Entwicklungslebenszyklus von KI-Agenten – Neue Ansätze für die Zukunft der Softwareentwicklung

Entwicklungslebenszyklus von KI-Agenten: Mit dem Aufkommen leistungsstarker KI-Modelle und ihrer zunehmenden Verbreitung in Unternehmensanwendungen hat sich die Softwareentwicklung grundlegend verändert. Der Software Development Lifecycle (SDLC) – ein bewährtes Framework für die zuverlässige Softwareentwicklung – wird bei KI-Agenten herausgefordert. Diese Agenten, oft unterstützt durch große Sprachmodelle (LLMs), sind nicht mehr deterministisch oder regelbasiert und erfordern eine neue Art von Entwicklungsprozess. In diesem Artikel erläutern wir den Entwicklungslebenszyklus für KI-Agenten, wie er von Sierra für führende Marken entwickelt wurde, und zeigen auf, wie dieser Ansatz hilft, zuverlässige und flexible Agenten zu bauen.

Hauptfrage Entwicklungslebenszyklus von KI-Agenten

Wie lässt sich der Entwicklungsprozess für KI-Agenten gestalten, um nicht-deterministische Modelle zuverlässig und zukunftssicher zu machen?

Folgefragen (FAQs)

1. Was unterscheidet KI-Agenten von traditioneller Software?
2. Welche Herausforderungen gibt es bei der Entwicklung von KI-Agenten?
3. Welche Entwicklungsphasen umfasst der Sierra-Agentenentwicklungszyklus?
4. Wie stellt Sierra die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Agenten sicher?
5. Was sind die Vorteile eines deklarativen Entwicklungsansatzes für KI-Agenten?
6. Welche Bedeutung hat die kontinuierliche Qualitätssicherung bei KI-Agenten?
7. Wie lassen sich Fehler in Agenten effektiv testen und verhindern?
8. Welche Rolle spielt das Regressionstesten bei der Wartung von KI-Agenten?

Antworten auf die Fragen

Was unterscheidet KI-Agenten von traditioneller Software?

Traditionelle Software folgt festgelegten Regeln und ist deterministisch: Bei gleichen Eingaben liefert sie stets die gleichen Ergebnisse. KI-Agenten hingegen basieren oft auf LLMs, die nicht-deterministisch und zielorientiert arbeiten und bei variierenden Eingaben unterschiedliche Ergebnisse produzieren können. Das macht die Entwicklung und Qualitätssicherung anspruchsvoller, da Agenten durch natürliche Sprache interagieren und komplexe Aufgaben lösen, ohne auf fest vordefinierte Regeln angewiesen zu sein.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Entwicklung von KI-Agenten?

Die Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Agenten sind vielfältig:

• Kosten und Geschwindigkeit: LLMs sind rechenintensiv und deutlich langsamer sowie teurer als herkömmliche Software.
• Anpassungen bei Modellen: Bei Upgrades von Modellen wie GPT-4 können Agenten instabil werden, da sich die Reaktionen auf gleiche Eingaben plötzlich ändern können.
• Unvorhersehbare Ergebnisse: Kleine Änderungen in den Eingaben können große Unterschiede in den Ausgaben bewirken, was oft zu unerwartetem Verhalten führt.

Welche Entwicklungsphasen umfasst der Sierra-Agentenentwicklungszyklus?

1. Entwicklung: Zielorientierte und deklarative Ziele
   Mithilfe der Sierra Agent SDK können Entwickler Agenten durch deklarative Programmierung erstellen und spezifische Ziele sowie deterministische Einschränkungen definieren. So bleibt der Agent flexibel und kreativ, ohne die definierten Geschäftsregeln zu überschreiten.
2. Freigabe: Unveränderliche Agenten-Snapshots
   Mit „Infrastructure as Code“-Ansätzen werden alle Abhängigkeiten und Modelle in ein Snapshot-Paket eingeschlossen. So können Entwickler sicherstellen, dass der Agent jederzeit auf einen stabilen Zustand zurückgesetzt werden kann, und A/B-Tests durchführen, um neue Versionen zu validieren.
3. Qualitätssicherung: Strukturiertes, kontinuierliches Feedback
   Durch die Sierra Experience Manager-Plattform können Fachleute tägliche Konversationen evaluieren, wodurch konstante Qualitätskontrollen und gezielte Verbesserungen ermöglicht werden.
4. Testen: Regressionstests für Konversationen
   Annotierte Konversationen werden für Testfälle genutzt, die auf mögliche Fehler überprüfen und Regressionen verhindern. Der Testzyklus umfasst eine Vielzahl von Testszenarien, um die Stabilität der Agenten bei neuen Versionen sicherzustellen.

Wie stellt Sierra die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Agenten sicher?

Sierra setzt auf eine kontinuierliche, strukturierte Qualitätssicherung, indem Fachkräfte regelmäßig Gespräche mit den Agenten bewerten. Diese Bewertungen geben Aufschluss über die Genauigkeit und Effizienz der Agenten und bieten konkrete Ansätze zur Verbesserung. Feedback aus diesen Bewertungen wird systematisch für Regressionstests genutzt, um zukünftige Fehler zu vermeiden.

Was sind die Vorteile eines deklarativen Entwicklungsansatzes für KI-Agenten?

Ein deklarativer Ansatz ermöglicht es Entwicklern, die Ziele der Agenten und die Regeln für das Verhalten des Agenten klar zu definieren, anstatt jedes einzelne Verhalten manuell zu programmieren. Dadurch können Agenten flexibel auf neue Anforderungen reagieren, ohne dass bei jeder Änderung eine aufwendige Neukonfiguration notwendig ist. Solche Agenten können zudem effizienter gewartet werden, wenn sich die zugrunde liegenden LLMs weiterentwickeln.

Welche Bedeutung hat die kontinuierliche Qualitätssicherung bei KI-Agenten?

Die kontinuierliche Qualitätssicherung stellt sicher, dass KI-Agenten konsistent und fehlerfrei arbeiten. Durch tägliches Feedback und fortlaufende Verbesserung können Agenten flexibel an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden, ohne an Zuverlässigkeit einzubüßen.

Wie lassen sich Fehler in Agenten effektiv testen und verhindern?

Sierra verwendet ein Testverfahren, das auf annotierten Konversationen basiert, die mit jedem Release erweitert werden. Diese Konversationen werden für Regressionstests genutzt, die sowohl während der Entwicklung als auch vor der Veröffentlichung der Agenten ausgeführt werden. So können Entwickler sicherstellen, dass neue Versionen keine bestehenden Funktionen beeinträchtigen.

Welche Rolle spielt das Regressionstesten bei der Wartung von KI-Agenten?

Regressionstests sind entscheidend, da sie verhindern, dass bestehende Funktionen nach Änderungen verloren gehen. Im Falle von Sierra umfassen die Regressionstests alle annotierten Konversationen und stellen sicher, dass neue Versionen der Agenten stabil und fehlerfrei bleiben. Diese Tests sind besonders wertvoll, da nicht-deterministische LLMs empfindlich auf Änderungen reagieren können.

Konkrete Tipps und Anleitungen für den Entwicklungslebenszyklus von KI-Agenten

1. Definieren Sie klare Ziele und Guardrails: Nutzen Sie deklarative Programmiermethoden, um sicherzustellen, dass die Agenten die Unternehmensziele verfolgen und wichtige Geschäftsregeln einhalten.
2. Führen Sie kontinuierliche Tests durch: Verwenden Sie Regressionstests, die auf annotierten Konversationen basieren, um die Qualität der Agenten zu sichern.
3. Sichern Sie Feedback ein: Führen Sie regelmäßig Gespräche mit Fachleuten, die spezifische Anmerkungen zur Interaktion und zum Verhalten der Agenten geben können.
4. Setzen Sie auf Immutable Snapshots: Nutzen Sie das Konzept unveränderlicher Snapshots, um Agenten bei Bedarf auf stabile Versionen zurückzusetzen.
5. Experimentieren Sie mit A/B-Tests: Testen Sie verschiedene Agenten-Versionen und vergleichen Sie deren Leistung, um die optimale Version zu bestimmen.

Zusammenfassung Entwicklungslebenszyklus von KI-Agenten

Der Entwicklungslebenszyklus für KI-Agenten erfordert eine neue Denkweise und Methoden, die auf kontinuierlichem Feedback, klar definierten Regeln und gründlicher Qualitätssicherung basieren. Durch den Einsatz von Sierra’s Agent OS und deklarativer Programmierung können Unternehmen zuverlässige, flexible und kosteneffiziente Agenten entwickeln und gleichzeitig sicherstellen, dass neue LLMs und andere Entwicklungen ohne Komplikationen integriert werden können.

Wer plant, eigene KI-Agenten zu entwickeln, kann diese Ansätze nutzen, um eine starke Grundlage für zukünftige KI-Projekte zu legen.

Quelle Entwicklungslebenszyklus von KI-Agenten

Weitere Informationen und detaillierte Einblicke in den Sierra-Entwicklungszyklus für KI-Agenten finden Sie im Originalartikel: Agent Development Life Cycle.