Agenten-Workflows optimieren: 3-5x schnellere KI ohne Mehrkosten
Das Versprechen autonomer KI-Agenten, die komplexe, mehrstufige Aufgaben orchestrieren, fühlt sich oft wie ein technologisches Wunder an. Diese „Agenten-Workflows“, bei denen sich selbst steuernde KI-Agenten innerhalb eines vordefinierten Rahmens ihren eigenen Weg bahnen, bieten eine beispiellose Flexibilität. Doch die anfängliche Begeisterung kann schnell verfliegen, wenn man mit der harten Realität langsamer Ausführung, hoher Rechenkosten und einem Labyrinth voneinander abhängiger Komponenten konfrontiert wird. Frühe Implementierungen haben erhebliche Latenzzeiten gezeigt, wobei einfache Kundenanfragen Dutzende von Sekunden dauerten und erhebliche Kosten pro Anfrage verursachten. Glücklicherweise ermöglichen jüngste Fortschritte und verfeinerte Methoden Entwicklern, diese Systeme drastisch zu beschleunigen und ihren Betriebsaufwand zu reduzieren, ohne ihre inhärente Anpassungsfähigkeit zu beeinträchtigen.
Ein grundlegendes Prinzip bei der Optimierung von Agenten-Workflows ist die Reduzierung der Schrittzahl. Jeder Aufruf eines großen Sprachmodells (LLM) führt zu Latenz und erhöht das Risiko von Timeouts oder „Halluzinationen“ – Fällen, in denen die KI falsche oder irrelevante Informationen generiert. Die Designphilosophie hier ist einfach: Verwandte Schritte zu einzelnen Prompts zusammenfassen, unnötige Mikro-Entscheidungen vermeiden, die ein einzelnes Modell bewältigen könnte, und Round-Trips zum LLM minimieren. Ein effektives Workflow-Design beginnt oft mit der einfachsten möglichen Konfiguration, vielleicht sogar einem einzelnen Agenten, und iteriert dann, indem Teile nur dann zerlegt werden, wenn Bewertungsmetriken einen Bedarf an mehr Komplexität anzeigen. Diese iterative Verfeinerung wird bis zum Punkt abnehmender Erträge fortgesetzt, ähnlich wie bei der Identifizierung des „Ellbogens“ in der Datenclusterbildung, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Komplexität und Leistung zu gewährleisten.
Neben der Minimierung einzelner Schritte entsteht ein weiterer signifikanter Engpass oft durch die sequentielle Verarbeitung. Alles, was keine Abhängigkeiten hat, zu parallelisieren, kann die Ausführungszeit drastisch verkürzen. Wenn zwei verschiedene Aufgaben innerhalb eines Workflows nicht die Ausgabe des jeweils anderen benötigen, können sie gleichzeitig ausgeführt werden. In einem Kundensupport-Szenario kann beispielsweise das gleichzeitige Abrufen des Bestellstatus und die Analyse der Kundenstimmung Sekunden von der gesamten Verarbeitungszeit abziehen, da diese Aktionen voneinander unabhängig sind, selbst wenn ihre Ergebnisse später kombiniert werden, um eine Antwort zu formulieren.
Entscheidend ist, dass unnötige Modellaufrufe eliminiert werden müssen. Während LLMs unglaublich vielseitig sind, sind sie nicht immer das optimale Werkzeug für jede Unteraufgabe. Sich für einfache Arithmetik, regelbasierte Logik oder reguläre Ausdrucksabgleiche auf ein LLM zu verlassen, ist ineffizient. Wenn eine einfache Funktion oder eine vordefinierte Regel eine Aufgabe erledigen kann, reduziert das Umgehen des LLM-Aufrufs sofort die Latenz, senkt die Token-Kosten und erhöht die Zuverlässigkeit.
Darüber hinaus ist das Anpassen des Modells an die Aufgabe für die Effizienz von größter Bedeutung. Moderne LLMs gibt es in verschiedenen Größen und spezialisierten „Geschmacksrichtungen“. Das größte, leistungsstärkste Modell für eine einfache Klassifizierungs- oder Entitätsextraktionsaufgabe einzusetzen, ist vergleichbar mit der Verwendung eines Supercomputers für grundlegende Arithmetik. Größere Modelle erfordern mehr Rechenressourcen, was direkt zu höherer Latenz und höheren Kosten führt. Ein strategischerer Ansatz beinhaltet den Beginn mit kleineren, effizienteren Modellen, wie einem 8B-Parameter-Modell, für zerlegte Aufgaben. Nur wenn sich eine Aufgabe für das anfängliche Modell als zu komplex erweist, sollte eine größere Alternative in Betracht gezogen werden. Branchenerkenntnisse deuten auch darauf hin, dass bestimmte LLM-Architekturen bei bestimmten Aufgaben besser abschneiden, eine Überlegung, die die Modellauswahl leiten sollte.
Das Prompt-Design spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle für die Leistung. Während das Hinzufügen von Schutzmaßnahmen zu einem LLM-Prompt während der Evaluierung gängige Praxis ist, kann dies unbeabsichtigt die Prompt-Größe aufblähen und die Latenz beeinträchtigen. Strategien wie Prompt-Caching für statische Anweisungen und Schemata, kombiniert mit dem Anhängen dynamischer Kontexte am Ende für eine bessere Cache-Wiederverwendung, können die Round-Trip-Antwortzeiten erheblich reduzieren. Das Festlegen klarer Antwortlängenbegrenzungen verhindert auch, dass das Modell unnötige Informationen generiert, wodurch Zeit und Tokens gespart werden.
Über die Prompt-Optimierung hinaus kann das Caching alles Anwendbaren erhebliche Vorteile bringen. Dies beschränkt sich nicht auf die Endergebnisse; auch Zwischenergebnisse und teure Tool-Aufrufe sollten zwischengespeichert werden. Die Implementierung von Schlüssel-Wert (KV)-Caches für partielle Aufmerksamkeitszustände und sitzungsspezifische Daten – wie Kundenprofile oder Sensorzustände – kann die Latenz bei wiederholter Arbeit um 40-70% reduzieren.
Für fortgeschrittene Implementierer bietet die spekulative Dekodierung eine weitere Möglichkeit zur Geschwindigkeitsverbesserung. Diese Technik beinhaltet die Verwendung eines kleineren, schnelleren „Entwurfsmodells“, um die nächsten Tokens schnell vorherzusagen, die dann parallel von einem größeren, genaueren Modell validiert oder korrigiert werden. Viele führende Infrastrukturanbieter verwenden diese Methode hinter den Kulissen, um eine schnellere Inferenz zu ermöglichen.
Schließlich kann das strategische Fine-Tuning, obwohl es von neueren LLM-Anwendern oft übersehen wird, eine leistungsstarke Optimierung sein. Das Fine-Tuning eines LLM auf eine bestimmte Domäne oder Aufgabe kann die während der Inferenz erforderliche Prompt-Länge drastisch reduzieren. Dies liegt daran, dass ein Großteil dessen, was typischerweise in einem Prompt enthalten wäre, durch den Fine-Tuning-Prozess in die Gewichte des Modells „eingebrannt“ wird, was zu kleineren Prompts und folglich zu geringerer Latenz führt. Das Fine-Tuning sollte jedoch im Allgemeinen als spätere Optimierung vorbehalten bleiben.
Allen diesen Strategien liegt die kritische Praxis des unerbittlichen Monitorings zugrunde. Ohne robuste Metriken – wie Zeit bis zum ersten Token (TTFT), Tokens pro Sekunde (TPS), Routing-Genauigkeit, Cache-Hit-Rate und Multi-Agenten-Koordinationszeit – sind Optimierungsbemühungen blind. Diese Metriken bieten die Klarheit, die zur Identifizierung von Engpässen und zur Validierung der Wirksamkeit implementierter Änderungen erforderlich ist.
Die schnellsten und zuverlässigsten Agenten-Workflows sind kein Zufall. Sie sind das bewusste Ergebnis rücksichtsloser Schrittreduzierung, intelligenter Parallelisierung, deterministischen Codes, umsichtiger Modellauswahl und umfassendem Caching. Durch die Implementierung dieser Strategien und die sorgfältige Bewertung der Ergebnisse können Organisationen 3-5-fache Geschwindigkeitsverbesserungen erzielen und erhebliche Kosteneinsparungen in ihren KI-gesteuerten Operationen realisieren.