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Harrison Chases Spektrum: je agentischer, desto mehr willst du zusehen

Im Juni 2024 eröffnete LangChains Harrison Chase eine neue Reihe mit einer täuschend kleinen Frage — „What is an agent?“ — und antwortete mit einer technischen Definition und einem Spektrum „agentischen“ Verhaltens. Je mehr davon ein System einnimmt, argumentiert er, desto mehr musst du hineinsehen können, während es läuft.

Was der Beitrag argumentiert

Chases eigene Definition, mit dem Vorbehalt, dass sie technischer und breiter ist als die meisten Vorstellungen von einem Agenten:

“An agent is a system that uses an LLM to decide the control flow of an application.”

Control flow heißt nur, welcher Schritt als Nächstes läuft. Er räumt sofort ein, die Definition sei unperfekt — ein einfaches System, in dem ein LLM zwischen zwei Pfaden routet, zählt nach seiner Definition als Agent, trifft aber die Intuition der meisten Leute von „Agent“ nicht. Statt um das Label zu streiten, greift er einen Vorschlag von Andrew Ng auf, dessen Tweet er direkt zitiert und zuschreibt: „rather than arguing over which work to include or exclude as being a true agent, we can acknowledge that there are different degrees to which systems can be agentic.“ Chases eigener Kommentar: „I really agree with this viewpoint and I think Andrew expressed it nicely.“ Von dort: Ein System ist umso „agentischer“, je mehr ein LLM entscheidet, wie es sich verhält — von einem festen Router über eine Zustandsmaschine bis zu einem voll autonomen Agenten, der eigene Werkzeuge baut und erinnert. Sein praktisches Argument folgt aus diesem Spektrum — je agentischer ein System, desto wichtiger bestimmte Infrastruktur, vor allem Beobachtbarkeit:

“You’ll want the ability to observe what is going on inside, since the exact steps taken may not be known ahead of time.”

Er dehnt das auf Eingreifen aus, nicht nur Zuschauen: Du willst auch den Zustand oder die Anweisungen eines laufenden Agenten an einem Punkt ändern können, um ihn zurück auf Kurs zu schubsen, wenn er abdriftet. Chase erwähnt MarsDawn in diesem Beitrag nirgends und empfiehlt kein Markdown-Werkzeug.

Unsere Lesart, nicht die von Chase

Chase schreibt über Werkzeuge für Leute, die Agenten-Frameworks bauen — LangGraph und LangSmith namentlich — nicht über eine Person, die ein fertiges Dokument liest. Aber sein Spektrum gibt eine nützliche Art, vor dem Lesen einzuschätzen, was vor dir liegt: Je agentischer das System, das eine Datei erzeugt hat, desto weniger solltest du die Schritte allein aus dem Prompt vorhersagen können, und desto eher lohnt es sich, die Datei als Aufzeichnung dessen zu lesen, was wirklich geschah, nicht dessen, was geschehen sollte. Sein „observe what is going on inside“ gilt den Innereien eines laufenden Systems — Traces (ein aufgezeichnetes Log von allem, was der Agent in einem Lauf tat), Zwischenschritte, Werkzeugaufrufe — nicht dem Lesen eines Markdown-Plans hinterher. Aber der Grund, den er nennt — dass die genauen Schritte im Voraus nicht bekannt sein können — gilt genauso für das Dokument, das ein Agent dir am Ende übergibt: Waren die Schritte vorher nicht vorhersagbar, ist der Bericht hinterher der einzige Ort, sie zu prüfen.

Wo MarsDawn hilft und wo nicht

MarsDawn beobachtet die Innereien eines laufenden Agenten nicht — es hat kein KI-Modell innen und keine Verbindung zum Framework, das die Datei erzeugt hat, und kann dir nicht sagen, wo auf Chases Spektrum ein gegebener Agent saß. Es arbeitet an dem Dokument, das danach landet: der Tab Gliederung (Darstellung ▸ Seitenleiste einblenden, ⌃⌘S) für die Form eines langen Berichts, Quelltext und gerenderte Vorschau nebeneinander (⌘2) für Diagramme und Formeln, und Live-Neuladen, das deine Stelle behält, wenn der Agent die Datei umschreibt, solange du keine eigenen ungesicherten Änderungen hast — die Dateiebene davon, etwas zu beobachten, das sich noch bewegt. Bearbeiten ▸ Verweis kopieren (⌥⌘C) und Für KI kopieren (⌃⌥⌘C) lassen dich genau zeigen, wo ein Schritt vom Kurs abkam — das Dokument-Äquivalent dazu, einen laufenden Agenten zurückzustoßen.

Ausprobieren

MarsDawn ist im Mac App Store erhältlich. Das kostenlose Befehlszeilenwerkzeug marsdawn funktioniert schon heute:

brew install redtear1115/tap/marsdawn

Es exportiert Markdown ohne die App als PDF.

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Quellen