Warum drei dumme LLMs besser sind als ein kluges 🧠

Einer LLM einen Haufen Werkzeuge zu geben und zu sagen „sei ein Fullstack“ ist, als würde man einen Junior einstellen und ihm gleichzeitig DevOps, Backend, Design und die Kommunikation mit Investoren anvertrauen. Er würde von Kopf bis Fuß zerreißen.

Beim Entwurf von KI-Systemen kann man das Supervisor-Muster verwenden.
Statt einer einzigen Gott-Maschine erschaffen wir schmale Spezialisten.

Zum Beispiel haben wir Code zur Überprüfung.
▫️ Agent-StyleChecker: erhält den ast-Baum und sucht nach krummem Naming. Er hat ein Tool und einen strengen Prompt.
▫️ Agent-BugHunter: sucht nach eval() und Schwachstellen.
▫️ Agent-DocAdvisor: hackt auf fehlenden Type Hints herum.

Jeder Agent ist ein eigener Graph mit seinem spezialisierten Prompt und seinen eigenen Werkzeugen. Die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen sinkt um ein Vielfaches.
Und über ihnen steht ein Supervisor. Ein gewöhnlicher Graphknoten, der einfach Aufgaben weiterleitet: zuerst den Code an den ersten, dann an den zweiten, dann an den dritten, sammelt die Ergebnisse und gibt einen endgültigen Bericht aus. Die Agenten kommunizieren nicht einmal direkt miteinander – nur über den Supervisor. Das schützt das System vor Endlosschleifen, in denen zwei Agenten anfangen, miteinander zu streiten und Ihr API-Budget zu verbrennen.

🗓 Heute werden wir diesen Ansatz in einer Live-Übertragung in Точка Сборки besprechen.

Von Ihnen wird Verständnis von OOP, grundlegenden Anfragen an LLMs und der Funktionsweise von Agenten erwartet (Sie können sich Aufzeichnungen vergangener Übertragungen ansehen!).

Die Übertragung und Aufzeichnung sind für Teilnehmer verfügbar. Der Zugang wird über den Bot eingerichtet: https://t.me/TScompiler_bot