Ein System, das ein Sprachmodell nutzt, um mehrstufige Arbeit in einer Schleife voranzutreiben: schlussfolgern, ein Tool aufrufen, das Ergebnis beobachten, den nächsten Schritt entscheiden. Anders als bei einer einzelnen Prompt-und-Antwort-Interaktion.
Definition: Ein System, das ein Sprachmodell nutzt, um mehrstufige Arbeit in einer Schleife voranzutreiben: schlussfolgern, ein Tool aufrufen, das Ergebnis beobachten, den nächsten Schritt entscheiden. Anders als bei einer einzelnen Prompt-und-Antwort-Interaktion.
Ein System, das ein Modell nutzt, um in einer Schleife zu handeln: schlussfolgern, ein Tool aufrufen, das Ergebnis beobachten, entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Anders als eine einzelne Prompt-und-Antwort insofern, als das Modell mehrstufige Arbeit auf ein Ziel hin vorantreibt, statt nur eine einzelne Antwort zu liefern. Nützlich, wenn es stimmt, frustrierend, wenn nicht, teuer, wenn es unnötig in der Schleife dreht.
Modell-Fähigkeit, externe Funktionen aufzurufen: Websuche, Datenbank-Abfragen, Code-Ausführung, API-Calls. Unverzichtbare Zutat für jeden nicht-trivialen Agenten.
Das Gerüst um ein Modell herum, das die Agent-Schleife betreibt: Orchestrierung, Tool-Dispatch, Fehlerbehandlung, Gedächtnis zwischen den Schritten, Abbruchbedingungen. Die meisten Agent-Fehler sind Harness-Fehler.
Offener Standard, der KI-Modelle über eine geteilte Schnittstelle mit externen Tools und Datenquellen verbindet. Von mehreren Anbietern unterstützt. Ersetzt einmalige Integrationen durch einen portablen Vertrag.