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Wie baut man einen Agenten, dem man wirklich Arbeit überlassen
kann? In diesem Deep Dive sprechen Jan und Dennis mit Christian
Bromann von LangChain darüber, was heute alles dazugehört, wenn
man Agents baut, testet, deployt und im Betrieb überwacht.
Christian beschreibt LangChain als ein Toolset, das den gesamten
Agent Development Lifecycle abdeckt: vom Bauen über das Testen
bis zum Deployen und Monitoren. Angefangen hat alles beim
Monitoring, also beim Aufzeichnen aller Schritte, die ein Agent
macht. Diese sogenannten Traces sind bis heute die Grundlage für
vieles andere. Das Herzstück dahinter ist LangGraph, die Runtime,
in der Agents laufen: Man baut einzelne Nodes, legt fest, wie sie
durchlaufen werden, und jeder Schritt wird gespeichert. Über
Middlewares kann man an jeder Stelle des Ablaufs eingreifen, etwa
bevor ein Modell aufgerufen wird oder nachdem ein Tool ein
Ergebnis liefert.
Ganz oben steht der Deep Agent, der Sandbox, Sub-Agents und
nachladbare Skills mitbringt. Möglich ist das laut Christian
erst, weil die Modelle inzwischen klug genug sind, zum Beispiel
mehrere Tool-Calls parallel auszuführen.
Wir sprechen auch darüber, wer sich so einen Agenten überhaupt
selbst baut, während es Agents doch längst von der Stange gibt.
Für wiederkehrende Aufgaben im Unternehmen lohnt sich eine
eigene, getunte Umgebung fast immer. Mit Fleet zeigt Christian
ein Werkzeug, bei dem selbst nicht-technische Kolleg:innen per
Prompt einen Agenten zusammenbauen, indem sie einfach ihre Tools
wie E-Mail oder Jira verknüpfen: ein Agent, der Agents baut.
Zum Schluss wagen wir einen Blick in die Glaskugel. Christian
sieht großes Potenzial in Open-Weight-Modellen. Statt jeden Monat
große Summen an die großen Anbieter zu überweisen, könnten Firmen
künftig kleinere, offene Modelle für ihren eigenen Use Case
finetunen, auch aus Kostengründen und um die Kontrolle über ihre
Daten zu behalten. Ob dieses Kostenargument wirklich trägt,
diskutieren Jan und Dennis anschließend munter weiter.
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