KI: LLM & Agenten

KI-Agenten in der Praxis

Ein KI-Agent kombiniert ein Sprachmodell mit Werkzeugen, Erinnerung und einer Schleife – so kann er Aufgaben selbstständig planen und ausführen, statt nur zu antworten.

Die Bausteine eines Agenten

1. LLM (Planung & Entscheidung)
2. Tools (Terminal, Web, APIs, Dateien)
3. Memory (Kontext, Historie, Langzeitspeicher)
4. Loop (beobachten -> denken -> handeln -> prüfen)

Typische Muster

ReAct: Reasoning + Acting im Wechsel – das Modell überlegt laut und ruft dann Tools auf. Tool-Use: Das Modell wählt aus einer Tool-Liste (Function Calling). Multi-Agent: Spezialisierte Agents arbeiten zusammen (z.B. Recherche → Entwurf → Review).

Beispiel

Aufgabe: "Prüfe die Erreichbarkeit unseres Webservers und
         benachrichtige bei Ausfall."

Agent: plant -> ping/tcp-check (Tool) -> Ergebnis prüfen
       -> bei Fehler E-Mail senden (Tool) -> fertig

Grenzen und Verantwortung

Agenten können Fehler machen und Kosten verursachen (Token, Aktionen). Deshalb: Budgets, Genehmigungsschritte bei kritischen Aktionen, Logging und menschliche Kontrolle einplanen.

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