Stateless Agents

Manche KI-Programme führen nicht nur ein Gespräch, sondern arbeiten eine Aufgabe in mehreren Schritten ab. Sie durchsuchen zum Beispiel eine Datenbank, rechnen etwas nach und schreiben dann eine Antwort. Solche Programme nennt man Agenten. Ein Stateless Agent ist ein Agent ohne eigenes Gedächtnis. Er behält nichts von einem Auftrag zum nächsten. Wer ihn zweimal hintereinander beauftragt, muss beim zweiten Mal alles Wichtige erneut mitschicken. Das englische Wort “state” bedeutet Zustand, und genau diesen Zustand speichert er nicht.

Warum das wichtig ist

Der Vorteil liegt beim Betreiben großer Dienste. Wenn ein Agent nichts speichert, ist es egal, welcher Server die nächste Anfrage bearbeitet. Alle Server sind gleichwertig und austauschbar. Bei Lastspitzen schaltet man einfach zehn weitere dazu. Fällt einer aus, übernimmt ein anderer, ohne dass etwas verloren geht.

Das ist der Grund, warum fast alle großen Web-Dienste so gebaut sind. Ein Agent mit Gedächtnis wäre an seinen Server gebunden. Man müsste ihn bei jedem Umzug mitsamt seinen Notizen verschieben. Das ist aufwendig und geht leicht schief.

Es gibt auch einen Nachteil, und er ist gravierend. Der Agent kann von sich aus nicht lernen und nicht aus Fehlern schlau werden. Alles, was er wissen soll, muss bei jeder Anfrage neu übergeben werden. Das kostet Rechenzeit und damit Geld, weil dieselben Informationen immer wieder verarbeitet werden.

Wie es funktioniert

Ein guter Vergleich ist ein Bürgerbüro mit vielen Schaltern. Der Sachbearbeiter kennt dich nicht. Er kann deinen Fall aber sofort bearbeiten, wenn du deine Akte mitbringst. Beim nächsten Besuch landest du an einem anderen Schalter, und das macht keinen Unterschied. Entscheidend ist, dass die Akte vollständig ist.

Bei einem Stateless Agent ist die Akte der sogenannte Kontext. Das ist der Text, den das Programm zusammen mit der eigentlichen Frage übergeben bekommt. Darin steht die Vorgeschichte: frühere Nachrichten, Zwischenergebnisse, Regeln für das Verhalten. Der Agent liest diesen Kontext, handelt und vergisst danach alles wieder.

Das Gedächtnis wandert dabei nach außen. Es liegt in einer Datenbank, in einer Datei oder im Programm, das den Agenten aufruft. Vor jedem Aufruf holt dieses Programm die passenden Informationen heraus und legt sie dem Agenten vor. Der Agent selbst bleibt eine reine Rechenfunktion: gleiche Eingabe, gleiche Vorgehensweise.

Bei mehrstufigen Aufgaben wird jeder Schritt einzeln aufgerufen. Das Ergebnis von Schritt eins hängt man an den Kontext für Schritt zwei. So entsteht ein Ablauf, der wie Erinnerung wirkt, obwohl der Agent selbst nichts behält.

Wo man dem Begriff begegnet

Am deutlichsten merkt man es bei Chatbots, die im neuen Fenster nichts mehr von vorher wissen. Genau das ist Zustandslosigkeit im Alltag. Was innerhalb eines Gesprächs wie Gedächtnis aussieht, ist meist nur der mitgeschickte Gesprächsverlauf. Erreicht dieser Verlauf seine Längengrenze, fallen die ältesten Teile heraus.

In der Fachpresse taucht der Begriff auf, wenn es um die Kosten von KI-Diensten geht. Anbieter werben mit Techniken, die wiederholte Kontexte zwischenspeichern und so billiger machen. Ebenso häufig liest man von Speicher-Funktionen, mit denen ein Assistent sich dauerhaft Vorlieben merkt. Das ist kein Gedächtnis im Modell selbst, sondern eine Datenbank davor.

Auch bei Werkzeugen für Programmierer ist die Unterscheidung wichtig. Wer einen Agenten in eine eigene Anwendung einbaut, muss entscheiden, wo der Zustand liegt. Zustandslos gebaute Systeme lassen sich leichter testen, weil jeder Aufruf für sich stehen kann.