KI-Agent-Terminologie

Mit der rasanten Entwicklung von großen Sprachmodellen (LLM) und Agenten-Technologien (Agent) durchlaufen Programmierparadigmen einen tiefgreifenden Wandel. Vibe Coding, Agentic Coding, Harness Engineer, Loop Engineer ... eine Reihe neuer Konzepte und neuer Begriffe entsteht eines nach dem anderen. Sehen wir uns als Nächstes an, welche neuen Begriffe es gibt und was jeder einzelne bedeutet.

KI-AgentEs setzt sich aus Artificial Intelligence und Agent zusammen.

1. Coding-Paradigma

Begriff Chinesisch Kernbedeutung Beispiel (Restaurantbetrieb)
Vibe-Coding Vibe-Coding Anforderungen mit natürlicher Sprache/Stimme beschreiben und KI den Code generieren lassen. Zu Hause nach Gefühl Eierreis braten und hinzufügen, was man möchte.
Context Engineering Context Engineering Modellleistung durch Organisation von Kontext, Wissen, Gedächtnis und Tools verbessern. Zutaten im Voraus vorbereiten, Speisekarte und Küchenumgebung vorbereiten.
Agentic Coding Agentic Coding Agent erledigt Programmieraufgaben autonom (Design → Implementierung → Test → Abnahme). Ein formelles Restaurant betreiben, von der Speisekarte über die Zutatenvorbereitung bis zum gesamten Prozess des Servierens von Gerichten.
KI-native Entwicklung KI-native Entwicklung Standardmäßig nimmt KI am gesamten Prozess von Design, Entwicklung und Test teil. Direkt ein intelligentes Restaurant betreiben.

2. Ingenieurrolle

Begriff Chinesisch Kernbedeutung Beispiel (Restaurantbetrieb)
Harness Engineer Harness Engineer Ruft verschiedene Harness-Komponenten auf, erledigt die Arbeit und nimmt die Ergebnisse selbst ab Professioneller Koch, beherrscht verschiedene Kochtechniken, probiert und prüft die Qualität nach dem Kochen
Loop Engineer Loop Engineer Baut automatisierte Orchestrierungssysteme auf, selbstentwickelnd Restaurantbetriebs-Managementsystem, koordiniert Zeitplanung, Beschaffung, Serviertempo und Kosten
Context Engineer Context Engineer Verantwortlich für die Gestaltung von Kontexten, Wissensquellen und Gedächtnissystemen Leitender Küchendispatcher
KI-Produktingenieur KI-Produktingenieur Verantwortlich für die Gestaltung von KI-Funktionen und geschäftlichen Kreisläufen Restaurantbesitzer und Betreiber
Agent-Betreiber Agent-Betriebsingenieur Überwacht und optimiert kontinuierlich die Ausführungseffektivität von Agents Der Filialleiter optimiert kontinuierlich Betriebsdaten

3. Modell & Grundlagen

Terminologie Chinesisch Kernbedeutung Hinweise
LLM(Großes Sprachmodell) Großes Sprachmodell Ein Sprachvorhersagemodell, das auf massiven Textdaten trainiert wurde GPT, Claude und Gemini sind alle LLMs
GPT Generative Pre-trained Transformer OpenAIs Modellarchitektur-Paradigma Generative Pre-trained Transformer
Token Token Die kleinste Texteinheit, die vom Modell verarbeitet wird (etwa 3/4 eines englischen Wortes) Maßeinheit für Abrechnung und Kontextlänge
Kontextfenster Kontextfenster Die maximale Anzahl von Tokens, die ein Modell auf einmal 'sehen' kann Je größer das Fenster, desto mehr erinnert es sich
Inferenz Inferenz Der Prozess, durch den ein Modell Ausgaben erzeugt Unterscheidet sich vom Training
Halluzination Halluzination Das Modell erfindet selbstsicher nicht existierende Informationen Erzeugt Inhalte, die nicht mit Fakten, Kontext oder Zielen übereinstimmen
Temperatur Temperatur Steuert die Wahrscheinlichkeitsverteilung beim Sampling; höhere Werte sind vielfältiger, niedrigere Werte stabiler Es wird empfohlen, sie beim Schreiben von Code zu senken
Top-p / Top-k Sampling-Parameter Steuert den Sampling-Bereich der Kandidatenwörter Beeinflusst die Vielfalt der Ausgabe
Embedding Vektor-Embedding Konvertiert Text/Bilder in numerische Vektoren für Ähnlichkeitsberechnungen Die Grundlage von RAG
Fine-Tuning Fine-Tuning Trainiert ein Allzweckmodell mit spezifischen Daten weiter Macht das Modell in einem bestimmten Bereich kenntnisreicher
RLHF Bestärkendes Lernen aus menschlichem Feedback Bringt das Verhalten des Modells mit menschlichen Präferenzen in Einklang Macht KI 'gehorsam'
MoE(Mischung von Experten) Mischung von Experten Aktiviert jeweils nur eine Teilmenge von Parametern, was die Effizienz verbessert Stärkere Modelle mit weniger Rechenleistung ausführen
Multimodal Multimodal Verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video gleichzeitig GPT-4o und Gemini sind beide Beispiele
Transformer Transformer-Architektur Die zugrunde liegende neuronale Netzwerkstruktur moderner LLMs Der Attention-Mechanismus ist der Kern
KV Cache Key-Value-Cache (KV Cache) Kontextberechnungsergebnisse zwischenspeichern, um die Inferenzgeschwindigkeit zu verbessern Vermeidet wiederholtes Blättern im Rezept
Latenz Latenz Modellantwortzeit Beeinflusst die Benutzererfahrung
Durchsatz Durchsatz Anzahl der pro Zeiteinheit verarbeitbaren Aufgaben Beeinflusst die Parallelverarbeitungsfähigkeit

4. Prompt-Engineering

Begriff Chinesisch Kernbedeutung
Prompt Prompt Eingabeanweisung, die dem Modell gegeben wird
System-Prompt System-Prompt Die zugrunde liegende Anweisung, die Rolle, Grenzen und Verhalten des Agenten definiert
Prompt-Engineering Prompt-Engineering Die Technik, Prompts zu entwerfen und zu optimieren, um eine bessere Ausgabe zu erzielen
Zero-Shot Zero-Shot Keine Beispiele geben und das Modell die Aufgabe direkt erledigen lassen
Few-Shot Few-Shot Einige Beispiele geben, um das Modell anzuleiten, in einem bestimmten Format/Stil auszugeben
Gedankenkette（CoT） Gedankenkette Das Modell anleiten, Zwischenschritte der Schlussfolgerung zu erzeugen, wodurch die komplexe Schlussfolgerungsfähigkeit verbessert wird
ReAct Reasoning + Handeln Schlussfolgern + Handeln wechseln sich ab, Denken während des Handelns, und es ist das Kernparadigma des Agenten
Rollen-Prompting Rollenspiel Das Modell eine bestimmte Rolle spielen lassen (z. B. "Du bist ein leitender Architekt")
Strukturierte Ausgabe Strukturierte Ausgabe Das Modell zwingen, in Formaten wie JSON/XML auszugeben
Prompt-Verkettung Prompt-Verkettung Mehrere Prompts werden verkettet, um komplexe Aufgaben zu erledigen
Selbstkonsistenz Selbstkonsistenz Mehrere Schlussfolgerungsergebnisse generieren und dann durch Abstimmung auswählen
Gedankenbaum（ToT） Gedankenbaum Mehrere Schlussfolgerungspfade gleichzeitig erkunden

5. Agent-Architektur

Begriff Chinesisch Kernbedeutung Beispiel (Restaurantbetrieb)
Agent Agent Ein KI-Programm, das autonom wahrnehmen, entscheiden und Aufgaben ausführen kann Küchenchef
Multi-Agent Multi-Agent Mehrere Agenten teilen die Arbeit auf und arbeiten zusammen Das Küchenteam arbeitet zusammen, um Mahlzeiten zu servieren
Subagent Sub-Agent Ein spezialisierter Sub-Agent, der vom Haupt-Agenten abgeleitet ist Vollzeit-Koch (z. B. Schneiden/Vorbereiten, kalte Gerichte, Desserts)
Tool-Nutzung / Funktionsaufruf Tool-Aufruf / Funktionsaufruf Agent ruft externe Tools/APIs auf, um Aktionen auszuführen Verwendung von Küchenwerkzeugen wie Hackmessern, Herden und Öfen
Planung Planung Agent zerlegt Ziele und formuliert Ausführungsschritte Einen Plan für die Essensvorbereitung und das Anrichten erstellen
Reflexion Reflexion Agent überprüft sein eigenes Verhalten und verbessert sich Aromen anhand von Feedback nach dem Probieren der Gerichte anpassen
Gedächtnis Gedächtnis Langfristige Informationen, die über Sitzungen hinweg zur Wiederverwendung gespeichert werden (kurzfristig/langfristig) Ansammlung von Rezeptbüchern und Betriebsdaten
Agent-Schleife Agent-Schleife Iterativer Mechanismus von Denken → Handeln → Beobachten → Überdenken Der Zyklus von Zutatenvorbereitung → Kochen → Probieren → Servieren
Umgebung Umgebung Die reale Welt, die der Agent wahrnimmt und in der er Aktionen ausführt Küchenumgebung
Beobachtung Beobachtung Feedback-Informationen nach der Ausführung erhalten Probier-Feedback
Ausführung Execute Umwandlung von Plänen in reale Aktionen Kochen starten
Langzeitgedächtnis Langzeitgedächtnis Langfristige Speicherung erfahrungsbasierten Wissens Geschäftsdatenbank

6. Harness-Komponenten (KI-Agent-Fähigkeitsmodule)

Begriff Chinesisch Kernbedeutung Beispiel (Restaurantmanagement)
Harness Wiring Harness / Steuerungsframework Laufzeit-Framework, das Agent-Ausführung, Kontextverwaltung und Tool-Orchestrierung unterstützt Das gesamte Küchensystem (die Küche selbst)
Skills Fähigkeit Spezialisierte Fähigkeitsmodule, die der Agent aufrufen kann Verschiedene Kochtechniken (Braten in der Pfanne, Pfannenrühren, Frittieren)
Kontext Kontext Der Umfang an Informationen, die für die aktuelle Aufgabe verfügbar sind Aktuelle Bestellungen, Zutatenbestand und Kundenanforderungen
MCP（Model Context Protocol） Model Context Protocol Standardisiertes Protokoll für den Agenten, um eine Verbindung zu externen Tools/Datenquellen herzustellen Standardisierte Schnittstelle zur Anbindung an Zutatenlieferanten und Essenslieferplattformen
Berechtigung Zugriffskontrolle Sicherheitsmechanismus, der steuert, was der Agent tun kann und was nicht Berechtigungen für den Küchenbetrieb und Einkaufsgenehmigungen
RAG（Retrieval-Augmented Generation） Retrieval-Augmented Generation Zuerst aus der Wissensbasis abrufen, dann das Modell generieren lassen, wodurch Halluzinationen reduziert werden Vor dem Kochen im Rezeptbuch nachschlagen, um das Standardverfahren zu prüfen
Tool-Registrierung Tool-Registrierungszentrum Einheitliche Verwaltung der für den Agenten verfügbaren Tools Küchen-Werkzeugregal
Sitzung Sitzung Lebenszyklus einer einzelnen Aufgabe Ein Geschäftsvorgang
Wissensbasis Wissensbasis Externe Wissenssammlung für Agent-Abfragen Restaurant-Rezeptbibliothek

7. Schleifen-Werkzeuge (Automatisierte Orchestrierung und autonome Evolution)

Terminologie Chinesisch Kernbedeutung Beispiel (Restaurantbetrieb)
/loop Schleifen-Anweisung Den Agenten kontinuierlich in einer Schleife ausführen lassen Kontinuierlich laufende Pipeline zur Speisenzubereitung
/goal Ziel-Anweisung Ziele setzen, damit der Agent sie autonom erreicht Tägliche Geschäftsziele
Cron Geplante Aufgabe Automatische Auslösung nach einem Zeitplan Planung von Geschäftszeiten und Mahlzeitenzubereitung
Worktree Work Tree Paralleler Git-Arbeitsbereich für mehrere Branches Mehrere Herde kochen gleichzeitig, ohne sich gegenseitig zu stören
Workflow Workflow Vordefinierter mehrstufiger automatisierter Prozess Standard-SOP für die Essensausgabe
Scheduler Scheduler Koordiniert die Ausführungsreihenfolge mehrerer Aufgaben Küchen-Ablaufplanungssystem
Checkpoint Checkpoint Speichert den Ausführungszustand für die Wiederherstellung Weiterarbeiten nach Pausierung des Geschäftsbetriebs
Human-in-the-loop Human-in-the-loop Ermöglicht menschliches Eingreifen an kritischen Schritten Küchenchef erteilt vor dem Servieren die endgültige Freigabe

8. Tool-Ökosystem

Tool Type Beschreibung
Claude Code（cc） KI-Agent / CLI Anthropics offizieller Terminal-Agent, ein typischer Vertreter von Harness
Codex CLI KI-Agent / CLI OpenAIs offizieller Coding-Agent für die Kommandozeile
Cursor KI-IDE Code-Editor mit integrierter KI, das Hauptwerkzeug für Vibe Coding
Windsurf KI-IDE Von Codeium entwickelte KI-IDE
GitHub Copilot KI-Programmierassistent Das zuerst populär gewordene KI-Programmier-Plugin, ausgerichtet auf assistierte Vervollständigung
Cline / Roo Code Open-Source-Agent-Plugin Autonomer Coding-Agent in VS Code
Aider Open-Source-CLI-Agent KI-Pair-Programming-Tool in der Kommandozeile
Devin KI-Softwareentwickler Cognitions „erster KI-Programmierer“, mit Tendenz zur vollständigen Autonomie
Continue Open-Source-KI-Plugin Code-Assistent mit anpassbaren Modellen
Qoder KI-IDE Eine inländische intelligente Entwicklungsumgebung für KI-Programmierszenarien, die Agent, Projektverständnis und Codegenerierung betont
Trae KI-IDE ByteDances KI-Programmierwerkzeug der neuen Generation, das dialogische Entwicklung und Zusammenarbeit auf Engineering-Ebene unterstützt
ZCode KI-Programmierassistent Das intelligente Programmierprodukt von Z.ai, das Codegenerierung, Codeverständnis, Refactoring und Engineering-Zusammenarbeit unterstützt
OpenHands Open-Source-Agent Autonome Softwareentwicklung, ausgerichtet auf vollständige Engineering-Ausführung
Bolt KI-Builder Schnelle Anwendungsgenerierung, fokussiert auf Produktlieferung
Lovable KI-Builder Web-Generierung aus natürlicher Sprache mit Schwerpunkt auf Produktbereitstellung

9. Evaluierung & Sicherheit

Terminologie Chinesisch Kernbedeutung
Eval Evaluierung Modell-/Agent-Fähigkeiten mit Testsets messen
Alignment Alignment KI-Verhalten an menschliche Absichten und Werte angleichen
Guardrail Guardrails Sicherheitsmechanismus, der den Bereich der KI-Ausgabe einschränkt
Red Teaming Red-Team-Tests KI proaktiv angreifen/verleiten, um Schwachstellen zu entdecken
Prompt-Injection Prompt-Injection Bösartige Eingabe übernimmt das KI-Verhalten (z. B. "ignoriere die obigen Anweisungen")
Kontextvergiftung Kontextverschmutzung Bösartige Informationen in den Kontext einschleusen, um den Agenten in die Irre zu führen
Sandbox Sandbox Isolierte Ausführungsumgebung, die verhindert, dass KI-Fehlbedienungen das System beschädigen

10. Evolutionsroute des KI-Engineerings (Evolution)

Die Fähigkeiten des KI-Engineerings bewegen sich schrittweise im Stack nach oben: von der Steuerung der Modellausgabe über die Steuerung des Kontexts bis hin zur Steuerung von Systemen und schließlich zur Entwicklung hin zu kontinuierlichen autonomen Systemen.

Phase Fokus Schlüsselfähigkeiten
Prompt-Engineering Wie man fragt Prompt-Design
Context Engineering Welche Informationen man gibt Kontextorganisation
Harness-Engineering Wie man Fähigkeiten organisiert Tool-Orchestrierung
Loop Engineering Wie man kontinuierlich Ergebnisse erzeugt Automatisierte Ausführung und Rückmeldung
Andere Erweiterungen