Agenten-Workflows: ReAct, Plan-and-Execute und Reflection
Ein Agent kombiniert ein LLM mit Werkzeugen (Tools), um Aufgaben eigenständig zu lösen. Der Workflow – die Schleife aus Denken und Handeln – entscheidet über Zuverlässigkeit.
ReAct
Reason + Act: Das Modell denkt laut (Thought), ruft ein Tool auf (Action), beobachtet das Ergebnis (Observation) und wiederholt das, bis die Aufgabe gelöst ist. Dieses Muster steckt in den meisten Agenten-Frameworks.
Plan-and-Execute
Zuerst wird ein Plan erstellt (Schrittliste), dann werden die Schritte ausgeführt – mit Re-Planning bei Abweichungen. Gut für lange, mehrstufige Aufgaben, spart Tokens gegenüber ReAct.
Reflection
Das Modell bewertet seine eigene Ausgabe, findet Fehler und verbessert sie. Besonders nützlich bei Code, Texten und Entscheidungen.
Werkzeuge
- Websuche und -extraktion.
- Code-Ausführung (Sandbox).
- Dateizugriff, APIs, Datenbanken.
Weiterführend: KI & Automatisierung.