Cognitive Architectures & Communication in Agentic AI
Was unterscheidet einen dummen Bot von einem intelligenten Agenten? Die Antwort: eine kognitive Architektur, die Denken, Planen und Kommunizieren ermöglicht. Dieser Artikel erklärt, wie Agenten intern „denken“ – und wie sie über Protokolle wie MCP und ACP miteinander sprechen.
- LLMs = Sprachbasis vieler Agenten, aber limitiert im logischen Denken
- LRMs ergänzen LLMs mit deduktivem, planbasiertem Reasoning
- LCM (Layered Cognitive Models) strukturieren Agenten intern modular
- MCP/ACP-Protokolle regeln, wie Agenten Informationen austauschen
- Offene Frameworks ermöglichen skalierbare Interoperabilität
- Diese Architektur bildet das kognitive Rückgrat des Agenten-Ökosystems
Was ist eine kognitive Architektur?
Eine kognitive Architektur beschreibt den Aufbau interner Prozesse, die einem Agenten ermöglichen:
- Informationen wahrzunehmen
- Kontext zu verstehen
- Entscheidungen zu treffen
- aus Erfahrungen zu lernen
Anders gesagt: Ohne kognitive Architektur kein Agent, sondern maximal ein Skript mit API-Zugriff.
Bausteine der kognitiven Agentenarchitektur
LLMS – SPRACHKOMPETENZ ALS FUNDAMENT
- Generieren natürliche Sprache und Code
- Gut für Textverarbeitung, wenig für strukturiertes Denken
- Typische Rolle: Input Interpretation, Task Decomposition
➡️ Weiterlesen: LLMs in Agentenarchitekturen
LRMS – REASONING ALS NÄCHSTE EVOLUTIONSSTUFE
- Führen Planung, Ableitung, Symbolmanipulation durch
- Kombinierbar mit LLMs via Toolchains
➡️ Weiterlesen: Large Reasoning Models erklärt
LCM – LAYERED COGNITIVE MODELS
- Trennung von Perception, Planning, Execution, Feedback
- Ermöglicht modulare Entwicklung & Debugging
➡️ Weiterlesen: Was ist LCM? Die Architektur hinter intelligenten Agenten
Wie kommunizieren Agenten untereinander?
PROTOKOLLE WIE MCP UND ACP
- Legen fest, wie Agenten Aufgaben anfordern, Ergebnisse teilen, Feedback geben
- Ermöglichen rollenbasierten Austausch
- Unterstützen Eskalation, Delegation und Zusammenarbeit
➡️ Weiterlesen: MCP / ACP Protokolle verstehen
Warum offene Frameworks entscheidend sind
- Kein Unternehmen baut alle Agenten selbst
- Interoperabilität = Schlüssel zur Skalierbarkeit
- Standards & Open Frameworks (z. B. Langchain, AutoGen, Interagent Protocols)
➡️ Weiterlesen: Open Agent Frameworks & Interoperabilität
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Warum reicht ein LLM allein nicht für komplexe Agenten?
Weil LLMs keine persistente Weltmodellierung, Planlogik oder strukturierte Feedbackschleifen besitzen.
Was macht eine gute Agentenarchitektur aus?
Modularität, Debuggability, Kombinierbarkeit mit externen Tools und klare Trennung von Denk- und Handlungskomponenten.
Was ist der Unterschied zwischen LCM und einem reinen Prompt-basierten Agenten?
LCM strukturiert Denken in Schichten, ein Prompt-only Agent ist meist monolithisch, reaktiv und schwer zu warten.
Fazit und Ausblick
Kognitive Architektur ist kein Nice-to-have, sondern Kerntechnologie.
Nur mit klaren Strukturen in Denken und Kommunikation entsteht skalierbare, vernetzte Agentic AI.
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