Was sind LangChain-Agents + wann nutze ich sie?
Was Agents
LLM-Agent = LLM mit Fähigkeit, Tools zu nutzen + Multi-Step-Reasoning. Anders als Chat: macht Aktionen (API-Calls, Code-Execution, Datenbank-Suchen) + iteriert.
Use-Cases
Research-Aufgaben.
Datenanalyse mit Code-Execution.
Multi-Step-Workflows.
Customer-Support-Eskalation.
Code-Generation + Testing.
Tools
LangChain Agents.
CrewAI für Multi-Agent.
AutoGen (Microsoft).
Llamaindex Agent-Framework.
OpenAI Assistants API.
Risiken
Halluzination-Risiko.
Cost-Explosion (viele Tokens).
Loop-Risiko.
Unerwartete Aktionen.
Datenschutz wenn Tools sensitive Daten nutzen.
Best Practices
Pro Agent klares Mandat.
Tool-Set begrenzt.
Cost-Tracking.
Mensch-im-Loop bei kritischen Aktionen.
Monitoring + Logging.
Wann nicht
Einfache Single-Step-Aufgaben (LLM-Call reicht).
Sehr deterministische Workflows.
Sicherheits-kritische Aktionen ohne Mensch.
Hoch-Volumen-Routine.
Wenn RAG-Lösung reicht.
Anti-Patterns
Agent für alles.
Kein Cost-Tracking.
Mensch-im-Loop fehlt bei Hoch-Risiko.
Tool-Set unbegrenzt.
Keine Tests vor Production.
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