Dieser Artikel bietet eine systematische Zerlegung von LLM-basierten Agentensystemen und behandelt drei wesentliche Module: Aufgabenplanung, Werkzeugaufruf und Gedächtnisverwaltung. Es wird erklärt, wie Agenten komplexe Aufgaben in Teilschritte zerlegen, externe Werkzeuge auswählen und aufrufen sowie den Kontext durch Kurz- und Langzeitgedächtnis aufrechterhalten. Der Inhalt ist praktisch für Ingenieure, die autonome Agenten entwickeln, liest sich jedoch eher als konsolidierter Überblick denn als neuartiger Beitrag. Er dient als nützliche Referenz für Teams, die mit der Agentenentwicklung beginnen.
Eine strukturierte Aufschlüsselung der Kernkomponenten von LLM-basierten Agentensystemen – Aufgabenplanung, Werkzeugaufruf und Gedächtnismechanismen – für Entwickler autonomer Agenten.