Ki Agenten - monolithisch oder verteilt?

In meinem letzten Blogbeitrag habe ich beschrieben, wie meine AI-Agenten-Infrastruktur weiterwächst und zunehmend komplexere Aufgaben bewältigt.

Dabei stellte sich erneut die Frage: Ist ein monolithischer Ansatz effektiver, oder bietet eine verteilte Struktur die besseren Vorteile?

Disclaimer: Dieser Blog-Post von mir hier ist etwas anders als sonst. Er soll nicht einfach eine oder meine Lösung präsentieren. Vielmehr möchte ich euch an meinen Gedanken teilhaben lassen. Er enthält viele Fragen und Überlegungen, aber nur wenige Antworten.

Fangen wir also an …

Ein spannendes Konzept, das mich inspiriert hat, stammt von Ben van Sprundel. In seinem YouTube Video beschreibt er ein Agentennetzwerk, das aus einem zentralen Management-Agenten und mehreren spezialisierten Sub-Agenten besteht.

Diese Struktur regte mich dazu an, tiefer über die Vor- und Nachteile solcher Ansätze nachzudenken.

• Kann ein monolithischer Agent mit vielen Tools durch seinen großen Kontext langfristig effizient arbeiten, oder gerät er irgendwann an Grenzen?
• Wie groß kann der Kontext eines LLM (Large Language Model) sein, um zahlreiche und komplexe Aufgaben zu verwalten?
• Hat eine verteilte Struktur tatsächlich Vorteile bei der Skalierung, oder entsteht durch die Kommunikation zwischen den Agenten ein neuer Overhead?
• Können Aufgaben in verteilten Systemen effektiver parallel verarbeitet werden?
• Entsteht nicht eine Art “Kommunikations-Ping-Pong” in einem verteilten Agentennetzwerk, das in einem monolithischen Ansatz weniger ins Gewicht fällt?
• Wie übersichtlich bleibt ein System mit mehreren spezialisierten Agenten, insbesondere bei komplexeren Aufgabenstellungen?
• Wie hoch ist der Aufwand für Feinanpassungen, Tests und das Nachvollziehen der Kommunikation in den jeweiligen Ansätzen?

Schauen wir uns also die monolithische und modulare Architektur genauer an …

Die monolithische Architektur: Ein Agent, viele Werkzeuge

Die monolithische Architektur wird oft mit einem Schweizer Taschenmesser verglichen – vielseitig aber vielleicht auch etwas überladen mit Funktionen (?). In diesem Modell verwaltet ein einzelner Agent eine Vielzahl von Informationen und Tools.

(die folgenden Thesen sind noch zu prüfen)

Vorteile:

• Einfachere Verwaltung:
  Da alle Funktionen zentralisiert sind, wird die Kommunikation vereinfacht. Es gibt weniger “Ping-Pong” zwischen verschiedenen Agenten, was schnellere Reaktionszeiten ermöglicht.
• Minimierter Overhead:
  Durch die interne Datenverarbeitung entfällt ein Großteil des Kommunikationsaufwands, was die Effizienz steigert.
• Einheitlicher Kontext:
  Ein zentraler Kontext erlaubt es dem Agenten, Aufgaben mit einem tiefgehenden Verständnis zu bewältigen, ohne ständige Kontextwechsel.

Herausforderungen:

• Begrenzte Skalierbarkeit: Wie viele Tools kann ein einzelner Agent tatsächlich verwalten, bevor er überlastet wird? Das Wachstum bringt oft Grenzen mit sich. Wann wird der Prompt für das LLM zu groß?
• Komplexere Updates: Jede Änderung betrifft den gesamten Agenten. (Kann auch beim Refactoring wieder ein Vorteil sein)
• Weniger Flexibilität: Neue Anforderungen oder Funktionalitäten erfordern größere Änderungen am gesamten System, was die Anpassungsfähigkeit einschränkt.

Der verteilte Ansatz: Flexibilität und Spezialisierung

Im Gegensatz dazu steht der verteilte Ansatz. Hier wird die Arbeit auf spezialisierte Sub-Agenten verteilt, etwa auf einen Content Manager oder einen Communication Manager.

Vorteile:

• Skalierbarkeit: Modular aufgebaute Agenten können leichter skaliert werden. Neue Sub-Agenten lassen sich hinzufügen, ohne das Gesamtsystem zu überlasten.
• Fokussierte Entwicklung: Jeder Agent hat eine spezifische Aufgabe und kann sich darauf konzentrieren. Dies erleichtert Anpassungen und Optimierungen.
• Parallelverarbeitung: Verschiedene Aufgaben können durch Sub-Agenten gleichzeitig bearbeitet werden, was die Effizienz steigert.

Herausforderungen:

• Kommunikationsaufwand: Wie teuer ist der Overhead der Kommunikation zwischen den Agenten, insbesondere bei einer großen Anzahl spezialisierter Einheiten?
• Nachvollziehbarkeit: Bei verteilten Systemen kann es schwierig sein, die Kommunikation zwischen den Agenten zu verfolgen (siehe letzter Blog-Post im Bereich Telemetrie). Ist dies bei komplexen Systemen noch übersichtlich?
• Domänentrennung: Kann wirklich jeder Agent seine ihm zugewiesenen Aufgaben eigenständig bewältigen, oder entstehen durch zu viele Abhängigkeiten neue Probleme?

Ein Balanceakt zwischen Flexibilität und Effizienz

Die Entscheidung für eine monolithische oder verteilten Architektur hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. In einer Umgebung, in der schnelle Reaktionen und einfache Verwaltung im Vordergrund stehen, könnte der monolithische Ansatz überlegen sein.

Doch wie viele Tools kann ein einzelner Agent tatsächlich effizient verwalten? Reicht der Kontext eines monolithischen Systems aus, um immer komplexere Aufgaben zu bewältigen?

Wenn hingegen Flexibilität, Erweiterbarkeit und Spezialisierung gefragt sind, bietet der verteilte Ansatz klare Vorteile. Doch bringt diese Struktur nicht auch Herausforderungen mit sich, wie das Risiko eines “Kommunikations-Ping-Pongs” zwischen Agenten? Können Aufgaben in verteilten Systemen wirklich effektiver parallel verarbeitet werden, oder erschwert die zunehmende Kommunikation die Effizienz?

Dabei sind auch die Auswirkungen auf Skalierbarkeit, Testaufwand und die Nachvollziehbarkeit der Kommunikation zu bedenken. Wie aufwendig ist es, ein komplexes verteiltes System zu koordinieren und zu optimieren? Und wie übersichtlich bleibt ein monolithischer Ansatz, wenn er an seine Grenzen stößt? Es gibt viele offene Fragen, und die richtige Antwort hängt oft von den spezifischen Anforderungen und Zielen des Projekts ab.

Fazit?

Die Wahl zwischen monolithischen und verteilte Architekturen erfordert eine genaue Betrachtung der Projektanforderungen und der langfristigen Ziele. Bisher habe ich noch keine abschließende Antwort gefunden, welche Struktur für meine AI-Agenten-Infrastruktur am besten geeignet ist. In meinen ersten Tests war ich mit dem monolithischen Ansatz zufrieden und konnte erste gute Ergebnisse erzielen.

Momentan versuche ich jedoch, die Vorteile beider Ansätze zu kombinieren. Es klingt auf den ersten Blick charmant, die Vorteile beider Ansätze zu kombinieren. Doch wie immer liegt der Teufel im Detail. So kämpfe ich momentan damit, dass Agenten immer wieder nachfragen aber es teilweise keine Antwort gibt. In solchen Fällen ist es wichtig, dass man ein Limit der maximalen Iterationen setzt, um nicht in einer Endlosschleife zu landen. Hier gibt es noch einiges zum testen und optimieren. So kann der Prompt und auch das Modell natürlich auch eine große Rolle spielen und sehr unterschiedliche Ergebnisse liefern.

So, das waren meine Gedanken zu diesem Thema. Ich hoffe, er hat euch inspiriert und zum Nachdenken angeregt. Ich selbst bin auf jeden Fall noch viel am experimentieren und ausprobieren beider Ansätze.