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KI-Agenten verändern rasant die Art und Weise, wie intelligente Anwendungen entworfen, gebaut und skaliert werden. Dieses Buch bietet einen klar strukturierten Rahmen, um robuste Agentensysteme zu entwickeln. Es zeigt, was moderne KI-Agenten ausmacht, welche Strategien für Planung, Ausführung und Toolnutzung funktionieren und wie Agenten durch Finetuning und Transfer Learning aus Erfahrung lernen. Michael Albada liefert damit fundierte Antworten auf die Fragen, die in der Praxis wirklich zählen.
Darüber hinaus führt das Buch in die Skalierung von Single- zu Multi-Agent-Systemen ein und beleuchtet dabei bewährte Muster wie demokratische, hierarchische und Akteur-Kritiker-Ansätze. Es vermittelt, wie man Agenten mit geeigneten Metriken bewertet, in Produktion überwacht und sicher, ethisch und regelkonform betreibt. Mit prägnanten Fallstudien aus Bereichen wie Kundensupport, Recht, Werbung und Code-Review bietet dieses Buch das nötige Rüstzeug, um KI-Agenten gezielt und wirkungsvoll einzusetzen.
