Im ersten Teil einer 13-teiligen Serie für Entwickler, die über das einfache Prompting von LLMs (Large Language Models) hinausgehen möchten und echte agentebasierte KI-Systeme bauen wollen, wird erläutert, warum allein LLMs nicht mehr ausreichen. Die Serie bietet eine klare, praktische Anleitung zum Bau agentebasierter KI-Systeme, wobei jeder Teil spezifische Aspekte behandelt. Diese Serie richtet sich besonders an Entwickler, die tiefer in die Welt der agentebasierten KI eintauchen möchten. Agentebasierte KI-Systeme sind fortgeschrittene Softwarearchitekturen, bei denen autonome Agenten interagieren und kooperieren, um komplexe Aufgaben zu lösen. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die auf statischen Eingaben basieren, können Agenten dynamisch lernen, Entscheidungen treffen und ihre Umgebung beeinflussen. Der erste Beitrag der Serie, "Warum LLMs allein nicht mehr ausreichen", beleuchtet die Grenzen großer Sprachmodelle und zeigt, warum zusätzliche Komponenten erforderlich sind, um truly agentebasierte Systeme zu schaffen. LLMs sind zwar leistungsfähig, können aber nur begrenzt kontextbezogene Antworten liefern und haben Schwierigkeiten, langfristige Erinnerungen oder komplexere Entscheidungsprozesse zu verwalten. Agentebasierte KI-Systeme hingegen können diese Mängel durch die Integration von spezialisierten Agenten, die bestimmte Aufgaben übernehmen und miteinander kommunizieren, beheben. Ein wichtiger Punkt ist, dass Agenten nicht nur auf Sprache beschränkt sind, sondern auch andere Formen der Interaktion und Wahrnehmung unterstützen können. Sie können zum Beispiel visuelle Daten verarbeiten, sensorische Informationen analysieren und sogar physische Aktionen ausführen. Dies erweitert ihre Anwendungsmöglichkeiten erheblich und ermöglicht es ihnen, in verschiedenen Bereichen wie Roboterik, Autonome Fahrzeuge, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen eingesetzt zu werden. Die Serie geht außerdem auf die Architektur agentebasierter Systeme ein und erklärt, wie verschiedene Agenten miteinander arbeiten, um gemeinsam Ziele zu erreichen. Es wird detailliert beschrieben, wie man einen Agenten von Grund auf baut, welche Frameworks am besten geeignet sind und welche Unterschiede zwischen Workflows und Agenten bestehen. Diese Unterscheidung ist entscheidend für den erfolgreichen Bau solcher Systeme, da Workflows sequenziell und vorgegeben sind, während Agenten flexibel und adaptiv handeln können. Weitere Themen der Serie sind die Strukturierung von Agentenarchitekturen, das Verständnis agentebasierter Gedächtnisse, die Kombination von Retrieval mit Reasoning (Wissensabfrage und Schlussfolgerung), das Model Context Protocol (MCP) für Agenten und die Bewertung agentebasierter Systeme. Jedes Thema wird in einem eigenen Beitrag vertieft, um den Lesern ein umfassendes Verständnis dieser fortschrittlichen Technologie zu vermitteln. Industrielle Insider betrachten die Entwicklung agentebasierter KI-Systeme als den nächsten großen Schritt in der KI-Forschung. Unternehmen wie Google, Microsoft und Amazon investieren bereits erhebliche Ressourcen in diese Technologie, da sie enorme Potenziale in der Automatisierung, Personalisierung und Effizienzsteigerung sieht. Das Verständnis der Core-Concepts und die Fähigkeit, solche Systeme zu bauen, wird in Zukunft immer wichtiger werden, um in einem wettbewerbsintensiven technologischen Markt erfolgreich zu sein.