LLMs in Agentenarchitekturen – Sprachmodelle als Denk-Baustein
Large Language Models (LLMs) wie GPT sind heute die kognitive Grundlage vieler AI-Agenten.
Doch ihre Rolle ist komplexer als reine Texterstellung. Dieser Artikel erklärt, wie LLMs in Agentenarchitekturen eingebettet werden – und wo ihre Stärken wie auch Grenzen liegen.
- LLMs liefern Sprachverständnis, Textgenerierung & semantische Verarbeitung
- Sie agieren oft als “Kernmodul” für Input-Output-Mapping
- LLMs sind nicht gut in strukturierter Logik oder persistenter Planung
- Sie müssen oft durch Tool-Use oder andere Module ergänzt werden
- Der Schlüssel liegt im gezielten Einsatz: Interpretation, Decomposition, Querying
- LLMs sind entry-points für natürliche Interaktion und schnelles Prototyping
Was macht ein LLM?
Ein Large Language Model (LLM) ist ein neuronales Netz, trainiert auf Milliarden Textbausteinen.
In Agentenarchitekturen übernimmt es z. B.:
- Input-Parsing: Texte, Prompts, Kommandos interpretieren
- Task-Decomposition: Aufgaben in Teilziele zerlegen
- Natural Language Output: Antworten, Reports, Code generieren
- Few-shot Planning: Entscheidungsvorbereitung durch Beispiele
Typische Rolle von LLMs im Agentenstack
LLMs agieren dabei oft als “Interface-Schicht” zwischen Mensch und Agentensystem.
| Layer | Beispiel mit LLM |
|---|---|
| Input | „Was ist mein heutiger Umsatz?“ → wird verstanden |
| Planning | „Daten abrufen, strukturieren, zusammenfassen“ |
| Execution Trigger | LLM ruft API-Call auf oder übergibt an externen Agent |
| Output | Zusammenfassung, Entscheidungsvorlage, Report |
Limitierungen von LLMs in Agenten
- Keine Langzeitspeicherung (kein Memory ohne Zusatzmodul)
- Keine Planung über viele Schritte (Reasoning begrenzt)
- Unsicherheit in Fakten (Halluzinationen)
- Keine deterministische Wiederholbarkeit
Deshalb:
🔗 Ergänzt mit: Large Reasoning Models (LRMs)
🔗 Eingebettet in: Layered Cognitive Models (LCM)
Kombiniert mit Tool-Use und Subagenten
TYPISCHE ERGÄNZUNGEN:
- Tool Use: LLM triggert externe Tools (z. B. Rechentools, Datenabfragen)
- Retriever Modules: Zugriff auf Wissensdatenbanken via RAG
- Subagenten: LLM steuert untergeordnete Agenten je nach Zielstruktur
Beispiel: Ein LLM bekommt die Aufgabe “Analysiere das Q2-Reporting”, es:
- Zerlegt die Aufgabe
- Triggert einen Datenagenten
- Analysiert Ergebnisse
- Erstellt Executive Summary
Prompt-Design: der geheime Erfolgsfaktor
Prompt Engineering ist der Code der Agenten.
Ein schlecht konfigurierter Prompt = fehlerhafte Logik oder Eskalation.
BEST PRACTICES:
- Klare Rollen definieren („You are a Financial Analyst Agent…“)
- Ziel & Einschränkungen nennen
- Antwortformat spezifizieren
- Confidence-Thresholds setzen („If unsure, escalate…“)
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Sind LLMs allein ausreichend für Agentenarchitektur?
Nein. Sie benötigen Module für Logik, Gedächtnis und Kontrolle.
Welche LLMs werden in Agenten genutzt?
GPT-4, Claude, Gemini, Mistral, Mixtral, LLaMA, etc. – je nach Use Case.
Wie kommuniziert ein LLM mit anderen Modulen?
Über Tool-Calling, API-Trigger oder Message-Passing via Frameworks.
Fazit und Ausblick
LLMs sind die Schicht, durch die Agenten mit uns sprechen – aber sie sind keine vollständigen Agenten.
Richtig eingebettet ermöglichen sie dynamische Interaktion, strukturierte Aufgabenverarbeitung und Sprach-UX auf Enterprise-Niveau.
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