Agentics: Modulares Framework für strukturierte Daten-Workflows
Das neueste Forschungsdokument von IBM, veröffentlicht auf arXiv, stellt Agentics vor – ein modulares Framework, das Agenten nutzt, um strukturierte Datenverarbeitung und logische Transduktion zu ermöglichen. Durch die Trennung von Agenten vom logischen Fluss können Entwickler Datenmodelle deklarativ definieren, anstatt auf Prompt‑Engineering zu setzen. LLMs liefern die Datentypen und führen die logische Transduktion aus, wenn die Typen verbunden werden.
Agentics demonstriert seine Leistungsfähigkeit in drei Anwendungsbereichen: domänenspezifische Multiple‑Choice‑Fragen, semantische Parsing‑Aufgaben für Text‑zu‑SQL und automatisierte Prompt‑Optimierung. In allen Tests erreichte das System entweder den aktuellen Stand der Technik oder verbesserte die Skalierbarkeit, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Die Open‑Source‑Implementierung ist unter https://github.com/IBM/agentics verfügbar und bietet Forschern sowie Praktikern eine neue Perspektive auf die Gestaltung von Daten‑ und KI‑Workflows.