Da Organisationen für verschiedene Aufgaben mehrere große Sprachmodelle einsetzen, wird die Notwendigkeit einer einheitlichen Agentenarchitektur entscheidend. Dieser Artikel diskutiert, wie anbieterspezifische APIs abstrahiert und die Kontextübergabe zwischen Modellen verwaltet werden kann, um nahtlose Wechsel ohne Verlust des Gesprächszustands zu ermöglichen. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören die Definition einer gemeinsamen Schnittstelle, die Handhabung von Token-Limits und die Bewahrung des Kontexts über Modellgrenzen hinweg. Der Ansatz reduziert die Anbieterbindung und ermöglicht es Teams, die Stärken verschiedener Modelle für bestimmte Teilaufgaben zu nutzen. Für Entwickler, die produktionsreife KI-Systeme bauen, ist das Verständnis dieser Muster für die Erstellung flexibler und wartbarer Agenten-Frameworks unerlässlich.
Architekturmuster für Agenten, die mit mehreren LLM-Anbietern funktionieren, mit Fokus auf Abstraktion und Kontextübergabe.