Nicht jedes KI-System muss ein Agent sein
Dieser Beitrag untersucht die jüngsten Fortschritte bei Large Language Models (LLMs) und vergleicht verschiedene Architekturen von KI-Systemen, darunter reine LLMs, Retrieval Augmented Generation (RAG)-basierte Systeme, die Verwendung von Tools und KI-Workflows sowie KI-Agenten. Anhand einer Bewerbungs-Screening-Anwendung wird die Leistungsfähigkeit und Komplexität der einzelnen Architekturen veranschaulicht. Der Autor argumentiert, dass nicht jede Anwendung einen KI-Agenten benötigt; die richtige Architektur sollte je nach Bedarf gewählt werden. Der Beitrag betont die Bedeutung des Aufbaus zuverlässiger KI-Systeme und empfiehlt, mit einfachen, zusammensetzbaren Mustern zu beginnen und die Komplexität schrittweise zu erhöhen, wobei die Zuverlässigkeit Vorrang vor der bloßen Leistungsfähigkeit hat.
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