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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über den Entwicklungszyklus von Agenten und wie er sich von traditionellen Softwareentwicklungsansätzen unterscheidet. Der Entwicklungszyklus der Agenten umfasst fünf Phasen: Entdeckung, Experimentieren, Aufbau, Einsatz und operativen Steady-State. Das Verständnis dieser Phasen hilft Ihnen, effektive KI-Agentenlösungen zu entwerfen und umzusetzen.
Die Entwicklung von Agenten erfordert einen spezialisierten Ansatz aufgrund der dynamischen Natur von KI-Modellen und Datenabhängigkeiten. Im Gegensatz zur traditionellen Softwareentwicklung legt die Agentenentwicklung den Schwerpunkt auf iterative Prozesse, kontinuierliches Feedback und frühzeitige Risikominderung durch Validierung.
| Schritt | Phase | Description |
|---|---|---|
| 1 | Ermittlung | Identifizieren Sie Anforderungen, Stakeholder, Bedürfnisse und Projektumfang |
| 2 | Experimentieren | Hypothesen testen, Technologien erforschen und Heldenreaktionen bewerten |
| 3 | Build | Entwickle die vollständige Lösung mit einer richtigen Architektur |
| 4 | Deploy | Veröffentlichung in die Produktionsumgebung und Live-Start |
| 5 | Betriebsstabiler Zustand | Das System warten, überwachen und kontinuierlich verbessern |
Die folgenden Prinzipien bilden die Grundlage dieser Phasen:
- Iterativ: Phasen können sich überlappen und iterieren
- Feedbackgetrieben: Jede Phase informiert die nächste
- Risikominderung: Frühe Validierung reduziert das Risiko
Entdeckungs- und Experimentierphasen
Die Discovery-Phase konzentriert sich darauf, Geschäftsanforderungen zu verstehen und geeignete Anwendungsfälle für die Agentenimplementierung zu identifizieren. Diese Phase erfordert eine sorgfältige Abwägung, ob die KI-Implementierung einen sinnvollen Mehrwert bietet, um die zusätzliche Komplexität zu rechtfertigen.
Experimente müssen auf realen Datensätzen und aktuellen Modellen basieren und nicht auf synthetischen oder begrenzten Testdaten. Proof of Concept-Ideen mit synthetischen Daten erhöhen das Risiko, dass Agenten in Produktionsumgebungen nicht wie erwartet funktionieren. Minimieren Sie die Zeit zwischen Experimentier- und Build-Phasen, um das Risiko einer Modell- oder Datendrift, die die Leistung der Agenten beeinflusst, zu verringern.
Bau- und Bereitstellungsphasen
Die Build-Phase übersetzt experimentelle Erkenntnisse in produktionsreife Agentenimplementierungen. Architekturentscheidungen, die Sie in dieser Phase treffen, beeinflussen direkt die Betriebszuverlässigkeit und die Wartungsanforderungen.
Der Einsatz beinhaltet den Übergang von Agenten von Entwicklungsumgebungen zu Produktionssystemen, während Qualitäts- und Leistungsmerkmale, die während der Experimente festgelegt wurden, erhalten bleiben.
Betriebsstabiler Zustand
Der betriebliche stationäre Zustand stellt die laufende Wartung und Optimierung der Agentenleistung dar. Während dieser Phase überwachen, bewerten und passen Sie kontinuierlich an, um Betriebsstandards aufrechtzuerhalten, während sich geschäftliche Anforderungen und zugrundeliegende Technologien weiterentwickeln.
Nächster Schritt
Lernen Sie, wie Sie die richtige Host-Plattform auswählen. Die Host-Plattform bestimmt die Orchestrierungsfähigkeiten, den Modellzugriff und die operativen Funktionen, die Ihrem Agenten zur Verfügung stehen. Diese Funktionen beeinflussen direkt die Antwortqualität und Leistung.