EnCompass: Agentenprogrammierung neu – Probabilistische Angelic Nondeterminism
Mit EnCompass wird die Entwicklung von Agenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, neu definiert. Der Ansatz löst das lange bestehende Problem, dass bei herkömmlichen Methoden die Kernlogik des Agenten und d…
- Mit EnCompass wird die Entwicklung von Agenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, neu definiert.
- Der Ansatz löst das lange bestehende Problem, dass bei herkömmlichen Methoden die Kernlogik des Agenten und die Strategie zur Laufzeit (z.
- Baum‑Suche) untrennbar miteinander verknüpft sind.
Mit EnCompass wird die Entwicklung von Agenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, neu definiert. Der Ansatz löst das lange bestehende Problem, dass bei herkömmlichen Methoden die Kernlogik des Agenten und die Strategie zur Laufzeit (z. B. Baum‑Suche) untrennbar miteinander verknüpft sind.
Der Schlüssel liegt in „probabilistischem angelic nondeterminism“ (PAN). PAN trennt die beiden Aspekte vollständig: Der Programmierer beschreibt zunächst die Arbeitsabläufe des Agenten, während die Laufzeitstrategie unabhängig davon angepasst werden kann – lediglich durch ein paar Eingabeparameter. So lassen sich verschiedene Suchmethoden testen, ohne die Grundlogik neu schreiben zu müssen.
EnCompass, die Python‑Implementierung von PAN, nutzt einen Dekorator, um Agentenprogramme in einen Suchraum zu übersetzen. In drei Fallstudien konnte gezeigt werden, dass Entwickler die Zuverlässigkeit ihrer Agenten rasch steigern und zwischen unterschiedlichen Suchstrategien wechseln können, ohne umfangreiche Codeänderungen vorzunehmen.
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Dieses Thema ist relevant, weil es zeigt, wie sich KI-Produkte, Modelle oder Rahmenbedingungen in der Praxis verschieben.
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