10 Tipps zur Entwicklung von KI Agenten
KI-Agenten gewinnen rasch an Bedeutung, doch die Entwicklung zuverlässiger Agenten ist für viele Neuland. Online berichten Entwickler immer wieder von denselben Problemen: überdimensionierten Frameworks, undurchsichtigen Fehlern, nicht vorhersehbarem Verhalten und unvorhersehbaren Kosten. Bei der Entwicklung von KI-Agenten für anspruchsvolle Arbeitsabläufe sollten daher die zehn wichtigsten Grundsätze beachtet werden. Sie basieren auf den praktischen Erfahrungen von KI-Agenten-Ingenieuren.
- 1. Nicht vom ersten Tag an überkonstruieren!
- 2. KI-Agenten nicht als Black Box betrachten
- 3. Nicht von einem konstanten KI-Agenten-Verhalten ausgehen
- 4. Modellunabhängig mit Blick auf die Funktionsweise entwickeln
- 5. Die Eingaben überprüfen, aufteilen und bereinigen
- 6. KI-Agenten-Systeme funktionieren nicht einfach so
- 7. Eine Infrastruktur entwickeln, die mit dem Wachstum Schritt hält
- 8. Stakeholder müssen das Verhalten KI-Agenten verstehen
- 9. LLM-spezifische Störungsarten nicht ignorieren
- 10. Den Arbeitsablauf festlegen, bevor eine Eingabe verfassen
- 11. Fazit zur Entwicklung von KI Agenten
Das Wichtigste in Kürze:
- Fangen Sie klein an und definieren Sie zunächst die Workflows genau, bevor Sie komplexe KI-Agenten-Frameworks einführen.
- Um undurchsichtige, schwer zu behebende Fehler zu vermeiden, sollten Sie frühzeitig Wert auf Observability legen.
- Da das Verhalten von KI-Agenten von Natur aus nicht deterministisch ist, sollten Sie reproduzierbare Tests entwickeln.
- UsVerwenden Sie modellunabhängige Designs, um Anbieterabhängigkeit und mangelnde Flexibilität zu vermeiden.
- Leiten Sie Daten erst nach der Bereinigung, Prüfung und Strukturierung an KI-Agenten weiter.
- Um Loops und inkonsistente Ergebnisse zu vermeiden, sollten Sie Multi-Agenten-Workflows explizit koordinieren.
- Entscheiden Sie sich frühzeitig für eine skalierbare Infrastruktur statt für vorübergehend bequeme Plattformen.
- Schaffen Sie klare Erwartungen, indem Sie die Grenzen sowie die Kosten der KI-Agenten offen kommunizieren.
- Achten Sie bei großen Sprachmodellen (LLM) auf häufige Fehlerquellen wie Loops, Drift und falschem Gebrauch.
- Um unnötigen Entwicklungsaufwand zu vermeiden, sollten Sie die Aufgabe des KI-Agenten im Voraus festlegen.
1. Nicht vom ersten Tag an überkonstruieren!
Wenn Teams mit KI-Agenten arbeiten, wagen sie sich zunächst an große Projekte, die eine durchgängige Automatisierung versprechen. Doch die meisten Projekte in der Anfangsphase benötigen diese gar nicht. Dieser Ansatz führt nur zu einer langsameren Umsetzung, einem höheren Wartungsaufwand und mehr Fehlern.
Der Ausgangspunkt sollte einfach sein, damit Sie die volle Kontrolle behalten. Sie können beispielsweise einen KI-Agenten entwickeln, der Benutzereingaben entgegennimmt, eine Eingabeaufforderung ausführt, ein Tool aufruft oder auf eine Datenbank zugreift, die Daten überprüft und das Ergebnis zurückgibt. So sind unsere Ingenieure bei der Entwicklung eines KI-Agenten für eine KI-LegalTech-App beispielsweise vorgegangen.
Dieser Prozess lässt sich leicht auf Fehler überprüfen, ist einfach zu skalieren und für jeden leicht verständlich. Sobald Ihnen bekannt ist, an welchen Stellen Engpässe, Komplexität oder Koordinationsbedarf auftreten, können Sie weitere Komponenten hinzufügen. Wenn Sie klein anfangen, minimieren Sie Überraschungen und schaffen eine Grundlage, die Sie später skalieren können.
2. KI-Agenten nicht als Black Box betrachten
Eine häufige Falle, in die Teams tappen, besteht darin, KI-Agenten wie mysteriöse „Black Boxes“ zu behandeln. Sie nehmen scheinbar Eingaben entgegen und entscheiden, was zu tun ist. Doch unter der Oberfläche ist ein KI-Agent nichts anderes als eine Kette von Entscheidungen: Schlussfolgerungsschritte, Aufrufe von Tools, das Abrufen von Daten und die Ergebnisausgabe und jeder einzelne dieser Schritte kann unbemerkt fehlschlagen.
Es ist, als würde man ein dezentrales System ohne jegliche Protokolle betreiben. Zwar weiß man, dass etwas schiefgelaufen ist, jedoch nicht, ob es am API-Aufruf, am Datenabruf, an der Business-Logik oder an der Konfiguration lag. Da sich der Grund für ein Ereignis bei KI-Agenten-Systemen in der Regel nicht einfach feststellen lässt, nutzen wir Observability-Tools wie Arize Phoenix. Dieses bietet beispielsweise:
- Jede Eingabeaufforderung und jede Antwort des Modells protokollieren
- Die Token-Nutzung pro Anfrage und pro Schritt des Agenten nachverfolgen
- Entscheidungen und Ergebnisse des Tools aufzeichnen
- Vorläufige Schlussfolgerungen erfassen
- Trace-IDs für mehrstufige Workflows hinzufügen
- Fehler durch übersichtliche, durchsuchbare Protokolle sichtbar machen
Dadurch wird der KI-Agent von einer „Black Box“ zu einem transparenten, überprüfbaren System, bei dem jeder Schritt nachvollzogen werden kann. Observability sorgt dafür, dass das Verhalten von KI-Agenten auch bei Skalierung nachvollziehbar, behebbar und vertrauenswürdig bleibt.
3. Nicht von einem konstanten KI-Agenten-Verhalten ausgehen
Der nächste Punkt knüpft an den vorherigen an: Ein KI-Agent liefert keine gleichbleibenden Ergebnisse.
Eine Änderung der Denkweise traditioneller Softwareentwickler besteht in der Erkenntnis, dass KI-Agenten keine deterministischen Systeme sind. Bei normalem Code führt dieselbe Eingabe jedes Mal zur gleichen Ausgabe. Bei LLMs ist das Gegenteil der Fall: Selbst eine vollkommen korrekte Eingabeaufforderung kann bei jedem Durchlauf zu unterschiedlichen Denkprozessen, Tool-Auswahlen oder Interpretationen führen. Diese Unvorhersehbarkeit bedeutet jedoch nicht, dass Ihr System fehlerhaft ist. Es ist einfach die Art und Weise, wie sich Wahrscheinlichkeitsmodelle verhalten. KI-Agenten können also abweichen, sich verschlechtern oder versagen. Das ist auf den ersten Blick nicht offensichtlich.
Zum Beispiel:
- Der Agent könnte ein Tool in einem Durchlauf aufrufen, in einem anderen nicht.
- Er könnte einer Argumentationskette folgen, die zu einem anderen Zwischenergebnis führt.
- Eine winzige Änderung im Kontext, beispielsweise eine andere Dokumentenreihenfolge, kann die Ausgabe verändern.
- Das Modell könnte ein Schema, das es zuvor korrekt verarbeitet hat, nun falsch interpretieren.
Um dieses Risiko zu minimieren, sollte man nach Möglichkeit deterministische Lösungen einsetzen und die Variabilität dort testen, wo sie sich nicht vermeiden lässt. Es empfiehlt sich, mit einfachen Pipelines zu beginnen, deren Ergebnisse sich leicht bewerten lassen, wie zum Beispiel Dokument → Zusammenfassung → E-Mail.
Im nächsten Schritt wird ein Testsatz erstellt, mit dem die stabil zu bleibenden Teile des Systems überprüft werden.
- Die Ausgabeschemata entsprechen der erwarteten Struktur
- Die Tool-Auswahl passt zur Logik des Arbeitsablaufs
- Die Wiederholungsmechanismen funktionieren wie vorgesehen
- Der KI-Agent hält sich an die Vorgaben und Sicherheitsvorkehrungen
- Fehler führen zu konsistenten und nachvollziehbaren Fehlerstatusmeldungen
Es wird nicht geprüft, ob die Ausgabe Wort für Wort übereinstimmt. Vielmehr wird ein konsistentes Verhalten unter kontrollierten Eingaben getestet. Es handelt sich also um automatisierte Tests für ein verteiltes System, das bei jedem Durchlauf unterschiedlich reagieren kann. Es lässt sich nicht vollständig deterministisch gestalten, aber es ist möglich, Fehler zu erkennen, Abweichungen zu messen und die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.
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4. Modellunabhängig mit Blick auf die Funktionsweise entwickeln
Bei der Entwicklung von KI-Agenten ist die enge Kopplung des Systems an einen einzigen LLM-Anbieter eine häufige Falle. Teams optimieren häufig Prompts, Tool-Integrationen oder Schlussfolgerungsabläufe speziell für dieses Modell. Das ist in der frühen Entwicklungsphase zwar hilfreich, schafft jedoch eine langfristige Abhängigkeit. Wenn der Anbieter die APIs, die Preise oder das Modellverhalten ändert, kann das System ausfallen oder es sind umfangreiche Neuprogrammierungen erforderlich. Das ist vergleichbar mit der Programmierung eines einzigen Cloud-Dienstes für kritische Infrastrukturen. Heute funktioniert alles perfekt, doch morgen kann eine geringfügige Versionsänderung oder eine Kostenerhöhung eine kostspielige Migration erzwingen. Eingeschränkte Flexibilität und Anbieterrisiken bringen geschäftliche Auswirkungen mit sich. Es werden Ressourcen für kostspielige Neuprogrammierungen verschwendet und die Leistung kann nachlassen, wenn sich die neue Version anders verhält.
Die Lösung besteht darin, das System modellunabhängig zu gestalten und die Workflow-Logik vom jeweiligen LLM zu trennen. Wenn LLM-Aufrufe hinter einer Schnittstelle verpackt, Prompts und Vorlagen mit Parametern versehen und mehrere Anbieter frühzeitig getestet werden, bleiben die Ergebnisse unabhängig vom Modell konstant. Das macht das System zukunftssicher, verringert die Anbieterabhängigkeit und ermöglicht das Wechseln von Modellen oder Optimierungen hinsichtlich Kosten, Leistung oder Compliance.
5. Die Eingaben überprüfen, aufteilen und bereinigen
Ein häufiger Fehler bei der Entwicklung von KI-Agenten besteht darin, rohe oder unverarbeitete Daten direkt in die Agenten einzuspeisen. Oft wird fälschlicherweise davon ausgegangen, dass das Modell mit unordentlichen oder uneinheitlichen Daten zurechtkommt. In der Praxis ist die Datenaufbereitung jedoch der ressourcenintensivste Teil des Entwicklungsprozesses. Nicht validierte Eingaben können zu Fehlinterpretationen, der Gefährdung sensibler Informationen oder Compliance-Risiken führen. Große Datenmengen können Token-Limits überschreiten, Workflows unterbrechen oder falsche Ausgaben erzeugen. Um diese Probleme zu vermeiden, müssen Datenschemata validiert, sensible Informationen bereinigt und anonymisiert sowie große Datensätze in zusammengefasste Segmente aufgeteilt werden. So wird sichergestellt, dass der Agent zuverlässig strukturierte Eingaben verarbeitet. Dadurch werden Fehler reduziert und Schlussfolgerungen sowie die Nutzung von Tools werden weitaus vorhersehbarer und effizienter.
6. KI-Agenten-Systeme funktionieren nicht einfach so
Bei Multi-Agenten-Systemen sieht es vielleicht so aus, als würden mehrere KI-Agenten unabhängig voneinander arbeiten. Tatsächlich erfordern sie jedoch eine sorgfältige Koordination, um korrekt zu funktionieren. Ohne explizite Koordination der Arbeitsabläufe liefern die Agenten inkonsistente Ergebnisse, es entstehen Konflikte beim Austausch von Informationen oder die Agenten bleiben in Schleifen hängen. Dies lässt an der Zuverlässigkeit zweifeln und erhöht den Aufwand für die Fehlerbehebung. Um diese Probleme zu vermeiden, sollte die Architektur daher mit strukturierten Koordinationsmechanismen wie Statusüberprüfern oder Orchestratoren entworfen werden. Diese verwalten die Aufgabenübergabe, den Datenaustausch und die Verifizierung zwischen den KI-Agenten explizit. Klare Arbeitsabläufe sorgen für eine Übereinstimmung der Ergebnisse mit den Systemzielen. Dadurch werden Stabilität und vorhersehbare Ergebnisse in der gesamten Multi-Agenten-Umgebung gewährleistet.
7. Eine Infrastruktur entwickeln, die mit dem Wachstum Schritt hält
Der Einsatz von No-Code- oder Low-Code-Plattformen bzw. vorgefertigten Komplettlösungen kann die Entwicklung des ersten Prototyps beschleunigen. Wenn sich KI-Agenten jedoch von einfachen Befehlsketten zu autonomen Systemen entwickeln, Tools aufrufen, sich mit anderen KI-Agenten abstimmen und kontinuierlich arbeiten, kann die Infrastruktur zum limitierenden Faktor werden. Unübersichtliche Ablaufstrukturen, eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten, undurchsichtige Kostenstrukturen und Plattformabhängigkeit können den anfänglichen Komfort in langfristige technische Schulden verwandeln.
Ein auf Wachstum ausgelegtes Design erfordert von Anfang an den Fokus auf Autonomie, Observabilität und Kontrolle. KI-Agenten-Systeme erfordern eine lückenlose Nachverfolgung, sodass jede Eingabeaufforderung, jeder Tool-Aufruf, jede Entscheidung und jeder Speichervorgang überprüfbar sein muss. Zudem sind modulare, kontainerisierte Berechnungsmuster erforderlich, die eine unabhängige Skalierung von Schlussfolgerungs-, Tool- und Speicherebenen ermöglichen. Zudem sind „Infrastructure as Code“ für Reproduzierbarkeit, rollenbasierte Zugriffskontrollen für die Governance sowie herstellerunabhängige Abstraktionen erforderlich, um Anbieterbindung zu vermeiden. Vor allem aber erfordern sie Sicherheitsvorkehrungen: Ausgabenlimits, Rückverfolgung, Notfallmechanismen und „Human-in-the-Loop“-Kontrollen sind unerlässlich. Der Unterschied zwischen einer überzeugenden Demo und einem produktionsreifen KI-Agenten-System ist eine skalierbare Infrastruktur.
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8. Stakeholder müssen das Verhalten KI-Agenten verstehen
Agentische KI-Systeme sind zwar leistungsstark, aber noch nicht vollständig autonom. Die Erwartung, dass sie sich wie normale Mitarbeiter oder Problemlöser verhalten, führt bei Teams zwangsläufig zu Enttäuschungen. Eine klare Kommunikation über Fähigkeiten, Grenzen und mögliche Fehlerquellen sind entscheidend, um das Vertrauen zu bewahren und realistisch zu planen.
Warum das wichtig ist:
- Die Leistungsfähigkeit der KI-Agenten wird von Stakeholdern möglicherweise überschätzt
- Wenn die Erwartungen nicht aufeinander abgestimmt sind, führt das zu Unzufriedenheit und Projektverzögerungen
- Werden sie nicht überwacht, können Latenzzeiten oder Kostensprünge Teams überraschen
- Ein falsches Verständnis der Grenzen von KI-Agenten kann zu operativen Fehlern führen
- Die Ingenieure müssen unnötig viel Zeit dafür aufwenden, Missverständnisse auszuräumen
Bewährte Ansätze für eine transparente Kommunikation:
- Die Fähigkeiten und Grenzen des KI-Agenten klar dokumentieren
- Gegebenenfalls die Argumentationskette und Entscheidungsprotokolle offenlegen
- Realistische Kosten- und Leistungsschätzungen vorlegen
- Fehlermodi und potenzielle Fehlerquellen aufzeigen
- Erwartete Abweichungen bei den Ergebnissen von LLM-gesteuerten Aufgaben berücksichtigen
- Einen Kommunikationskanal für unerwarteter Verhaltensweisen einrichten
- Benutzer und Beteiligte über die Autonomie des KI-Agenten aufklären
- Bei risikoreichen Vorgängen Kontrollpunkte mit manueller Überprüfung einbauen
- Annahmen aufzeigen, die Agenten während der Schlussfolgerung oder der Tool-Nutzung treffen
- Dokumentation und Dashboards der KI-Agenten-Entwicklung anpassen
9. LLM-spezifische Störungsarten nicht ignorieren
LLMs bilden die Grundlage vieler KI-Agenten-Systeme, weisen jedoch spezifische Fehlerquellen auf, die von den Teams oft übersehen werden. Diese Probleme sind subtil, können jedoch das Vertrauen in und die Zuverlässigkeit der Systeme erheblich beeinträchtigen. Häufige Probleme sind Endlosschleifen, bei denen der Agent dieselben Schritte wiederholt, ohne Fortschritte zu erzielen, sowie Prompt-Drift, bei dem die Eingabe zu unvorhersehbaren Ausgaben führt. Weitere Probleme sind die falsche Tool-Nutzung, bei der der KI-Agent die falsche Funktion aufruft oder API-Anforderungen falsch interpretiert, sowie inkonsistente Ausgaben.
Solche Fehler beeinträchtigen den Geschäftsbetrieb und untergraben das Vertrauen in das KI-System. Aus betrieblicher Sicht können fehlende Tool-Aufrufe oder falsch interpretierte Daten Arbeitsabläufe zum Erliegen bringen oder Fehler in nachgelagerte Prozesse weitergeben. Ingenieure können so Stunden damit verbringen, Schleifen zu debuggen, Abweichungen zu analysieren und unerwartete Ergebnisse zu korrigieren.
Um diese Risiken zu bewältigen, sollten Teams eine schrittweise Überprüfung und Bewertung durchführen. Observability-Tools können jeden Schritt der Schlussfolgerungskette, jeden Tool-Aufruf und jede Zwischenausgabe nachverfolgen. Dadurch lassen sich Unregelmäßigkeiten frühzeitig erkennen. Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten LLM-Fehlerszenarien und ihre Auswirkungen zusammen:
| Fehlerszenarien | Was bedeutet das? | Was sind die Folgen? |
|---|---|---|
| Endlosschleifen | Der KI-Agent wiederholt die gleichen Schritte ohne Fortschritt | Verschwendet Ressourcen, verzögert Prozesse |
| Prompt drift | Leicht unterschiedliche Eingaben führen zu anderen Ergebnissen | Uneinheitliche Ergebnisse, unzuverlässige Vorhersagen |
| Falsche Tool-Nutzung | Ruft das falsche Tool auf oder interpretiert die API falsch | Workflows brechen ab, es treten Fehler auf |
| Uneinheitliche Ergebnisse | Dieselbe Eingabe führt zu unterschiedlichen Ausgaben | Eine schwierige Qualitätssicherung, Steakholder-Vertrauen gemindert |
Um LLM-spezifische Risiken zu bewältigen, sind Schutzmaßnahmen auf Systemebene erforderlich. Teams sollten Folgendes umsetzen:
- Observabilität auf Schritt-Ebene (wie bereits hier erwähnt)
- Validierung strukturierter Ausgaben und Durchsetzung von Schemata
- Schleifenerkennung und Grenzwerte für die automatische Beendigung
- Deterministische Einstellungen, wo dies angebracht ist (z. B. Temperaturregelungen)
- Auswertungsabläufe, die Extremfälle und Drift-Szenarien testen
- „Human-in-the-Loop“-Kontrollpunkte für risikoreiche Maßnahmen
10. Den Arbeitsablauf festlegen, bevor eine Eingabe verfassen
Experten weisen häufig darauf hin, dass unklare Ziele zu verschwendeten Entwicklungsstunden, unvorhersehbaren Ergebnissen und Schwierigkeiten bei der Bewertung des Erfolgs führen. Ein besserer Ansatz besteht darin, KI-Agenten nicht nur als Modell zu betrachten, das auf Eingaben reagiert, sondern als kleine, koordinierte Workflow-Engine.
Zunächst sollte die eigentliche Aufgabe des KI-Agenten definiert werden: Welches Problem löst er, wem dient er und worin besteht der Erfolg? Die Aufgaben müssen in eine Reihe logischer und überprüfbarer Schritte unterteilt werden. Jeder Schritt sollte einen Zweck, Eingaben, erwartete Ergebnisse und Kontrollpunkte aufweisen.
Anstatt sich direkt in die Entwicklung von Prompts zu stürzen, sollte man sich den Arbeitsablauf des KI-Agenten wie eine Mini-Roadmap vorstellen. Diese dient als Leitfaden für die Erstellung, das Testen und das Debugging von Prompts und stimmt jeden Schritt der Argumentationskette mit den Zielen ab. Wenn Teams zuerst die Aufgabe definieren und dann die Prompts entwerfen, können Agenten anschließend zuverlässig Aufgaben mit echtem Mehrwert ausführen.
11. Fazit zur Entwicklung von KI Agenten
KI-Agenten sind zwar leistungsstark, befinden sich jedoch noch in der Entwicklungsphase. Ein Versagen der Systeme ist nicht auf ein schwaches LLM zurückzuführen, sondern liegt meist an fehlender oder inkonsistenter Workflow-Gestaltung, Observabilität und Erwartungen. Wenn Sie diese zehn Grundsätze befolgen, lassen sich Ihre KI-Agenten-Anwendungen leichter debuggen. Sie sind vorhersehbarer, lassen sich skalieren, sind kostengünstiger im Betrieb und zuverlässiger für geschäftskritische Workflows.
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