KI-Agenten sind Softwareprogramme, die durch große Sprachmodelle (LLM) gesteuert werden und Ziele autonom erreichen, indem sie komplexe Aufgaben aufteilen und Tools und Wissensbasen verwenden. Wesentliche Komponenten umfassen LLM (Gehirn), Systemanweisungen (Spielplan), Tools (Hände), Kurzzeit-Geschichte (Whiteboard) und Langzeitspeicherung über Datenbanken wie Milvus für RAG. Die Anweisungen verbinden alles zusammen; ohne sie verfügt der Agent keine Richtung.

Tipp #1: Zeichnen Sie es auf — erstellen Sie einen Flussdiagramm des Geschäftsprozesses und des Agenten-Workflows mit Tools wie draw.io und Mermaid.js. Dies stellt sicher, dass das Team synchron ist, Entscheidungspunkte abgebildet sind und das Debuggen erleichtert. Tipp #2: Verwenden Sie KI-Entwicklungstools wie IBM Bob, um beim Schreiben, Verfeinern und Aktualisieren von Anweisungen zu helfen, Fehler zu erkennen und Konsistenz sicherzustellen. Tipp #3: Strukturieren Sie Anweisungen mit klaren Abschnitten — Identität, Ziele, Beschränkungen, Tools und Ablauf — unter Verwendung von Markdown für bessere Lesbarkeit. Tipp #4: Definieren Sie explizit die Tool-Nutzung, indem Sie angeben, wann und wie jede Funktion mit erforderlichen Parametern aufgerufen wird.

Tipp #5: Schließen Sie Few-Shot-Beispiele ein, die ideale Interaktionen zeigen, um das Verhalten des Agenten zu leiten. Tipp #6: Umgang mit Randfällen und Fehlern durch Definition von Fallback-Verhalten und Eskalationspfaden. Tipp #7: Verwenden Sie Git zur Versionskontrolle der Anweisungen, um Änderungen zu verfolgen und Rollbacks zu ermöglichen. Tipp #8: Testen Sie iterativ mit realen Szenarien, indem Sie Anweisungen anpassen, basierend auf beobachteter Agentenleistung.

Schlüssel-Entitäten: Unternehmen: IBM, Milvus