Wann man dazu greift
- Daten aus unstrukturierten oder unzuverlässigen Umgebungen empfangen werden.
- Kognitive Datenqualität wesentlich ist, um Halluzinationen nachgelagert zu verhindern.
Integrator.
Die Eingangsdaten bereinigen, bevor das Reasoning sie berührt.
Ein Validierungsmuster — ein dediziertes Gate, das alle eingehenden Informationen auf Qualität und Widerspruchsfreiheit prüft, bevor sie das Modell erreichen.
In der PraxisEine Mehrquellen-Nachrichtenzusammenfassungs-Pipeline leitet die Ausgaben dreier themenspezifischer Abruf-Agenten durch einen Integrator, der Fakten dedupliziert und Widersprüche auflöst, bevor die abschließende Zusammenfassung generiert wird.
Wann es nach hinten losgeht
- Eingabedaten bereits streng bereinigt und vorgelagert verifiziert sind.
Die Abwägung
Höhere Datenkonsistenz wird auf Kosten zusätzlicher Latenz bei der Wahrnehmungsverarbeitung gewonnen.
Was es tatsächlich tut.
Mehrere Agenten-Ausgaben werden zu einem Ergebnis zusammengeführt.
Zwei Wege, wie dieses Pattern Probleme verursachen kann.
Validierung läuft, aber ihr Urteil wird ignoriert
Der Integrator markiert eine Nutzlast als ungültig, und der Rest des Graphen verarbeitet sie trotzdem, weil das Flag nie in den nachgelagerten Router verdrahtet wurde.
Lösung · Das Urteil als typisiertes Zustandsfeld reifizieren. Eine bedingte Kante hinzufügen, die ungültige Nutzlasten zu einem expliziten Fehlerzweig leitet.
Der Abgleich verwirft still die korrekte Minderheitsquelle
Zwei Quellen stimmen überein, eine widerspricht. Der Integrator entscheidet per Mehrheit und verwirft die abweichende – die zufällig die einzig aktuelle war – sodass ein selbstsicherer Konsens die richtige Antwort begräbt.
Lösung · Provenienz bewahren und Konflikte dem Modell vorlegen, statt per Abstimmung automatisch abzugleichen; Quellen nach Aktualität und Verlässlichkeit gewichten, nicht nach Anzahl.
Wo Integrator nativ ist.
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