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ardelleinternecine541/agentic-ai-patterns

Entwickeln Sie Entwurfsmuster für autonome KI-Agenten mit Orchestrierung, Gedächtnis, Fallback, Werkzeugen und Multi-Agenten-Koordination

Was ist agentic-ai-patterns?

Diese Fähigkeit bietet eine Sammlung von Entwurfsmustern (Design Patterns) für den Bau autonomer KI-Agenten. Sie deckt wesentliche Komponenten wie **Orchestrierung** (Ablaufsteuerung mehrerer Schritte), **Gedächtnis** (sowohl Kurzzeit- als auch Langzeitspeicher für Kontext), **Fallback** (Fehlerbehandlung und alternative Strategien), **Werkzeuge** (Integration externer Funktionen) und **Multi-Agenten-Koordination** ab. Entwickler können diese Patterns nutzen, um robuste, skalierbare Agenten auf Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex zu implementieren. Die Dokumentation enthält klare Codebeispiele, Architekturdiagramme und Best Practices für die Produktion, sodass Agenten zuverlässig in komplexen Workflows agieren können.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
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Dokumentation

Was macht agentic-ai-patterns?

Entwickeln Sie Entwurfsmuster für autonome KI-Agenten mit Orchestrierung, Gedächtnis, Fallback, Werkzeugen und Multi-Agenten-Koordination

Übersicht

Dieses Repository enthält eine Reihe von bewährten Entwurfsmustern (Design Patterns), die Ihnen helfen, leistungsstarke und zuverlässige autonome KI-Agenten zu erstellen. Jedes Muster adressiert eine spezifische Herausforderung beim Bau von Agenten: wie man mehrere Schritte orchestriert, Kontext über die Zeit hinweg behält, Fehler elegant behandelt, externe Fähigkeiten integriert und mehrere Agenten zusammenarbeiten lässt.

Enthaltene Muster

1. Orchestrierung

  • Chain-of-Thought-Orchestrierung: Führt einen Agenten durch eine Sequenz von Überlegungsschritten, bevor eine Aktion ausgeführt wird.
  • Task-Graph-Orchestrierung: Plant die Ausführung in einem gerichteten azyklischen Graphen (DAG) für parallele oder bedingte Abläufe.

2. Gedächtnis

  • Kurzzeitgedächtnis: Speichert den aktuellen Gesprächsverlauf für den unmittelbaren Kontext.
  • Langzeitgedächtnis: Nutzt externe Speicher (z. B. Vektordatenbanken), um Wissen über Sitzungen hinweg zu erhalten.

3. Fallback

  • Retry- und Fallback-Kette: Versucht eine Aktion erneut oder weicht auf alternative Methoden aus, falls die primäre fehlschlägt.
  • Graceful Degradation: Reduziert die Agentenfähigkeiten schrittweise, anstatt komplett zu versagen.

4. Werkzeuge

  • Funktionsaufruf: Registriert externe APIs oder Bibliotheken als aufrufbare Werkzeuge.
  • Werkzeug-Zusammenstellung: Kombiniert mehrere Werkzeuge zu einer zusammenhängenden Fähigkeit.

5. Multi-Agenten-Koordination

  • Router-Agent: Verteilt Aufgaben an spezialisierte Unteragenten.
  • Debatten-Muster: Mehrere Agenten diskutieren, um eine Entscheidung zu treffen.

Verwendung

Jedes Muster ist als eigenständiges Modul implementiert. Sie können es direkt in Ihr Projekt kopieren oder als Inspiration nutzen. Die Beispiele sind framework-unabhängig gehalten und funktionieren mit Claude Code, Cursor, Codex und anderen.

from agent_patterns.orchestration import ChainOfThought

agent = ChainOfThought()
agent.run("Berechne die Fläche eines Kreises mit Radius 5.")

Plattformunterstützung

Diese Patterns sind für folgende Plattformen konzipiert:

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • VSCode-Erweiterungen

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Bitte lesen Sie die CONTRIBUTING.md für Richtlinien.

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