Beobachtetes Signal · 24. Mai 2026 · Technical Article · Quelle: DEV Community · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Plan-and-Solve-Agentenarchitektur: Erst planen, dann sequenziell ausführen
Dieser technische Artikel erläutert das Plan-and-Solve-Agentenparadigma, bei dem ein LLM zunächst einen vollständigen, geordneten Plan aus drei bis sieben konkreten Schritten erstellt und diese anschließend sequenziell durch tool-fähige Sub-Agenten ausführt. Der Autor implementiert die Architektur mithilfe der StateGraph-Abstraktion von LangGraph und zeigt einen Plan-, einen Execute- (mit integriertem ReAct-Sub-Agenten für Tool-Aufrufe wie web_search und calculator), einen Replan- sowie einen Finalize-Knoten. Demos verdeutlichen praxisnahe Fehlerbilder wie Informationsverlust bei der Übertragung von Schrittergebnissen als kurze natürlichsprachliche Zusammenfassungen, übermäßige Aufteilung durch den Planer sowie Tool-spezifische Fehler, und schlagen ingenieurtechnische Korrekturen vor. Der Beitrag schließt mit fünf Production-Erkenntnissen und Orientierungshilfen zur Wahl zwischen ReAct und Plan-and-Solve.
Bietet praxisnahe Engineering-Leitlinien für den Aufbau zuverlässiger LLM-Agenten-Workflows und konkrete Mitigationsmuster bei Informationsverlust und Tool-Fehlern; relevant für Teams, die agentische Systeme entwickeln, jedoch keine plattformpolitische Änderung.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Plan-and-Solve nutzt zwei Phasen: Plan (LLM erstellt geordnete Schritte ohne Tool-Aufrufe) und Solve (schrittweise Ausführung mit Tools).
- Die Implementierung erfolgt mit LangGraph als StateGraph, wobei Knoten einen gemeinsamen PlanSolveState lesen und schreiben.
- Der Planner-Prompt erzwingt 3–7 konkrete Handlungsschritte und verlangt im finalen Schritt eine Synthese der Ergebnisse.
- Der Execute-Knoten bettet einen ReAct-Sub-Agenten ein, der Tools aufrufen kann und step_result sowie completed_steps zurückgibt.
- Fünf Engineering-Erkenntnisse: Überplanung, Informationsverlust durch Zusammenfassungen, behebbare Tool-Fehler, Re-Planning-Abwägungen und Kombination mit ReAct.
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KI-Agenten: Wenn LLMs beginnen, autonom zu handeln
Ein technisches Tutorial beleuchtet zielgesteuerte KI-Agenten auf Basis von Large Language Models und unterscheidet reaktive Pipelines von autonomen Agenten, die mithilfe des ReAct-Musters planen, Tools aufrufen, Ergebnisse beobachten und iterieren. Der Artikel liefert eine vollständige Python-Agentenklasse für die Anthropic API unter Verwendung von claude-3-5-haiku-20241022 sowie eine wiederverwendbare Tool-Bibliothek mit Funktionen wie Taschenrechner, Web-Suche, Dateiverwaltung und Python-REPL. Zudem werden typische Fehlerbilder wie Endlosschleifen, Tool-Halluzinationen und Kontextfenster-Überläufe samt Gegenmaßnahmen analysiert. Eine Evaluationsumgebung sowie Verweise auf relevante Forschungsarbeiten und Frameworks wie LangChain, LlamaIndex und die OpenAI Assistants API runden den Leitfaden ab. Dieser Beitrag dient Entwicklerteams als praxisnaher Einstieg in die Implementierung mehrstufiger, toolbasierter LLM-Agenten für automatisierte Workflows.
Animierter Leitfaden zu ReAct-Agenten für KI-Logik
Dieser Artikel bietet einen animierten Erklärfilm zu ReAct-Agenten, einem Muster, das Reasoning und Acting in KI-Modellen kombiniert, um Probleme durch eine Thought-Action-Observation-Schleife zu lösen. Es wird hervorgehoben, wie einfache LLMs bei sachlichen Fragen Probleme haben, aber durch die Bereitstellung von Tools und einer Schleife Informationen verifizieren und fundierte Antworten produzieren können. Der Leitfaden zeigt ein Live-Beispiel eines Agenten, der eine Bevölkerungsfrage mit Such- und Taschenrechner-Tools beantwortet. Außerdem werden häufige Stolperfallen wie Endlosschleifen und Kostenprobleme sowie Variationen wie Plan-and-Execute und Multi-Agent-Systeme behandelt. Der Inhalt ist lehrreich und dient als Tutorial für den Bau solcher Agenten, was ihn für KI und Automatisierung in der Marketingtechnologie relevant macht.
Von Prompt Engineering zu autonomen KI-Agenten
Dieser praxisnahe Tech-Blogbeitrag beleuchtet Agentic AI – autonome Systeme, die Ziele verstehen, planen, Tools auswählen, Aufgaben ausführen, Ergebnisse analysieren und iterieren, bis das Ziel erreicht ist. Er definiert die vier essenziellen Bausteine für produktionsreife Agenten (Brain/LLM, Tools, Memory, Goal) und beschreibt den zentralen ReAct-Loop (Think-Act-Observe) für iteratives Problemlösen. Anhand eines kompakten Code-Beispiels mit LangChain und ChatOpenAI wird die praktische Implementierung veranschaulicht. Zudem werden Multi-Agenten-Architekturen, Orchestrierungs-Frameworks sowie ein moderner Tech-Stack aus Vektordatenbanken, Infrastrukturkomponenten und Observability-Tools vorgestellt, die für den Aufbau robuster autonomer KI-Systeme unerlässlich sind.
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