Hallo zusammen, Maya hier, zurück auf agntup.com! Heute möchte ich über etwas sprechen, das mich beschäftigt hat, und wahrscheinlich viele von euch auch, besonders wenn ihr mit agentischen Systemen arbeitet: die enorme geistige Belastung beim Skalieren. Wir alle sind begeistert vom Potenzial der Agenten, aber wenn euer Proof-of-Concept anfängt zu laufen und eure Stakeholder mehr wollen, dann beginnt der eigentliche Spaß. Oder, je nach Koffeinaufnahme, das eigentliche Kopfzerbrechen.
Ich erinnere mich an eine Situation vor etwa eineinhalb Jahren, als wir diesen brillanten kleinen Agenten hatten, der intern bei der Ticketweiterleitung arbeitete. Es war eine einfache Flask-App mit ein paar LangChain-Komponenten, die fröhlich auf einer einzelnen EC2-Instanz lief. Wir nannten ihn ‘Ticket Tamer.’ Er hat uns so viel Zeit gespart, dass jeder ein Stück davon haben wollte. Plötzlich wollten sie anstatt nur interne IT-Tickets weiterzuleiten, dass er auch E-Mails vom Kundenservice vorab aufbereitet, Verkaufsanfragen analysiert und letztendlich sogar erste Antworten für beides entwirft. Meine Chefin, Gott hab sie selig, kam mit dem allzu vertrauten Funkeln in ihren Augen zu mir und sagte: „Maya, das ist großartig! Wie schnell können wir das dafür einrichten… na ja, alles?”
Mein Herz sank ein bisschen. „Alles” bedeutete eine Größenordnung an Erhöhung gleichzeitiger Anfragen, verschiedene LLM-Modelle für unterschiedliche Aufgaben, variierende Latenzen und eine ganze Menge Zustandsmanagement, für das unser ursprüngliches Setup mit einer einzigen Instanz einfach nicht gebaut war. Wir fügten nicht nur mehr Agenten hinzu; wir versuchten, unsere bestehende Agentenarchitektur dazu zu bringen, unter Druck *zu atmen*. Und das, meine Freunde, ist die Crux beim Skalieren von agentischen Systemen. Es geht nicht nur darum, mehr Server an das Problem zu werfen; es geht darum, neu zu denken, wie eure Agenten interagieren, mit Zuständen umgehen und die inhärente Unvorhersehbarkeit von LLM-Antworten bewältigen.
Über „Einfach mehr VMs hinzufügen“ hinaus: Die Herausforderung des agentischen Skalierens
Wenn wir über das Skalieren traditioneller Mikrodienste sprechen, ist es oft ein relativ geradliniger Prozess: Lastverteiler, Auto-Scaling-Gruppen, zustandslose Dienste. Bei Agenten ist es ein anderes Biest. Warum?
- Zustandsbehaftetheit ist König (und eine Plage): Agenten behalten oft den Gesprächsverlauf, Protokolle zur Toolnutzung oder komplexe interne Zustände. Das Replizieren oder Teilen dieses Zustands über Instanzen hinweg ist nicht trivial.
- LLM-Variabilität: Latenz und Tokenverbrauch sind nicht immer vorhersehbar. Ein einfacher Prompt könnte in 500ms zurückkommen, ein komplexer könnte 5 Sekunden brauchen. Das macht die Ressourcenplanung knifflig.
- Toolaufruf: Agenten interagieren mit externen APIs, Datenbanken und anderen Systemen. Diese Tools haben ihre eigenen Skalierungsgrenzen und potenzielle Engpässe.
- Komplexität der Orchestrierung: Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten, fügt das Management ihrer Kommunikation, Übergaben und potenzieller Blockaden eine weitere Komplexitätsebene hinzu.
- Kostenimplikationen: LLM-API-Aufrufe sind nicht kostenlos. Skalierung bedeutet oft mehr API-Aufrufe, was mehr Geld kostet. Die Optimierung der Token-Nutzung wird kritisch.
Also, was haben wir mit Ticket Tamer gemacht? Wir haben viele harte Lektionen gelernt. Hier sind einige wirklich nützliche Dinge, die ich beim Planen der Skalierung eurer Agenten-Deployments festgestellt habe.
Strategien zur Skalierung eurer Agenten
1. Entkoppeln und Spezialisieren eurer Agenten
Das war unser erster großer „Aha!”-Moment. Unser ursprünglicher Ticket Tamer war ein Monolith. Er kümmerte sich um das Parsen, die Klassifikation, Datenbankabfragen und die Generierung von Antworten. Als wir anfingen, mehr Anwendungsfälle hinzuzufügen, wurde es ein verworrener Durcheinander. Die Lösung war, ihn in kleinere, spezialisierte Agenten aufzuteilen.
Anstatt einen riesigen Agenten hatten wir:
- Input Parser Agent: Verantwortlich nur für die Annahme von Rohdaten (E-Mail, Chat, etc.), deren Bereinigung und das Extrahieren wichtiger Entitäten.
- Router Agent: Ein leichter Agent, der die geparsten Eingaben übernimmt und entscheidet, welcher spezialisierte „Arbeiter”-Agent sich darum kümmern sollte (z.B. IT-Support-Agent, Verkaufsanfragen-Agent, Kundenservice-Agent).
- Worker Agents: Das sind die spezialisierten Agenten, die für ein bestimmtes Gebiet feinabgestimmt sind, mit ihrem eigenen Satz von Tools und potenziell unterschiedlichen LLMs.
- Output Generator Agent: Nimmt die Ausgaben vom Arbeiteragenten und formatiert sie angemessen für den Endnutzer oder das System.
Diese Architektur ermöglichte es uns, verschiedene Komponenten unabhängig zu skalieren. Wenn die Verkaufsanfragen anstiegen, konnten wir mehr Verkaufsanfragen-Agenten hochfahren, ohne den IT-Support zu beeinträchtigen. Es erleichterte auch das Debuggen erheblich, da jeder Agent eine klare, einzelne Verantwortung hatte.
2. Intelligentes Zustandsmanagement: Externalisieren und Persistieren
Unser ursprünglicher Ticket Tamer hielt den gesamten Gesprächsverlauf im Speicher. Toll für eine einzige Instanz, schrecklich für das Skalieren. Wenn ihr mehrere Instanzen habt, könnte eine eingehende Anfrage jede von ihnen erreichen, und wenn der Zustand nicht geteilt wird, wird euer Agent amnesisch.
Wir verlagerten sämtliche Gesprächszustände und das interne Gedächtnis des Agenten in einen externen, persistenten Speicher. Redis war unser Lieblingswerkzeug wegen seiner Geschwindigkeit und Fähigkeit, Schlüssel-Wert-Paare zu handhaben, perfekt für Sitzungs-IDs, die mit Gesprächsverläufen verknüpft sind. Für langfristiges Gedächtnis oder komplexere strukturierte Daten verwendeten wir eine PostgreSQL-Datenbank.
Hier ist ein vereinfachtes Beispiel dafür, wie ihr die Gesprächshistorie mit Redis verwalten könntet:
import redis
import json
class AgentStateManager:
def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
self.r = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
def get_conversation_history(self, session_id: str):
history_json = self.r.get(f"agent:session:{session_id}:history")
if history_json:
return json.loads(history_json)
return []
def add_message_to_history(self, session_id: str, role: str, content: str):
history = self.get_conversation_history(session_id)
history.append({"role": role, "content": content})
self.r.set(f"agent:session:{session_id}:history", json.dumps(history))
def clear_conversation_history(self, session_id: str):
self.r.delete(f"agent:session:{session_id}:history")
# Beispielnutzung
manager = AgentStateManager()
session_id = "user_abc_123"
manager.add_message_to_history(session_id, "user", "Ich brauche Hilfe mit meinem Laptop.")
manager.add_message_to_history(session_id, "agent", "Was scheint das Problem zu sein?")
history = manager.get_conversation_history(session_id)
print(history)
Dieses einfache Muster ermöglicht es jeder Instanz eures Agenten, das Gespräch genau dort fortzusetzen, wo es aufgehört hat, wodurch eure Agenten auf Anwendungsebene wirklich zustandslos werden, was für die horizontale Skalierung entscheidend ist.
3. Asynchrone Verarbeitung und Warteschlangen
Einige Aufgaben von Agenten sind von Natur aus langsam. Der Aufruf eines LLM, das Ausführen einer komplexen Datenbankabfrage oder der Aufruf einer externen API kann Zeit in Anspruch nehmen. Wenn euer Agent synchron auf diese Vorgänge wartet, bindet er Ressourcen und limitiert den Durchsatz.
Wir führten Nachrichtenwarteschlangen (insbesondere RabbitMQ) für Aufgaben ein, die keine sofortige synchronisierte Antwort benötigten. Zum Beispiel musste der Output Generator Agent nicht sofort auf den Router Agent antworten. Der Router Agent konnte einfach eine Nachricht in eine Warteschlange legen, und der Output Generator Agent konnte sie abholen, wenn er bereit war. Dies entkoppelte die Verarbeitung und erlaubte größere Parallelität.
Stellt euch ein Szenario vor, in dem euer Agent eine lange E-Mail basierend auf einer komplexen Anfrage entwerfen muss. Anstatt den Benutzer warten zu lassen, kann euer Hauptagent die Anfrage anerkennen, die Entwurfsaufgabe in eine Warteschlange legen, und ein separater „Drafting Worker”-Agent kann sie abholen und im Hintergrund verarbeiten. Nach der Fertigstellung kann er den Benutzer über einen anderen Kanal benachrichtigen oder den Status in einer Datenbank aktualisieren.
Das hilft auch bei Wiederholungsmechanismen. Wenn ein LLM-Aufruf aufgrund eines temporären Fehlers fehlschlägt, kann die Aufgabe wieder in die Warteschlange gestellt und erneut ausprobiert werden, ohne die Benutzererfahrung an der Front zu beeinträchtigen.
4. Caching nutzen (intelligent)
LLM-Aufrufe sind teuer und können langsam sein. Wenn eure Agenten häufig dieselben oder sehr ähnliche Fragen stellen oder dieselben Informationen aus Tools abrufen, ist Caching eure beste Freundin. Wir implementierten mehrere Caching-Ebenen:
- LLM-Antwort-Caching: Für häufige Anfragen oder vorhersehbare Ergebnisse kann das Caching von LLM-Antworten die Latenz und API-Kosten erheblich senken. Achtet auf Überalterung und Kontext – das funktioniert am besten für wirklich statische oder langsam sich ändernde Informationen.
- Tool-Ausgabe-Caching: Wenn eure Agenten häufig eine externe Wissensdatenbank oder API abfragen, cached die Ergebnisse.
- Embeddings-Caching: Das Generieren von Embeddings kann ebenfalls zeitaufwendig und kostspielig sein. Cache Embeddings für häufig verwendete Dokumente oder Anfragen.
Wir verwendeten Redis erneut für einfaches Schlüssel-Wert-Caching von LLM-Antworten basierend auf gehashten Prompts. Für Toolausgaben nutzten wir oft eine dedizierte Cache-Schicht oder sogar einen lokalen In-Memory-Cache für kurzlebige Daten.
5. Beobachtbarkeit und Überwachung: Kenne deine Engpässe
Man kann nicht optimieren, was man nicht messen kann. Als wir Ticket Tamer hochskalierten, wurde das Verständnis der Leistung entscheidend. Wir instrumentierten alles:
- LLM-Latenz: Wie lange dauert jeder LLM-Aufruf? Welche Modelle sind am langsamsten?
- Token-Nutzung: Wie viele Eingabe-/Ausgabe-Token pro Interaktion? Wo geben wir am meisten aus?
- Ausführungszeit der Tools: Welche externen Tools bremsen uns?
- Ausführungszeit der Agentenschritte: Wie lange dauert jeder Schritt im Denkprozess eines Agenten?
- Warteschlangentiefen: Stauen sich unsere Warteschlangen?
Wir haben Prometheus zur Sammlung von Metriken und Grafana für Dashboards verwendet. Ohne dies wären wir blind geflogen und hätten geraten, wo die Probleme lagen. Zum Beispiel haben wir schnell erkannt, dass ein bestimmtes Datenbankabfrage-Tool erhebliche Engpässe erzeugte, was uns dazu veranlasste, diese Anfrage zu optimieren und speziell für ihre Ergebnisse Caching hinzuzufügen.
6. Durchdachte Ressourcenallokation und automatisches Skalieren
Sobald Sie entkoppelt, den Zustand verwaltet und Warteschlangen implementiert haben, können Sie über intelligentes automatisches Skalieren nachdenken. Cloud-Anbieter machen dies relativ einfach, aber bei Agenten müssen Sie mehr als nur die CPU- oder Speichernutzung berücksichtigen.
- Warteschlangenlänge: Wenn Ihre Nachrichtenwarteschlange für einen bestimmten Agententyp zu wachsen beginnt, ist das ein starkes Signal, mehr Instanzen dieses Agenten bereitzustellen.
- LLM-Abrufrate: Wenn Sie Rate-Limits bei Ihrem LLM-Anbieter erreichen, müssen Sie möglicherweise skalieren oder wahrscheinlicher, Ihre Caching- und Optimierungsstrategien für Eingaben überdenken.
- Latenzziele: Überwachen Sie die End-to-End-Latenz. Wenn sie steigt, ist es an der Zeit zu skalieren.
Hier glänzen die spezialisierten Agenten wirklich. Sie können unterschiedliche automatische Skalierungsregeln für Ihren Router-Agenten (der schnell und reaktionsschnell sein muss) im Vergleich zu Ihrem Entwurfs-Agenten (der höhere Latenzzeiten tolerieren kann und möglicherweise nur während der Spitzenzeiten für E-Mails skalieren muss) haben.
Umsetzbare Erkenntnisse für Ihre Agenten-Skalierungsreise
Das Skalieren von Agenten ist kein Allheilmittel; es ist ein sorgfältiger Tanz zwischen Architektur, Infrastruktur und einem tiefen Verständnis des Verhaltens Ihres Agenten. Basierend auf meinen Erfahrungen mit Ticket Tamer und anderen Projekten sind hier meine wichtigsten umsetzbaren Erkenntnisse:
- Starten Sie einfach, aber planen Sie für Komplexität: Bauen Sie Ihren anfänglichen Agenten mit Blick auf Skalierung, auch wenn Sie am ersten Tag nicht alles implementieren. Denken Sie von Anfang an darüber nach, wie Sie den Zustand extern verwalten werden.
- Zerlegen, zerlegen, zerlegen: Teilen Sie Ihren monolithischen Agenten in kleinere, spezialisierte Agenten auf. Dies ist vielleicht die einflussreichste Änderung, die Sie für Skalierbarkeit und Wartbarkeit vornehmen können.
- Alle Zustände extern speichern: Halten Sie den Gesprächsverlauf oder kritischen Agenten-Speicher nicht im Prozess. Verwenden Sie Redis, eine Datenbank oder einen dedizierten Speicherdienst.
- Umarmen Sie Asynchronität mit Warteschlangen: Verwenden Sie Nachrichtenwarteschlangen für nicht-echtzeitliche Aufgaben und um die Agentenkomponenten zu entkoppeln. Dies verbessert den Durchsatz und die Resilienz.
- Aggressiv cachen (aber intelligent): Identifizieren Sie Möglichkeiten, LLM-Antworten, Tool-Ausgaben und Einbettungen zu cachen, um Kosten zu sparen und die Latenz zu reduzieren.
- Alles instrumentieren: Richten Sie eine solide Überwachung für LLM-Nutzung, Latenz, Token-Counts und Warteschlangentiefen ein. Sie benötigen Daten, um informierte Skalierungsentscheidungen zu treffen.
- Über CPU/Memory für automatisches Skalieren hinausdenken: Verwenden Sie Metriken wie Warteschlangenlänge, LLM-Abrufraten und End-to-End-Latenz, um Ihre Skalierungsentscheidungen für agentische Systeme zu steuern.
Die Welt der agentischen Systeme entwickelt sich schnell weiter, und so muss sich auch unser Ansatz zur Bereitstellung und Skalierung ändern. Es ist ein herausfordernder, aber äußerst lohnender Bereich. Die Lektionen, die wir aus den Anfangserfolgen mit Ticket Tamer gelernt haben, sind grundlegend dafür geworden, wie wir jetzt jede neue Agentenbereitstellung angehen. Also, gehen Sie voran, bauen Sie Ihre Agenten, und wenn sie unweigerlich sehr beliebt werden, sind Sie bereit, sie zum Fliegen zu bringen!
Bis zum nächsten Mal, viel Spaß beim Agentenbauen!
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