Der Artikel stellt dar, wie Verhaltensbäume eine Lösung für die Herausforderungen bei der Entwicklung von Agenten auf Basis von Sprachmodellen bieten können.
Zunächst werden die Stärken und Schwächen von Sprachmodellen diskutiert. Sprachmodelle zeigen zwar beeindruckende Fähigkeiten, sind aber oft unerwartet anfällig und erfordern erhebliche Unterstützung, um in größeren Systemen korrekt zu funktionieren.
Anschließend wird das Konzept der Verhaltensbäume eingeführt. Verhaltensbäume ermöglichen es, einfache Verhaltensweisen zu kombinieren und zu strukturieren. Sie bieten eine theoretisch optimale Modularität für reaktive Steuerungsarchitekturen.
Der Artikel stellt dann die Dendron-Bibliothek vor, die Sprachmodelle in ein Verhaltensbaum-Framework integriert. Dendron ermöglicht es, Verhaltensbäume zu erstellen, die Sprachmodelle und multimodale Modelle für natürlichsprachliche Entscheidungsfindung und Ausführung nutzen.
Abschließend werden drei Fallstudien präsentiert, die zeigen, wie Dendron den Aufbau von Agenten für Chatbots, Inspektionsroboter und sicherheitskritische Anwendungen erleichtert.
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