In dem Beitrag Getting started with AI agents (part 2): Autonomy, safeguards and pitfalls behandelt Babak Hodjat von Cognizant die Implementierung und Verwaltung von KI-Agenten in Multi-Agenten-Systemen, wobei der Fokus auf Autonomie, Sicherheitsmaßnahmen und potenziellen Fallstricken liegt.
Zunächst wird betont, wie wichtig es ist, verschiedene Sicherheitsvorkehrungen für autonom operierende KI-Agenten zu implementieren, um Fehler, Verschwendung, rechtliche Risiken oder Schäden zu vermeiden. Diese Sicherheitsmaßnahmen sollten individuell auf die Rolle jedes Agenten abgestimmt sein. Dazu gehören explizit definierte Bedingungen für menschliches Eingreifen, bei denen festgelegt wird, wann eine menschliche Bestätigung erforderlich ist. Dies kann durch Systemanweisungen oder deterministischen Code umgesetzt werden.
Ein weiterer Aspekt sind sogenannte Schutzagenten, die andere Agenten auf riskantes oder unethisches Verhalten überwachen und sicherstellen, dass sie nur mit Genehmigung fortfahren. Techniken zur Messung der Unsicherheit in den Ausgaben von großen Sprachmodellen (LLMs) können die Zuverlässigkeit verbessern, allerdings auch die Kosten erhöhen und Prozesse verlangsamen.
Ein Mechanismus zum Stoppen aller autonomen Prozesse, ein sogenannter "Disengage Button", ist ebenfalls wichtig. Dieser stellt sicher, dass kritische Arbeitsabläufe nicht vollständig manuell werden müssen. Zudem wird vorgeschlagen, dass nicht alle Agenten vollständig in Apps integriert sein müssen; einige können Berichte oder Arbeitsaufträge erstellen, die manuell bearbeitet werden, was eine agile Systementwicklung unterstützt.
Im Hinblick auf Tests wird aufgrund der intransparenten Natur von LLMs ein anderes Testverfahren als bei herkömmlicher Software empfohlen. Dazu gehört das Testen in einer kontrollierten Umgebung (Sandboxing) vor der vollständigen Einführung und die Nutzung generativer KI zur Erstellung von Testfällen.
Ein weiterer Punkt ist das Feintuning: Obwohl LLMs vortrainiert sind, können sie durch Protokolle aus den Interaktionen der Agenten verbessert werden.
Zu den potenziellen Fallstricken gehört das Risiko eines "Tailspins", bei dem Anfragen nie enden, weil Agenten kontinuierlich miteinander kommunizieren. Hier helfen Timeout-Mechanismen. Außerdem kann das Überlasten eines einzelnen Agenten zu Inkonsistenzen führen; das Aufteilen von Aufgaben auf mehrere kleinere Agenten (Granularisierung) kann Abhilfe schaffen.
Es wird auch davor gewarnt, Systeme mit einem zentralen Koordinator-Agenten zu entwerfen, da dies Komplexität und potenzielle Fehlerquellen erhöht. Schließlich sollten Agenten ihren Kontext eigenständig verwalten und bei neuen Anfragen zurücksetzen, um Verwirrung zu vermeiden.
Insgesamt erfordert der Aufbau effektiver Multi-Agenten-Systeme eine sorgfältige Balance zwischen Autonomie und Sicherheitsmaßnahmen sowie ein umsichtiges Management potenzieller Fallstricke wie Kommunikationsschleifen und Überlastung der Agenten mit Aufgaben.
Kommentar hinzufügen
Kommentare