In der heutigen Folge beantworten wir die große Frage: Was brauche ich konkret, um langlaufende, autonome KI-Agenten selbst zu bauen?.

Wir verlassen die abstrakte Theorie und tauchen tief in die Architektur eines drei Monate lang aktiven Konkurrenzbeobachter-Agenten ein. Der Fokus liegt auf der Lösung des Problems der Langzeitkoherenz, da große Sprachmodelle schnell den Faden verlieren.Dazu beleuchten wir die vier Säulen langlebiger Agenten:

1. Planung und Ausführung: Wir trennen die Planung strickt von der Ausführung (Plan and Execute Paradigma). Komplexe Aufgaben werden mithilfe von Multi-Agenten-Systemen (wie bei Crew AI) in spezialisierte Rollen zerlegt.

2. Das Hybride Gedächtnis: Wir bekämpfen Kontexterstickung durch intelligente Verdichtung des Kurzzeitgedächtnisses und implementieren ein persistentes Langzeitgedächtnis nach dem TSR-Modell (Temporal, Semantisch, Relational), um Kausalzusammenhänge zu speichern (z.B. nutzbar durch PostgreSQL mit PG Vector)

.3. Dauerhafte Infrastruktur: Wir nutzen das Konzept des Checkpointing in Architekturen, um fehlertolerante und Durable Agents zu schaffen. Dies garantiert, dass der Agent einen Absturz überlebt und genau da weitermacht, wo er aufgehört hat.

Wir fassen einen klaren, schrittweisen Fahrplan zusammen, von der Architekturentscheidung bis hin zur Implementierung der vollen Beobachtbarkeit (Tracing und Logging).