Vom Prompt zum Loop: Die Evolution der KI-Steuerung · Teil 4 von 8
Das Harness und die Umgebung
Harness Engineering, Leitplanken und automatische Evaluatoren
Die Umgebung entscheidet, ob ein Agent produktionsreif ist: Leitplanken, Sandboxen und automatische Evaluatoren.
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Über dieses Hörbuch
Über den Erfolg einer KI-Anwendung entscheidet weniger das gewählte Modell als das Harness drumherum. Teil 4 handelt von dieser Umgebung: Leitplanken, die riskante Ausgaben abfangen, bevor sie einen Nutzer erreichen, Sandboxen und Git-Worktrees für kontrollierte Experimente und Evaluatoren, die Ergebnisse automatisch prüfen.
Es zeigt, wie Linter, Tests und LLM-basierte Evaluatoren zusammenspielen und wie Sie die Freiheit eines Agenten gegen die Kontrolle abwägen, die ein Produktivsystem braucht.
36 Minuten. Für Entwickler, die zuverlässige, überprüfbare KI-Anwendungen wollen statt beeindruckender Demos.
Kapitel
- Warum Agenten Leitplanken brauchen
- Sandboxen, Worktrees und Evaluatoren
- Freiheit und Kontrolle im Systemdesign
Das im eigenen Betrieb anwenden?
Die Hörbücher erklären die Ideen. Im Kickstart-Workshop baut Ihr Team an einem Tag das erste eigene Werkzeug.
Kursangebot ansehenVom Prompt zum Loop: Die Evolution der KI-Steuerung
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1. Das Handwerk der WorteRollen, Few-Shot-Beispiele, Chain of Thought und System-Instruktionen: Prompting als Handwerk statt Rätselraten.
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2. Kontext ist KönigWie ein Sprachmodell das richtige Wissen bekommt: Kontextfenster, Memory und Retrieval-Augmented Generation.
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3. Die Entstehung der AgentenVom Antwortautomaten zum Akteur: Tool Use, Function Calling, ReAct und das Model Context Protocol.
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5. Die Geburt von Loop EngineeringPlanen, Ausführen, Beobachten, Verfeinern: Warum autonome Arbeitszyklen bei jeder längeren Aufgabe den Einzel-Prompt schlagen.
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6. Anatomie eines perfekten LoopsAbbruchbedingungen, Kontext-Rotation, Memory und ein menschlicher Notaus: Was eine autonome Schleife sicher hält.
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7. Verifizierung und Self-CorrectionEin Modell darf seine eigene Arbeit nicht benoten: Generator-Evaluator-Schleifen, harte Tests und Fallbacks für KI, der man trauen kann.
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8. Das autonome ÖkosystemTeams spezialisierter Agenten, Hierarchie gegen Schwarm, und der Mensch als Architekt, Auditor und Dirigent.