierten Arbeitsablauf, der Schließen, Handeln, Reflektieren, Nachholen und Verbessern umfasst.
Gedächtnis ist Architektur: Die Art und Weise, wie Kontext verwaltet und übertragen wird, ist entscheidend. Zusammenfassungen, strukturierte Dateien und Projektübersichten sind wirksamer als das direkte Einfügen vollständiger Dokumente in Prompts.
Planung ist entscheidend: Für mehrstufige Aufgaben kann man nicht erwarten, dass Agenten effektiv arbeiten, ohne klare Prozesse. Man muss Muster wie Ausführen-Bewerten, Planen-Ausführen und bei Notwendigkeit Werkzeuge oder strukturierte Reflexion implementieren.
Die reale Welt braucht echte Werkzeuge: Agenten, die echtes Arbeit leisten können, benötigen Shell-Zugriff, Git-Integration, API-Aufrufe und Werkzeug-Plugins - nicht nur sprachliche Ausgabefähigkeiten. Entwerfen Sie Agenten so, dass sie Aktionen ausführen, anstatt nur zu interpretieren.
ReAct und CoT sind Systemmuster: Fordern Sie den Modell nicht einfach auf, „Schritt für Schritt nachzudenken“. Bauen Sie stattdessen Systeme ein, die diese Struktur erzwingen, wie beispielsweise Vorausschau vor der Aktion, Planung vor dem Code und Feedback vor der Überprüfung.
Autonomie steuern: Autonome Agenten können Schaden anrichten. Definieren Sie klar definierte Grenzen, Schranken und Rückzugshandlungen. Kontrollierte Autonomie ist besser als zufällige Versuche.
Orchestrierung ist Kernwert: Gute Agenten sind mehr als nur Pakete für LLMs; sie sind Orchesterer, die Logik, Gedächtnis, Werkzeuge und Feedback koordinieren. In multiplen Agentensystemen ist effizientes Orchestrieren entscheidend.
Diese Anleitung betont, dass das Erstellen nützlicher und verlässlicher AI-Agenten weit über einfaches Prompting-Engineering hinausgeht und tiefgehende Kenntnisse in Architekturdesign, Gedächtnismanagement, Planungsfähigkeiten und Integration mit realen Welt-Werkzeugen erfordert. Anthropic's „Bibel“ soll Entwicklern helfen, Agentensysteme zu erstellen, die komplexe Aufgaben autonom durchführen können.
