Was ist ein LLM-Agent? Worin unterscheidet er sich von einer Prompt-Chain-Pipeline?

Ein LLM-Agent ist ein System, das ein großes Sprachmodell (Large Language Model) nicht nur zur Textgenerierung, sondern auch zur Ausführung komplexer Aufgaben mit der Möglichkeit der Interaktion mit externen Werkzeugen, APIs oder Datenbanken nutzt. Der Agent kann Entscheidungen treffen, Aktionssequenzen planen und sich an Zwischenergebnisse anpassen.

Im Gegensatz zu einem Prompt-Chain-Pipeline, bei der mehrere Anfragen an das LLM nacheinander ausgeführt werden, wobei jede einen Teil der Aufgabe bearbeitet, besitzt der Agent eine größere Autonomie und Steuerlogik. Prompt-Chain ist eine feste Kette von Modellaufrufen, während der Agent ein flexibleres System mit Verzweigungen, Wiederholungsversuchen und Integration externer Dienste ist.

Beispiel:

• Prompt-Chain: Mehrere Prompts werden nacheinander aufgerufen, um den Text zu verarbeiten.
• LLM-Agent: Analysiert die Aufgabe, entscheidet, welche Werkzeuge aufgerufen werden sollen, und bildet dynamisch Anfragen an LLM und andere Dienste, um das Ziel zu erreichen.