KI-Agenten im Überblick: Modelle, Workflows und Entscheidungssysteme

1. Einführung in den Kurs: Hallo, ich bin Dimple Sangui und habe über 25 Jahre Erfahrung in der Leitung groß angelegter Transformationsprogramme Ich habe diese Programme bei Fortune-500-Unternehmen wie Cognizant, HSBC, CAP Gemini geleitet und Tausende von Fachleuten in den Bereichen Fortune-500-Unternehmen wie Cognizant, HSBC, Analytik, KI und Lean Six Sigma geschult KI Ich habe auch weltweit Führungstrainings absolviert. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie effektive KI-Agenten entwerfen. Verwenden Sie praktische Muster wie Prompt-Chaining, Routing, Evaluatoren und Diese basieren auf realen Prinzipien des Agentendesigns. Dieser Kurs richtet sich an Fachleute und Produktleiter, Berater und KI-Praktiker, die über Aufforderungen hinausgehen und strukturierte und zuverlässige KI-Workflows entwickeln möchten Aufforderungen hinausgehen und strukturierte und zuverlässige KI-Workflows entwickeln Sie benötigen keine fortgeschrittene Programmierung, sondern lediglich ein grundlegendes Verständnis dafür wie große Sprachmodelle funktionieren. Ihr Klassenprojekt besteht darin, ein funktionierendes KI-Agentensystem als Diagramm für eine reale Aufgabe zu entwerfen ein funktionierendes KI-Agentensystem . Den Arbeitsablauf abbilden, Eingabeaufforderungen schreiben und über Ihre Entwurfsentscheidungen nachdenken Ich habe die Details in der Projektbeschreibung von Skillshare erwähnt der Projektbeschreibung von Skillshare Wenn du verstehen möchtest, wie agentische KI tatsächlich in der Praxis funktioniert, gibt dir dieser Kurs ein klares und nutzbares Lass uns anfangen. Wir sehen uns in der ersten Klasse. 2. Aufbau eines effektiven LLM: Aufbau effektiver Agenten. Im letzten Jahr haben wir mit Dutzenden von Teams zusammengearbeitet, haben wir mit Dutzenden von Teams zusammengearbeitet große Sprachmodelle und Agenten aus allen Branchen aufgebaut haben. den erfolgreichsten Implementierungen wurden durchweg keine komplexen Frameworks oder Spezialbibliotheken Stattdessen bauten sie mit einfachen, zusammensetzbaren Mustern Was sind Agenten? Agenten werden auf verschiedene Arten definiert. Einige Kunden definieren Agenten als vollständig autonomes System, das über längere Zeiträume unabhängig arbeitet über längere Zeiträume unabhängig verschiedene Tools verwendet, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Andere verwenden den Begriff, der eine stärker präskriptive Implementierung beschreibt stärker präskriptive Implementierung , die vordefinierten Workflows folgt Bei anthropic kategorisieren wir all diese Varianten als agentisches System, jedoch eine wichtige architektonische Unterscheidung zwischen Workflows all diese Varianten als agentisches System, haben jedoch eine wichtige architektonische Unterscheidung zwischen Workflows und Agenten getroffen. Workflows sind Systeme, bei denen LLMs und Tools orchestriert werden Agenten hingegen sind Systeme, in denen LLM ihre eigenen Prozesse, Tools und Benutzer dynamisch steuert und die Kontrolle behält Wann Agenten eingesetzt werden sollten und wann nicht. Bei der Erstellung von Anwendungen mit LLM empfehlen wir, eine möglichst einfache Lösung zu finden Die Komplexität wird nur bei Bedarf erhöht. Dies könnte bedeuten, dass Sie überhaupt kein agentisches System aufbauen. Agentursysteme tauschen oft Latenz und Kosten gegen eine bessere Aufgabenleistung aus Und Sie müssen sich überlegen, wann dieser Kompromiss sinnvoll ist. Wenn mehr Komplexität erforderlich ist , bieten Workflows Vorhersehbarkeit und Konsistenz für genau definierte Aufgaben, Konsistenz für genau definierte Aufgaben, wohingegen Agenten die bessere Wahl sind, wenn Flexibilität und modellgestützte Entscheidungsfindung in großem Maßstab erforderlich sind Für viele Anwendungen reicht es jedoch in der Regel aus, einzelne LLM-Aufrufe mit einem Beispiel für den Abruf im Kontext zu optimieren mit einem Beispiel für den Abruf im Kontext Bei der Verwendung des Augentic-Systems gibt es viele Frameworks, Lang-Graph aus der Lang-Kette einfacher zu implementieren Amazons grundlegendes KI-Agent-Framework, GIM Workflow Builder, der einen Drag-and-Drop rückgängig macht, Valm, ein weiterer GUI-Builder zum Erstellen und Valm, ein weiterer GUI-Builder zum Dieses Framework erleichtert den Einstieg und erleichtert die Vereinfachung von Standardaufgaben auf niedriger Ebene, wie z. B. das Aufrufen von LM, das Definieren, Loben und Verketten von Sie erzeugen jedoch häufig eine zusätzliche Abstraktionsebene, die nur die zugrundeliegenden Eingabeaufforderungen und Antworten beobachtet und das Debuggen erschwert. Sie können es verlockend machen, die Komplexität zu erhöhen, obwohl eine einfachere Einrichtung ausreichen 3. Schneller Verkettungs-Workflow: Und schauen wir uns einen Workflow für das Prompt-Chaining genauer Prompt-Chaining Viele von Ihnen haben komplexe Transformationsprojekte geleitet , bei denen das Risiko nicht in der großen Vision liegt, sondern in der Ausführung und der Sicherstellung, dass die Disziplin eingehalten wird Das Gleiche passiert auch. schnellen Verkettung geht es also nicht nur darum, Daten von einem KI-Anruf an einen anderen weiterzugeben Es geht darum, Kontrolltore zwischen den einzelnen Schritten einzubetten. Und wenn Sie Compliance-Checks, Risikokontrollen und Qualitätsaudits in Geschäftsprozesse einbetten würden Compliance-Checks, Risikokontrollen , erstellt der erste LLM-Anruf einen Output-Entwurf Dieser Entwurf wird nicht automatisch weitergeleitet. Er ist validiert. Wenn sie erfolgreich ist, wird der Workflow fortgesetzt. Schlägt er fehl, wird das System beendet oder eskaliert. Auf diese Weise verhindern wir die sich häufenden Fehler. Für Führungskräfte ist die Kette entscheidend und ermöglicht es uns, KI wie einen verwalteten Prozess und nicht wie eine Blackbox zu behandeln nicht wie eine Blackbox Jede Phase kann optimiert werden, unabhängig davon, ob es sich um das Extrahieren von Daten, Anwendung von Compliance-Regeln oder Erstellung kundenorientierter Kommunikation Dieses Design macht KI vorhersehbar, überprüfbar und für Aufsichtsbehörden und Aufsichtsbehörden akzeptabler Um es mit Ihrer Welt zu verbinden, denken Sie an den Betrieb von Gesundheitsdienstleistern Eine KI extrahiert Patienteninformationen. Das Gate stellt sicher, dass die HIPA-Regeln eingehalten werden. Die zweite KI erstellt die Zusammenfassung der Behandlung. Das Git validiert die medizinische Kodierung. Erst dann wird ein Entladungsknoten für den Patienten generiert. Jeder Checkpoint gewährleistet Genauigkeit, Einhaltung der Vorschriften und Vertrauen. Aus diesem Grund ist eine schnelle Verkettung eine wichtige Grundlage. Es macht aus Experimenten Zuverlässigkeit auf Unternehmensebene . Wie sehen wir den Arbeitsablauf bei der schnellen Verkettung? Stellen Sie sich das wie ein Fließband vor. Anstatt KI zu bitten, Dinge auf einmal zu erledigen, teilen Sie den Job in Etappen auf. Jede Phase wird durch einen separaten KI-Aufruf bearbeitet, und das Ergebnis einer Phase wird zur Eingabe für die nächste. Beachten Sie das Tor, das verbittert ist. Das ist der Qualitätsprüfpunkt. Wenn die KI-Ausgabe in einer Phase die Validierung nicht besteht, stoppt der Prozess oder kehrt zurück Wenn es erfolgreich ist, fließt es vorwärts. Komplexe Aufgaben werden durch einen zeitnahen Verkettungsworkflow überschaubar zeitnahen Verkettungsworkflow Genau wie bei Sigma lösen Sie nicht einfach alles in einem Schritt, Sie teilen Die Qualitätskontrolle ist eingebaut. Anstatt einem KI-Anruf zu vertrauen, validieren Sie, bevor Sie weitermachen Eindämmung von Fehlern. Wenn etwas ausfällt, können Sie es frühzeitig erkennen , ohne das Endergebnis Nehmen wir ein Beispiel aus der Schadensregulierung, Schritt eins: KI liest und digitalisiert das Das Gate überprüft, ob alle erforderlichen Felder vorhanden sind. KI bereitet die Risikobewertung für die Abrechnung vor. KI extrahiert die Finanzdaten des Antragstellers. Der Gang überprüft die Konformitätsregel z. B. fehlende AIC-Informationen Im dritten Schritt erstellt die KI die Bewertung der Kreditwürdigkeit Schritt eins: KI erstellt eine Antwort. Schritt zwei: Das Gate überprüft den Ton, die Konformität, die Sprache und die SLA-Regeln Schritt drei: KI finalisiert die Nachricht für die Zustellung an den Kunden Stellen Sie sich das wie eine Flughafensicherheit vor. Sie gehen nicht direkt vom Check-in zum Boarding. Sie gehen durch Gates, Gepäckkontrollen, Sicherheitsscans, Bordkartenkontrolle. Jedes Gate sorgt dafür, dass die nächste Stufe sauber ist. Prompt Chaining ist die Version eines schrittweisen Qualitätskontrollprozesses von KI eines schrittweisen Qualitätskontrollprozesses wir nun gesehen haben, wie die Verkettung für Zuverlässigkeit sorgt, werden wir zum nächsten und fortschrittlicheren Arbeitsablauf übergehen, einem autonomen Agenten, bei dem die KI beginnt, sich in der realen Umgebung selbst zu verbessern Stellen Sie sich das als Staffellauf vor. Ein KI-Ausgang wird am Gate geprüft und nur wenn er erfolgreich ist, geht es zum nächsten KI-Schritt. Wenn es fehlschlägt, wird es vorzeitig beendet. Dies macht den Prozess sicherer und zuverlässiger. Behauptung von Kraftfahrzeugen. Ein Kunde lädt die Unfalldetails auf den Fotos Der LLM-Experte führt die Dokumentenprüfung durch. KI extrahiert die Versicherungsdetails und die Unfallbeschreibung Das Gate führt die Konformitätsprüfung durch. Hat die KI alle erforderlichen Felder extrahiert , wenn das Unfalldatum innerhalb der validierten Richtlinie liegt? Wenn es bestanden ist, geht es zum nächsten Schritt über. Schlägt sie fehl, wird sie beendet oder es wird eine manuelle Überprüfung durchgeführt. Das LLM Two Call überprüft die Schadensschätzung. AI erstellt die Kostenvoranschläge anhand der Reparaturrichtlinien. LLM Three entwirft den endgültigen Antrag. Es erstellt die Abrechnungsübersicht für den Sachbearbeiter. Nur gültige Anträge, die den Richtlinien entsprechen, werden weitergeleitet, was Zeit spart und Betrug reduziert Nehmen wir nun ein Beispiel für den Kundenservice. Ein VIP-Kunde beschwert sich, mein Kreditantrag zehn Tage lang blockiert ist LLM One stuft KI identifiziert die Anfrage als VIP-Eskalation zum Thema Die SLA-Überprüfung erfolgt am Gate. Erfüllt es die Kriterien für eine Eskalation von 15 Minuten? Wenn es erfolgreich ist, geht es weiter. Schlägt sie fehl, gibt sie eine Warnung an den Manager. LLM zwei, wir werden die Eskalationsnotiz für den Support der zweiten Stufe verfassen die Eskalationsnotiz für den Support der zweiten Stufe LLM drei erstellt eine Kundenantwort, eine personalisierte E-Mail an den Kunden und das Ergebnis ist der richtige Fall. Diese werden schnell eskaliert, um SLA-Verstöße und Kundenunzufriedenheit zu vermeiden 4. Die Routing-Workflow-Zeit: Lassen Sie uns nun einen Routing-Workflow verstehen. Die Engine hinter vielen augentischen KI-Systemen. Sie haben einen Eingang, Sie haben einen LM-Router und es gibt drei verschiedene LLM-Anrufe. So funktioniert es also, die Eingabe erfolgt beispielsweise in einer Kundenanfrage, einem Antragsformular oder einem Kreditantrag Das System sendet es einfach nicht blindlings an ein einzelnes Modell. Stattdessen durchläuft es zuerst einen LLM-Anrufrouter. Der Router entscheidet, welches KI-Modell für diese Aufgabe am besten geeignet ist Aus diesem Grund kann die Anfrage an eines von mehreren spezialisierten Modellen weitergeleitet werden eines von mehreren spezialisierten Modellen weitergeleitet LLM Call One könnte strukturierte Zusammenfassungsklassifizierung kümmern Es könnte sich um Argumentation und umfangreiche Analysen wie Betrugserkennung und Risikobewertung kümmern umfangreiche Analysen wie Betrugserkennung und Die drei könnten kreative Kommunikationsaufgaben wie das Verfassen von Kundenantworten Schließlich wird das beste Ergebnis als Ergebnis ausgegeben. Für Sie als Transformationsführer das Wichtigste nicht der Pfeil in den Charts Das ist der Geschäftsvorteil. Im Gesundheitswesen würde der Router medizinische Unterlagen an ein Modell senden, das in der klinischen Sprache geschult ist, und gleichzeitig die Abrechnungsdaten an ein Compliance-orientiertes Modell weiterleiten. Bei einem Autounfall zur Schadensabwicklung werden Fotos zur Schadensabschätzung an ein visuelles Modell gesendet , während der Versicherungstext für die Eignungsprüfung an ein Sprachmodell gesendet wird für die Eignungsprüfung an ein Sprachmodell Bei einem Kundenservice würden schnelle FAQs aus Gründen der Geschwindigkeit an ein leichtgewichtiges Modell weitergeleitet , während die vertrauliche VIP-Eskalation an ein Modell weitergeleitet wird, das auf Empathie ausgelegt ist Dieser Arbeitsablauf ist wichtig, weil er eine Einheitslösung verhindert Stattdessen stellt er sicher, dass das richtige Modell für die richtige Aufgabe verwendet wird, genauso wie Sie nicht jede Aufgabe in Ihrer Organisation derselben Abteilung zuweisen würden jede Aufgabe in Ihrer Organisation derselben Abteilung zuweisen . Routing ist eine Governance-Ebene für den KI-Workflow. Es macht sie effizient, genau und einsatzbereit. Jetzt, wo wir das Routing verstehen, wollen wir herausfinden, wie mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten und sich über verschiedene Schritte in einem Prozess koordinieren können, über verschiedene Schritte in einem Prozess koordinieren anstatt isoliert zu agieren. Stellen Sie sich das wie einen Verkehrsleiter vor. Das System entscheidet , welche Spur für die eingehende Anfrage am besten geeignet ist , anstatt jede Anfrage auf die gleiche Weise zu behandeln. Schadensfall eines Kunden bei der Versicherung von Pfizer Motors. Der LLM-Router entscheidet , welches spezialisierte KI-Modell Wenn es sich um einen Anspruch auf Betrugsrisiko handelt, leitet der Router ihn an ein Modell zur Betrugserkennung weiter Handelt es sich um einen Standardfall mit geringem Wert, leiten Sie ihn an die Automatisierung weiter, anstatt ihn abzuwickeln. Wenn es sich um einen komplexen medizinischen Anspruch handelt, der an das Compliance-Modell weitergeleitet wird, nimmt jeder Anspruch den richtigen Weg, wodurch die manuelle Sortierung und die Anzahl der Fehler reduziert Ich habe meine Kreditkarte verloren. Der LLM-Router leitet sie an die richtige KI, die Sicherheits-KI, weiter, um die Karte sofort zu sperren FAI erklärt, wie man einen Ersatz bestellt. Eine Eskalations-KI verbindet Sie mit dem Fraud-Desk, wenn ungewöhnliche Aktivitäten festgestellt Kunde erhält die richtige Lösung anstatt zwischen den Agenten hin- und herzuspringen Buchen Sie mir einen Termin und schicken Sie mir die Laborergebnisse. Der LLM-Router teilt die Aufgabe auf. Scheduling AI, bucht den Arzttermin. WiCodeI ruft die Laborergebnisse ab und die KI für die Rechnungsstellung überprüft die Versicherungsfähigkeit und den Versicherungsschutz Der Patient erledigt alle Aufgaben über eine einzige Interaktion, die jedes Mal über die richtige KI geleitet wird Beim Routing geht es um Effizienz und Präzision, anstatt ein System zu zwingen, alles zu erledigen Es leitet den richtigen Workflow an die richtige KI weiter, genau wie der Lean-Prozess. Reduziert Nacharbeiten, Fehlklassifizierungen und beschleunigt die 5. Die Parallelisierung: Gehen wir nun zu einem Parallelisierungs-Workflow über. Im letzten Modell haben wir gesehen, wie das Routing Aufgaben an das beste Modell sendet Hier werden wir ein anderes Muster sehen, Parallelisierung des Workflows Anstatt einen Pfad auszuwählen, wird die Eingabe hier an mehrere Modelle gleichzeitig gesendet Jedes Modell trägt ein Stück zum Puzzle bei. Dann kombiniert der Aggregator das Ergebnis zu einer endgültigen Ausgabe Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie mehrere Teams parallel leiten , um dasselbe Problem schnell und gründlich zu lösen dasselbe Problem schnell und gründlich Warum ist das wichtig? Weil einige Geschäftsprobleme von der Geschwindigkeit und Vielfalt der Antworten profitieren . Wir haben verstanden, dass bei einer Lähmung mehrere LLM-Aufrufe ausgeführt werden, die dann vom Aggregator zusammengefasst werden Nehmen wir an, der Patient hat Fieber, Husten und hat kürzlich eine Reisegeschichte gemacht und Das LLM ruft die Patientenakte für frühere Erkrankungen ab. LLM zwei überprüft die Richtlinie für Infektionskrankheiten. LLM weist auf das Allergierisiko von Medikamenten hin. Der Aggregator führt dann zu einem sicheren Behandlungsvorschlag für Der Arzt erhält einen einzigen Beratungsbericht keinen fragmentierten Einblick Parallelisierung geht es um Geschwindigkeit und Verständnis anstatt darauf zu warten , dass ein System fertig ist, bevor das nächste gestartet wird Eine multiple KI läuft parallel Es ist, als würde man während der Kostensenkung bei der Lean-Transformation mehrere Spezialistenteams parallel leiten während der Kostensenkung bei der Lean-Transformation mehrere Spezialistenteams parallel Wir schauen uns das Routing an, wenn das System entscheidet , welches Modell verwendet werden soll. Parallelisierung, wenn mehrere Modelle gleichzeitig arbeiten. 6. Orchestrierung und Routing2: Wir betrachten Routing, wenn das System entscheidet , welches Modell verwendet werden soll, und Parleisierung, wenn mehrere Modelle gleichzeitig funktionieren Hier sprechen wir über Orchestrierung. Wie es ist, wenn der Input zuerst ins Orchester fließt. Stellen Sie sich das wie einen Projektmanager vor, der die Arbeit dann verschiedenen KI-Agenten zuweist Das Orchester entscheidet , welche Aufgabe zuerst erledigt werden soll und welches Modell sie erledigen soll Jedes Modell, wie LLM eins, zwei, drei, befasst sich mit verschiedenen Teilen der Arbeit Aber anstatt isoliert zu arbeiten, werden sie bei Ihrer Transformation wie ein funktionsübergreifendes Team koordiniert Ihrer Transformation wie ein funktionsübergreifendes Team Schließlich fasst ein Synthesizer alles wieder einem einzigen Inhaltsausgang zusammen. Der Geschäftswert ist enorm. Patientennotizen sollten in klinische Interpretation, Rechnungscode, Kartierung und Konformitätsprüfung aufgeteilt klinische Interpretation, Rechnungscode, Kartierung und dann einem vollständigen Entlassungsbericht zusammengefasst werden Lassen Sie uns über die Kfz-Schadensmeldung nachdenken. Ein Modell überprüft das Dokument, das andere den Betrug. Der dritte Entwurf der Kundenkommunikation. Dieser Synthesizer kombiniert sie dann zu einem gebrauchsfertigen Claim Decision Package Lassen Sie uns über das Hypothekengeschäft nachdenken. Sie möchten, dass Einkommensverifizierung, Risikobewertung Einhaltung gesetzlicher Vorschriften nacheinander und orchestriert und in einer Zusammenfassung der Kreditgenehmigung zusammengefasst werden in einer Zusammenfassung der Kreditgenehmigung Ein Rückgang in einer Pressemitteilung könnte Modell, das von einem anderen auf verschiedene Märkte angepasst wurde, auf Fakten überprüft werden und bei nach dem Stil der sozialen Kanäle Dann zu einem Mehrkanalpaket synthetisiert. Bei der Orchestrierung geht es um Koordination. Es geht nicht um Berechnungen. Es spiegelt die Art und Weise wider, wie Transformationsführer bereits auf funktionale Programme zurückgreifen 7. Vielen Dank für Ihre Zeit: Bevor wir zum Schluss kommen, möchte ich etwas mehr über mich erzählen und darüber, wie Sie in Verbindung bleiben können. Ich freue mich darauf, meine zwei Jahrzehnte Erfahrung mit Ihnen allen zu teilen . Und die Erfahrung, in der ich Führungskräften und Teams dabei geholfen habe , große geschäftliche, digitale und künstliche Transformationsprojekte in Indien, den USA, Großbritannien, Australien und dem Nahen Osten zu bewältigen digitale und künstliche Transformationsprojekte in Indien, . Laufe der Zeit habe ich Tausende von Fachleuten in den Bereichen Datenanalyse, Lean Sig Sigma, künstliche Intelligenz, Prompt Engineering und Change Management sowie Führungskräftetraining geschult Fachleuten in den Bereichen Datenanalyse, Lean Sig Sigma, künstliche Intelligenz, künstliche Intelligenz, , sowohl in Form von Unternehmensprogrammen als auch in offenen Lerngemeinschaften Wenn Sie sich das als Einzelperson ansehen, würde ich mich freuen, wenn Sie auf dem Laufenden bleiben würden Sie werden Links finden, über die Sie meiner WhatsApp-Gruppe oder Telegram-Community beitreten meiner WhatsApp-Gruppe oder Telegram-Community können, wo ich ständig über verschiedene Möglichkeiten poste Ich teile regelmäßig einige praktische Einblicke, Lernressourcen und Updates zu KI-Analytik und -Transformation. Ich teile auch einige Fallstudien zum Thema Führung. Wenn Sie als Manager, Berater oder Lern- und Entwicklungsleiter hier sind und an maßgeschneidertem Design, Unternehmensschulungen zu agentischer KI, promptem Engineering, Datenanalyse oder Transformationsprogrammen interessiert sind Unternehmensschulungen zu agentischer KI, promptem Engineering, , Sie sich gerne an mich wenden Ich arbeite eng mit Organisationen um maßgeschneiderte , praktische , kontextbezogene und geschäftsorientierte Programme praktische , kontextbezogene und geschäftsorientierte Ich lasse den Link zu Linden im Diskussionsbereich. Danke, dass du mit mir gelernt hast. Ich hoffe, dieser Kurs hilft Ihnen dabei ein KI-System durchdachter zu entwerfen, und ich freue mich darauf, mit Ihnen in Verbindung zu bleiben Danke für deine Zeit. Viel Spaß beim Lernen.