OpenAI: Leitfaden zum Verständnis und Aufbau von KI-Agenten

OpenAI hat nun einen Leitfaden rund um die Thematik der KI-Agenten veröffentlicht, der ganz allgemein die Funktionsweise dieser selbstständigen Systeme erklärt und ebenfalls beim Aufbau der Agents unterstützen soll. Eine sehr empfehlenswerte Lektüre, auch für den Einstieg!

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Seiten 2 bis 33

Das Dokument bietet eine praxisorientierte Anleitung zum Aufbau von Agenten mit großen Sprachmodellen (LLMs). Es richtet sich an Produkt- und Engineering-Teams, die erste LLM-gestützte Agentensysteme entwickeln möchten. Der Leitfaden erklärt, was Agenten sind, wann deren Einsatz sinnvoll ist, wie man sie gestaltet, orchestriert und durch Sicherheitsmaßnahmen absichert.

Stichpunkte:

• Agenten sind LLM-gesteuerte Systeme, die eigenständig Workflows im Auftrag von Nutzern ausführen können.

• Einsatz lohnenswert bei komplexen, regelbasiert schwer automatisierbaren Workflows (z. B. Betrugserkennung).

• Agenten bestehen aus: Modell, Tools (APIs/Funktionen) und klaren Instruktionen.

• Modellwahl: Zunächst leistungsstarke Modelle zur Basislinie nutzen, später kleinere Modelle testen.

• Tools sind in drei Typen unterteilt: Datenzugriff, Aktionen und Orchestrierung.

• Klare, strukturierte Instruktionen sind entscheidend für zuverlässige Ausführung.

• Zwei Orchestrierungsansätze: Einzelagenten-Systeme und Multi-Agenten-Systeme.

• Multi-Agenten können in Manager- oder dezentralen Mustern strukturiert werden.

• Guardrails schützen vor Risiken wie Datenschutzverletzungen oder Fehlverhalten des Modells.

• Guardrails umfassen u.a. Relevanzprüfungen, Sicherheitsklassifikationen, PII-Filter, Tool-Bewertungen.

• Menschliche Eingriffe sind wichtig bei Fehlern oder risikoreichen Aktionen.

• Der empfohlene Weg: klein starten, iterativ weiterentwickeln, mit echten Nutzern testen.

Überblick als Tabelle

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Ein Beitrag erstellt von

Matthias Kindt auf Linkedin