Wie wählen KI-Entwickler das passende LLM für KI-Agenten aus?

Wie verwendet man diese Checkliste für LLM-Anbieter?

Beantworten Sie jede Frage mit „JA“ oder „NEIN“, wobei Sie sich an Ihrem tatsächlichen Anwendungskontext orientieren sollten und nicht an Hypothesen oder Zukunftsplänen. Seien Sie ehrlich: Die meisten Fehler entstehen, wenn Teams die Komplexität überschätzen oder Einschränkungen wie Kosten, Latenz oder Compliance außer Acht lassen.

Ihre Antworten machen Folgendes schnell klar: Wenn Sie bei Fragen zur Komplexität und zu KI-Agenten überwiegend mit „Ja“ antworten, bedeutet das, dass Sie ein agentenbasiertes System aufbauen möchten, bei dem die Architektur wichtiger ist als das Modell. „Ja“-Antworten in Bezug auf Datenschutz oder Infrastruktur schränken Ihre Auswahl an Anbietern dagegen sofort ein. „Ja“-Antworten zu Skalierbarkeit und Kosten deuten dagegen schon frühzeitig auf Optimierungsbedarf hin.

Betrachten Sie dies nicht als einmalige Angelegenheit. Überprüfen Sie die Checkliste regelmäßig, während sich Ihr System weiterentwickelt. Denn oft ändert sich die „richtige“ Wahl des LLM, sobald Einschränkungen in der Praxis, Nutzungsmuster und Kosten sichtbar werden.

1. Lösen Sie das richtige Problem?

Sie sollten sicherstellen, dass das Problem klar definiert und messbar ist, bevor Sie sich für ein LLM entscheiden. Viele Teams setzen LLMs ein, obwohl einfachere, deterministische Systeme besser geeignet wären. Wenn das Problem zu vage formuliert ist, wird kein Modell zuverlässige Ergebnisse liefern.

• Frage 1: Ist Ihre Aufgabe genau definiert und messbar?
• Frage 2: Handelt es sich bei Ihrem Problem eher um ein begrenztes Problem (z. B. Klassifizierung, Extraktion) als um ein generatives oder exploratives?
• Frage 3: Braucht man hier wirklich ein LLM?

2. Welche Art an Aufgaben sollen Ihre KI-Agenten übernehmen?

LLMs bewältigen eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben von einfachen Textumwandlungen bis hin zu komplexen Schlussfolgerungen und Multi-Agenten-Systemen. Die Anforderungen variieren erheblich je nach Planungstätigkeit, verwendeten Tools und Verarbeitung der KI-Agenten. Je komplexer die Aufgabe ist, desto wichtiger wird die Architektur im Vergleich zum Modell selbst.

• Frage 4: Handelt es sich hierbei um eine einfache Textumwandlung oder um etwas Komplexeres?
• Frage 5: Erfordert mein System mehrstufiges, logisches Denken oder Planen?
• Frage 6: Müssen Tools oder externe APIs aufgerufen werden?
• Frage 7: Entwickle ich ein mehrstufiges oder ein Multi-Agenten-System?

3. Mit welchen technischen Einschränkungen rechnen Sie?

Latenz, Skalierbarkeit und Systemleistung entscheiden darüber, welche Modelle praktikabel sind. Was in einem Prototyp funktioniert, kann eventuell unter realer Produktion oder bei Real-Time-Anforderungen versagen. Diese Einschränkungen schränken oft die Auswahlmöglichkeiten schon ein, bevor man überhaupt die Modellqualität vergleicht.

• Frage 8: Benötige ich Antworten in Echtzeit oder mit geringer Latenz?
• Frage 9: Wird dieses System im Massen- oder Produktionsmaßstab betrieben?
• Frage 10: Kumulieren sich Fehler über mehrere Schritte hinweg?

4. Inwieweit ist Ihr Problem fachspezifisch?

Während allgemeine Anwendungsfälle auf universellen Modellen basieren können, ist für spezialisierte Fachgebiete eine intensivere Anpassung erforderlich. Dies kann einen Informationsabruf (RAG), ein Fine-Tuning oder sogar domänenspezifische Modelle bedeuten. Je spezieller das Problem ist, desto weniger effektiv sind vorgefertigte Modelle.

• Frage 11: Ist mein Anwendungsfall fachspezifisch (z. B. juristisch, medizinisch, programmiertechnisch, in einer Landessprache)?
• Frage 12: Ist für mich eine hohe sachliche Genauigkeit oder Präzision erforderlich?

5. Wohin dürfen die Daten gelangen und über welche Speicher-kapazitäten verfügen Sie?

Datenschutz, Compliance und Infrastrukturkapazitäten sind keine bloßen Präferenzen, sondern harte Einschränkungen. In vielen Fällen entscheiden sie darüber, ob Sie Cloud-APIs nutzen können oder auf selbst gehostete Lösungen angewiesen sind. Der Reifegrad Ihres Entwicklungsteams spielt ebenfalls eine wichtige Rolle.

• Frage 13: Dürfen meine Daten an externe APIs gesendet werden?
• Frage 14: Unterliege ich strengen regulatorischen oder Compliance-Anforderungen?
• Frage 15: Verfüge ich über die Infrastruktur und das Team, um selbst zu hosten?

6. Wie zuverlässig und kosteneffizient ist Ihr System?

In der Produktion können die Kosten schnell ansteigen und sich in mehrstufigen Arbeitsabläufen Fehler häufen. Ein für sich gutes System kann versagen, wenn es mit echten Nutzern und Sonderfällen konfrontiert wird. Daher ist nicht nur die Qualität des Modells entscheidend, sondern auch, ob das System langfristig zuverlässig und kosteneffizient ist.

• Frage 16: Kann ich Kosten in großem Umfang abschätzen und überwachen?
• Frage 17: Was kostet eine falsche Antwort in meinem LLM-KI-Agenten-System?

Fazit

Nachdem Sie diese Fragen beantwortet haben, sind Ihre Rahmenbedingungen klar. Dann wissen Sie, ob Sie ein schnelles und kostengünstiges Modell oder ein Modell mit hohem Rechenaufwand benötigen, ob Sie eine Cloud-API nutzen können oder auf eine private Lösung zurückgreifen müssen und wo Ihr größtes Risiko liegt: in den Kosten, der Latenz oder der Zuverlässigkeit.

Und wie geht es weiter? Schicken Sie uns Ihre Antworten. Wir helfen Ihnen dabei, die richtige Architektur und LLM-Strategie für Ihren Anwendungsfall zu entwickeln. So vermeiden Sie es, wertvolle Zeit auf dem falschen Weg zu verschwenden.

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