Akka und Actor-Systeme: Eine Option für extreme Szenarien

Für Szenarien, in denen die Komplexität verteilter Systeme das Standardmass sprengt, bieten Actor-Systeme wie Akka einen mächtigen Ansatz.

In einem Actor System kommunizieren Actors ausschliesslich über den Austausch von Nachrichten. Wenn ein Actor eine Nachricht erhält, kann er weitere Nachrichten senden, neue Actors erzeugen und sein eigenes Verhalten für die nächste Nachricht festlegen.

Dies entspricht der ursprünglichen Vision von Alan Kay zur objektorientierten Programmierung, bei der das «Messaging» im Mittelpunkt stand. Man könnte sagen: Actors sind OOP, aber richtig verstanden.

Die Vorteile von Actor-Systemen für KI-Anwendungen liegen in ihrer Fähigkeit, natürliche Nebenläufigkeit zu modellieren, da jeder Actor eigenständig arbeitet und Nachrichten asynchron verarbeitet, ganz ohne die Gefahr von Race Conditions.

Sie ermöglichen Verteilbarkeit und Skalierbarkeit, indem sie Actors nahtlos auf verschiedenen Nodes laufen lassen. Zudem bieten sie Fehlertoleranz durch Supervisor-Hierarchien nach dem «Let it crash»-Prinzip. Durch ihre modulare Architektur führen Actor-basierte Systeme zu gut strukturiertem, lose gekoppeltem Code.

Der Akka-Blueprint zeigt, wie all diese Konzepte zusammenkommen, um Agentic AI-Dienste effizient, elastisch und resilient zu machen. Er verbindet LLMs, Vektordatenbanken und andere Systeme elegant über Streaming-Endpunkte und robuste Konnektivität.

Doch obwohl Actor-Systeme wie Akka leistungsstark sind, kam unser Abend zu dem Schluss, dass sie für viele unserer aktuellen Kunden-Use-Cases in Bezug auf Agentic AI mit zu hohem Aufwand verbunden sind. Die zusätzliche Komplexität, die sie mit sich bringen, wiegt für die momentan bekannten Use Cases den Nutzen nicht auf.

Es ist ein Werkzeug für sehr hochskalierbare und fehlertolerante Szenarien, kein Allheilmittel für jede KI-Integration. Es ist ein Ansatz, wie man sehr robuste KI-Systeme baut, doch manchmal ist eine Schaufel effektiver als ein Bagger.