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Soziale Kategorie

Fluss

Wie Schritte im Code verknüpft werden — sequenziell, Routing, parallel, Orchestrierung.

Sequential Pipeline

Feste Schritte. Keine Rückkanten.

Mehrere Schritte werden in fester Reihenfolge ausgeführt, wobei jeder Schritt die Ausgabe des vorherigen nutzt.

Abwägung Hohe Vorhersagbarkeit des Kontrollflusses wird auf Kosten geringer Flexibilität erkauft; der Ausgabeinhalt bleibt an jedem LLM-Knoten nicht-deterministisch.

Routing

Einmal klassifizieren. An den richtigen Spezialisten weitergeben.

Ein Klassifizierungs- oder Entscheidungsmodul klassifiziert eine Anfrage und leitet sie an spezifische Ziele weiter, etwa einen spezialisierten Prompt, Agenten oder ein Tool.

Abwägung Präzisere Behandlung wird auf Kosten zusätzlicher Entscheidungslogik und des Risikos von Fehlklassifizierungen erkauft.

Parallelization

Arbeit aufteilen. Parallel ausführen. Ergebnisse zusammenführen.

Unabhängige Teilaufgaben werden parallel verarbeitet und entweder zusammengeführt (Sectioning) oder das beste Ergebnis wird über einen Aggregator ausgewählt (Voting).

Abwägung Niedrigere Latenz und höhere Robustheit werden gegen erhöhte Integrationskomplexität und mehrfache Ausführungskosten erkauft.

Loop

Wiederholen, bis gut genug oder Budget erschöpft.

Ein oder mehrere Schritte werden wiederholt, bis ein bestimmtes Budget, eine Qualitätsgrenze oder eine Abbruchbedingung erreicht ist.

Abwägung Adaptive Verbesserung wird mit dem Risiko endloser oder sehr teurer Ausführungsschleifen erkauft.

Evaluator-Optimizer

Generieren. Bewerten. Verbessern. Wiederholen.

Ein Generator produziert ein Ergebnis, ein Evaluator bewertet es anhand spezifischer Kriterien, und der Generator optimiert es auf Basis des Feedbacks.

Abwägung Bessere Ausgabequalität wird gegen zusätzliche Evaluierungskomplexität und Latenz erkauft.

Iterative Refinement

Ein Artefakt. Viele Durchläufe. Jeder besser als der letzte.

Kontrollierte Durchläufe verbessern ein einzelnes Artefakt über Revisionen hinweg, häufig unter Nutzung expliziten Feedbacks aus Regeln, Tests oder von Nutzern.

Abwägung Verbesserte Artefaktqualität wird auf Kosten längerer Laufzeiten und möglicher thematischer Drift erkauft.

Orchestrator-Workers

Zerlegen. Dispatchen. Zusammenführen.

Ein Orchestrator zerlegt eine Aufgabe dynamisch und weist Teilaufgaben spezialisierten Workern zu, die Aggregation bleibt zentral gesteuert.

Abwägung Hochflexible Delegation wird gegen erheblichen Koordinations- und Integrationsaufwand erkauft.

Map-Reduce

Über Chunks mappen. Auf eine Antwort reduzieren.

Eine große Aufgabe wird auf unabhängige Chunks gemappt und anschließend zu einem einzigen Ergebnis aggregiert oder reduziert.

Abwägung Hervorragende Skalierungsfähigkeiten werden gegen das Risiko inkonsistenter Teilergebnisse erkauft.

Resource-Aware Optimization

Nach Schwierigkeit routen. Für das bezahlen, was die Aufgabe braucht.

Ein Router bewertet die Komplexität jeder Anfrage und leitet sie an das günstigste Modell weiter, das die Qualitätsschwelle noch erfüllt — unter expliziten Token-, Zeit- und Kostenbudgets, mit Prompt-Caching und Modell-Kaskaden.

Abwägung Große Kosteneinsparungen werden gegen den Aufwand des Abstimmens und kontinuierlichen Validierens des Komplexitätsrasters erkauft.

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