Wie erstellt man KI-Agenten mit LangGraph? Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Kurze Antwort (TL;DR)

KI-Agenten sind längst nicht mehr nur ein Zukunftskonzept – sie sind bereits bei Unternehmen wie Klarna, Uber und LinkedIn im Einsatz und übernehmen Aufgaben vom Kundensupport bis hin zur Codegenerierung. Wenn Sie KI immer noch nur als Chatbot betrachten, verpassen Sie den Wandel hin zu vollständig autonomen Systemen.

In der Praxis gibt es drei Hauptbereiche, auf die man sich konzentrieren sollte:

In der Praxis gibt es drei Hauptbereiche, auf die man sich konzentrieren sollte:

• Die Wahl der richtigen Architektur: Sie müssen entscheiden, wie der Agent Aufgaben bewältigt – sei es über einen ReAct-Loop oder ein komplexeres Multi-Agenten-System.
• Einsatz spezialisierter Frameworks: Tools wie LangGraph bieten die Struktur, die Sie benötigen, um Ihren ersten Agenten zu entwickeln und dessen Logik effektiv zu verwalten.
• Verwaltung von Zuverlässigkeit und Sicherheit: Die Überführung eines Agenten in die Produktion bedeutet, spezifische Entwicklungsherausforderungen zu meistern und Best Practices zu befolgen, um ihn sicher und vorhersehbar zu halten.

Wenn Ihr Unternehmen Dienstleistungen zur Entwicklung von KI-Agenten in Betracht zieht oder nach KI-Beratung sucht, um herauszufinden, wo Agenten in Ihre Infrastruktur passen, ist dies ein solider Ausgangspunkt. Detaillierte Aufschlüsselungen der Architekturen und der Entwicklungsschritte finden Sie weiter unten.

In der sich rasch wandelnden Technologielandschaft von heute gewinnen KI-Modelle zunehmend an Bedeutung, die in der Lage sind, menschenähnliche Texte zu generieren, intelligente Entscheidungen zu treffen und über ausgefeilte Tools mit der Welt zu interagieren. Diese Innovationen halten immer mehr Einzug in unsere Softwaresysteme und sorgen so für mehr Effizienz und Komfort in unserem Alltag. In verschiedenen Branchen hat die Integration von KI-Agenten die Abläufe revolutioniert und autonome Systeme ermöglicht, die mit minimalem menschlichem Eingriff komplexe Aufgaben durchdenken, planen und ausführen können. Da diese Technologien sich ständig weiterentwickeln, wird das Verständnis der grundlegenden Konzepte hinter KI-Agenten und ihrer praktischen Umsetzung für Entwickler und Unternehmen, die ihr transformatives Potenzial nutzen möchten, unerlässlich.

KI-Agenten verstehen: Definition und Bedeutung

KI-Agenten sind Systeme, die ein LLM nutzen, um den Kontrollfluss einer Anwendung zu steuern. Diese grundlegende Unterscheidung verleiht Agenten ein Maß an Autonomie und zielgerichtetem Verhalten, das Standard-Sprachmodellen fehlt.

Das Konzept der Handlungsfähigkeit in der KI existiert auf einem Kontinuum, ähnlich wie die Autonomiegrade bei selbstfahrenden Fahrzeugen. Anstatt darüber zu debattieren, ob ein System als „echter“ Agent gilt, ist es produktiver, verschiedene Grade zu betrachten, in denen Systeme handlungsfähig sein können. Ein System wird umso handlungsfähiger, je mehr ein LLM bestimmt, wie sich das System verhält – von einfachen Routern, die Eingaben an geeignete Workflows weiterleiten, bis hin zu ausgefeilten Zustandsmaschinen, die zu komplexen Entscheidungssequenzen fähig sind.

Sprachmodelle allein können keine Aktionen ausführen – sie geben lediglich Text aus. Agenten lösen diese Einschränkung, indem sie als Schlussfolgerungsmaschinen dienen, die bestimmen, welche Aktionen zu ergreifen sind, und diese dann mithilfe spezialisierter Tools ausführen. Nach der Ausführung dieser Aktionen können die Ergebnisse in das LLM zurückgespeist werden, um zu bestimmen, ob weitere Aktionen erforderlich sind oder ob die Aufgabe abgeschlossen ist. So entsteht eine leistungsstarke Rückkopplungsschleife, die immer komplexere Verhaltensweisen ermöglicht.

Die Funktionsweise von KI-AgentenSymbol kopieren

Im Kern stützen sich KI-Agenten auf leistungsstarke Sprachmodelle, wie beispielsweise Transformer-basierte Architekturen à la GPT oder Claude, um Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Diese Modelle dienen als das „Gehirn“ des Agenten und stellen die Denkfähigkeiten bereit, die erforderlich sind, um Anfragen zu verstehen, geeignete Maßnahmen zu ermitteln und schlüssige Antworten zu generieren.

Der Tool-Aufruf, auch als Funktionsaufruf bekannt, ist die Schnittstelle, die es KI-Agenten ermöglicht, bestimmte Aufgaben zu bearbeiten, die aktuelle Informationen erfordern, die den trainierten großen Sprachmodellen sonst nicht zur Verfügung stehen. Dieser Mechanismus ermöglicht es Agenten, mit externen Systemen, Datenbanken, APIs und anderen Rechenressourcen zu interagieren, wodurch ihre Fähigkeiten weit über das in ihren Trainingsdaten enthaltene Wissen hinaus erweitert werden.

Der Kontrollfluss eines Agenten folgt typischerweise einer Abfolge von Schritten. Zunächst empfängt der Agent eine Anfrage oder Anweisung von einem Benutzer. Als Nächstes nutzt er sein Sprachmodell, um zu überlegen, welche Aktionen zur Erfüllung der Anfrage angemessen wären. Dann wählt er die relevanten Tools mit spezifischen Parametern aus und ruft sie auf. Schließlich verarbeitet er die Ergebnisse dieser Tool-Aufrufe, um entweder eine Antwort zu formulieren oder weitere zu ergreifende Maßnahmen zu bestimmen.

Das Gedächtnis ist ein weiterer entscheidender Bestandteil komplexer Agenten. Indem sie frühere Interaktionen und Entscheidungen speichern, können Agenten im Laufe der Zeit einen Kontext aufbauen, was kohärentere, mehrrundige Gespräche und zunehmend passendere Antworten auf der Grundlage des gesammelten Wissens ermöglicht.

Arten von AgentenarchitekturenSymbol kopieren

Es haben sich verschiedene architektonische Ansätze für die Entwicklung effektiver KI-Agenten herausgebildet, von denen jeder spezifische Merkmale aufweist, die für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet sind:

ReAct (Reasoning + Acting) stellt eines der am weitesten verbreiteten Frameworks für die Agentenentwicklung dar. Bei diesem Ansatz werden Denkprozesse mit der Ausführung von Handlungen verflochten, sodass der Agent überlegen kann, was zu tun ist, Maßnahmen ergreift, die Ergebnisse beobachtet und dann auf der Grundlage dieser Beobachtungen seine Überlegungen fortsetzt. Dadurch entsteht ein dynamischer Problemlösungsprozess, der menschliche Denkweisen nachahmt.

Plan-and-Execute-Agenten arbeiten so, dass sie zunächst einen umfassenden Plan zur Lösung eines Problems entwickeln und dann jeden Schritt dieses Plans methodisch ausführen. Dieser Ansatz eignet sich hervorragend für komplexe, mehrstufige Aufgaben, bei denen eine strategische Planung vor der Ausführung von Vorteil ist.

Multi-Agenten-Systeme umfassen mehrere spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Durch die Verteilung von Aufgaben auf Agenten mit unterschiedlichen Fähigkeiten oder Wissensbereichen können diese Systeme komplexere Probleme bewältigen als einzelne Agenten allein.

Selbstbefragende Agenten verfügen über einen Mechanismus zur Selbstbefragung, bei dem der Agent aktiv Lücken in seinem Wissen identifiziert und Fragen formuliert, um diese Lücken zu schließen, bevor er fortfährt. Dieser Ansatz verbessert die Problemlösungsfähigkeiten des Agenten durch metakognitive Prozesse.

Kritik-Revisions-Agenten setzen Rückkopplungsschleifen um, bei denen eine Komponente Lösungen generiert, während eine andere diese Lösungen bewertet und kritisiert, was zu iterativen Verbesserungen führt. Diese Architektur ist besonders effektiv bei kreativen Aufgaben und qualitätskritischen Anwendungen.

Anwendungen in der Praxis und Erfolgsgeschichten

KI-Agenten haben branchenübergreifend eine bemerkenswerte Vielseitigkeit bewiesen, indem sie komplexe Probleme lösen und die Produktivität in zahlreichen Kontexten steigern:

LinkedIn hat einen KI-Recruiter entwickelt, der Einstellungsprozesse durch dialogorientierte Suche und Kandidatenabgleich optimiert. Das auf LangGraph basierende hierarchische Agentensystem hat die Abläufe im Recruiting grundlegend verändert, indem es Routineaufgaben automatisiert und gleichzeitig eine qualitativ hochwertige Kandidatenauswahl gewährleistet.

Bei Uber nutzte das Developer Platform-Team LangGraph, um ein Netzwerk von Agenten aufzubauen, das die Generierung von Unit-Tests für groß angelegte Code-Migrationen automatisiert. Dieses System beschleunigt Entwicklungszyklen erheblich und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung von Code-Qualitätsstandards.

Der KI-Assistent von Klarna übernimmt Kundensupport-Aufgaben für 85 Millionen aktive Nutzer und reduziert die Bearbeitungszeit von Kundenanfragen um 80 %. Dieses auf LangGraph und LangSmith basierende agentenbasierte System zeigt, wie KI den Kundenservice in großem Maßstab transformieren kann.

Replit hat einen KI-Agenten entwickelt, der Entwicklern hilft, Code zu generieren und Anwendungen schnell bereitzustellen. Ihr Multi-Agenten-System macht Agentenaktionen für Benutzer sichtbar und unterstützt „Human-in-the-Loop“-Prozesse, wodurch ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Aufsicht hergestellt wird.

Entwickeln Sie Ihren ersten KI-Agenten mit LangGraph

In diesem einfachen Beispiel erstellen wir ein Python-Skript, das die wichtigsten Funktionen eines KI-Agenten veranschaulicht. Dabei nutzen wir das LangChain-Framework mit den leistungsstarken Agentenfunktionen von LangGraph.

Beginnen wir mit der Definition von Status und Werkzeugen für unser LLM.

Und nun können wir den Graphen unseres Agenten erstellen.

Wir müssen dem Agenten einen Speicher hinzufügen, damit er sich den Kontext des Gesprächs merken kann.

Dieses Beispiel zeigt, wie man einen einfachen, aber leistungsstarken KI-Agenten erstellt, der Informationen suchen und den Gesprächsstatus über mehrere Interaktionen hinweg aufrechterhalten kann.

Herausforderungen und bewährte Verfahren bei der Entwicklung von Agenten

KI-Agenten bieten zwar ein enormes Potenzial, ihre Entwicklung ist jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Um sicherzustellen, dass sich Agenten zuverlässig, ethisch und transparent verhalten, sind eine sorgfältige Konzeption und umfangreiche Tests erforderlich. Agenten können unter Umständen unerwartete Handlungen ausführen, die Absichten der Nutzer falsch interpretieren oder Schwierigkeiten bei komplexen Denkprozessen haben.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben sich mehrere bewährte Verfahren herausgebildet:

„Human-in-the-Loop“-Mechanismen bieten eine wichtige Kontrollfunktion, da sie es Menschen ermöglichen, die Aktionen des Agenten vor der Ausführung zu überprüfen und zu genehmigen. Dieser Ansatz ist besonders wichtig für Anwendungen mit hohem Risiko, bei denen Fehler erhebliche Konsequenzen haben könnten.

Ein strukturiertes Tool-Design hilft dabei, das Verhalten des Agenten innerhalb angemessener Grenzen zu halten und bietet gleichzeitig klare Schnittstellen für die Interaktion mit externen Systemen. Gut konzipierte Tools können viele häufige Fehlerquellen verhindern und gleichzeitig die Fähigkeiten des Agenten verbessern.

Umfassende Test- und Bewertungsframeworks helfen dabei, Probleme vor der Bereitstellung zu identifizieren und zu beheben. Tools wie LangSmith bieten durchgängige Trace-Transparenz, Einblick in die Tool-Auswahl und detaillierte Leistungsmetriken, die das Debugging und die Optimierung beschleunigen.

Die Zukunft der KI-Agenten

Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache verändern unsere Realität immer weiter, und KI-Agenten stellen eine der vielversprechendsten Entwicklungen in dieser Entwicklung dar. Mit zunehmender Reife dieser Technologien können wir davon ausgehen, dass immer ausgefeiltere Agenten entstehen, die mehrere Fähigkeiten vereinen, effektiv mit Menschen und anderen Agenten zusammenarbeiten und immer komplexere Aufgaben in verschiedenen Bereichen bewältigen.

Die Einführung von KI-Agenten schreitet immer schneller voran: 51 % der Unternehmen setzen bereits Agenten in der Produktion ein, und 78 % haben konkrete Pläne, sie bald zu implementieren. Mittelständische Unternehmen mit 100 bis 2000 Mitarbeitern sind bei der Einführung von Agententechnologien besonders vorangegangen – 63 % haben bereits Agenten in der Produktion im Einsatz.

Durch die Förderung einer verantwortungsvollen Entwicklung und Nutzung von KI-Agenten können wir ihr volles Potenzial ausschöpfen, um Einzelpersonen und Unternehmen zu stärken. Diese Technologien bewirken positive Veränderungen, wenn sie durchdacht eingesetzt werden – mit angemessener menschlicher Aufsicht und ethischen Leitplanken. Die Zukunft von KI-Agenten liegt nicht nur in ihren autonomen Fähigkeiten, sondern in ihrer Fähigkeit, menschliche Intelligenz, Kreativität und Produktivität auf eine Weise zu erweitern, die Werte schafft und gleichzeitig die menschliche Handlungsfähigkeit respektiert.

Während wir die Möglichkeiten von KI-Agenten weiter erforschen und ausbauen, wird die Zusammenarbeit zwischen menschlicher Intelligenz und künstlichen Denkmaschinen neue Horizonte für Innovation und Problemlösungsfähigkeit eröffnen und die Art und Weise, wie wir mit Technologie und miteinander interagieren, tiefgreifend verändern.