Zuverlässige LLM-Agenten in der Produktion zu bauen, erfordert mehr als nur einen API-Aufruf. Drei Schlüsselmuster haben sich herauskristallisiert: ReAct (Reasoning + Acting), das Denkspuren mit Aktionen verschränkt, Chain-of-Thought (CoT), das komplexe Probleme in schrittweise Logik zerlegt, und Self-Reflection, das es Agenten ermöglicht, ihre eigenen Ausgaben zu kritisieren und zu korrigieren. Dieser Beitrag bietet einen praktischen Engineering-Leitfaden zur Implementierung dieser Muster und diskutiert Kompromisse bei Latenz, Kosten und Genauigkeit. ReAct ist beispielsweise effektiv für Tool-Use-Szenarien, kann aber ausführlich sein, während CoT die Denkqualität verbessert, aber längere Prompts erfordert. Self-Reflection fügt eine Rückkopplungsschleife hinzu, die Fehler abfängt, aber die Komplexität erhöht. Der Autor teilt konkrete Codebeispiele und Überlegungen zur Bereitstellung, was dies zu einer wertvollen Ressource für Teams macht, die autonome Agenten bauen. Die Kombination dieser Techniken wird zur Standardarchitektur für fortschrittliche KI-Systeme, von Codierungsassistenten bis hin zu Kundensupport-Bots.
Dieser Beitrag untersucht drei entscheidende Muster für LLM-Agenten in der Produktion: ReAct für Denk-Aktions-Schleifen, Chain-of-Thought für strukturiertes Denken und Self-Reflection für Fehlerkorrektur. Er bietet praktische Einblicke, wie diese Techniken kombiniert werden können, um robustere und autonomere KI-Systeme zu bauen.