AutoGen im Test: Das flexible Multi-Agenten-Framework für bessere KI
AutoGen hilft, große Sprachmodelle über einen Chat zu verknüpfen, um iterativ bessere Ergebnisse aus der KI herauszuholen. So funktioniert es.
- Danny Gerst
LLMs sind primär Systeme, die Antworten auf Anfragen basierend auf der Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen formulieren. Allerdings sind diese Antworten oft nicht ausreichend, um unmittelbar genutzt zu werden. Das führte zur Entwicklung vieler Techniken des Prompt Engineering, die darauf abzielen, ein LLM zum Hinterfragen anzuregen oder eine Antwort in mehreren Schritten zu entwickeln. Dabei haben zahlreiche Studien und Experimente gezeigt, dass die Qualität der Antworten proportional zur Anzahl der Interaktionsschritte ist.
Um diesen Ansatz nutzbar und automatisierbar zu machen, sind Multi-Agenten-Systeme entstanden. Im Kern treiben verschiedene KI-Agenten den Antwortprozess automatisch und iterativ über mehrere Schritte voran.
- Mit Multi-Agenten-Frameworks lassen sich große Sprachmodelle verknüpfen, um das Ergebnis einer Anfrage iterativ zu verbessern.
- AutoGen sticht dadurch hervor, dass die Chatreihenfolge der verbundenen LLM-Agenten nicht von vornherein festgelegt werden muss, sondern auch dynamische Systeme möglich sind.
- Vordefinierte Agenten erlauben einen schnellen Einstieg und das Einbinden von menschlichem Feedback an Schlüsselstellen.
- Für komplexere Aufgaben lassen sich benutzerdefinierte Agenten erstellen.
Eines dieser Multi-Agenten-Frameworks ist das freie AutoGen von Microsoft. AutoGen unterscheidet sich von anderen Frameworks wie CrewAI oder ChatDev insbesondere durch seine dynamische Kommunikationsstruktur. Viele andere Ansätze legen die Gesprächsreihenfolge der Agenten im Vorfeld fest, während bei AutoGen KI-Agenten im Bedarfsfall spontan reagieren können, so man dies als Nutzer wünscht. Als Kommunikationsmittel zwischen den Agenten dient ein gemeinsamer Chat. Die folgende Abbildung zeigt die wesentlichen Merkmale des AutoGen-Frameworks.
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