Da LLM-Anwendungen immer komplexer werden, stehen Entwickler vor einer kritischen Frage: Welches Muster soll für eine bestimmte Aufgabe verwendet werden? Dieser Beitrag klärt die Systemgrenzen zwischen Prompt, RAG, MCP, Agent und Skill und bietet einen Entscheidungsrahmen für Architekten und Ingenieure. Prompt Engineering ist am einfachsten und für direkte Interaktionen geeignet. RAG fügt externe Wissensabfrage hinzu, ideal für domänenspezifische Q&A. MCP standardisiert die Tool-Integration und ermöglicht Modularität. Agenten verarbeiten mehrstufige Argumentation und dynamische Workflows, während Skills wiederverwendbare Fähigkeiten kapseln. Der Beitrag diskutiert Kompromisse bei Komplexität, Latenz, Kosten und Wartbarkeit und hilft Teams, den richtigen Ansatz zu wählen. Er hebt auch häufige Fallstricke hervor, wie die Übertechnisierung mit Agenten, wenn RAG ausreichen würde.
Verstehen Sie die Grenzen und Auswahlkriterien für Prompt, RAG, MCP, Agent und Skill in der LLM-Anwendungsentwicklung.