KI-Agent- Entwicklung
Zwischen einem beeindruckenden Agent-Demo und einem Agenten, der zuverlässig im Tagesgeschäft arbeitet, liegt Engineering: Werkzeuganbindung, Befugnisse, Fehlerbehandlung, Tests.
Überblick
Wir entwickeln KI-Agenten von der Use-Case-Definition bis zum produktionsreifen Setup – auf Basis aktueller Sprachmodelle, mit sauberen Schnittstellen zu deinen Systemen und mit Leitplanken, die Autonomie kontrollierbar machen.
Das Wichtigste in Kürze
- Wir entwickeln KI-Agenten von der Use-Case-Definition bis zum produktionsreifen Setup, mit sauberen Schnittstellen zu deinen Systemen und Leitplanken, die Autonomie kontrollierbar machen.
- Der Aufgabenzuschnitt kommt vor der Technik: Je schärfer der Agent zugeschnitten ist, desto messbarer die Qualität und desto schneller das Vertrauen.
- Jede Fähigkeit wird als Werkzeug mit klarem Vertrag gebaut – definierte Eingaben, Ausgaben und Fehlerfälle –, auf Wunsch über Standards wie das Model Context Protocol (MCP) angebunden.
- Befugnisse werden technisch durchgesetzt: abgestufte Rechte, Freigabeschritte für kritische Aktionen und definierte Übergabepfade, sodass der Agent bei Unsicherheit eskaliert statt zu raten.
- Agenten werden wie Software getestet – mit Testfällen aus echten Vorgängen, Qualitätskriterien und Regressionstests bei jeder Änderung an Prompts, Werkzeugen oder Modellversion.
Use Case & Aufgabenzuschnitt
Am Anfang steht nicht das Modell, sondern die Aufgabe: Was genau soll der Agent erledigen, woran wird Qualität gemessen, wo sind die Grenzen? Wir schneiden den Aufgabenbereich so zu, dass er häufig genug vorkommt, klaren Kriterien folgt und sich sein Ergebnis prüfen lässt – die Voraussetzung für einen Agenten, der trägt.
Werkzeuge & Systemanbindung
Ein Agent ist so stark wie seine Werkzeuge. Wir verbinden ihn über definierte Schnittstellen mit deinen Systemen – REST-APIs, Datenbanken, Dokumentenablagen, auf Wunsch über Standards wie das Model Context Protocol (MCP). Jedes Werkzeug hat einen klaren Vertrag: was es kann, was es darf, was es zurückgibt.
Leitplanken & Eskalation
Befugnisse werden technisch durchgesetzt, nicht nur dokumentiert: abgestufte Rechte, Freigabeschritte für kritische Aktionen, definierte Übergabepfade an dein Team. Der Agent rät nicht bei Unsicherheit – er eskaliert.
Tests & Qualitätssicherung
Agenten werden bei uns getestet wie Software: mit Testfällen aus echten Vorgängen, Bewertungskriterien für Ergebnisqualität und Regressionstests bei jeder Änderung an Prompts, Werkzeugen oder Modellversion. So bleibt Qualität messbar, statt Bauchgefühl zu sein.
Von der Idee zum produktionsreifen Agenten
Ein zuverlässiger KI-Agent entsteht nicht durch Prompt-Optimierung allein – er durchläuft vier Engineering-Phasen, bevor Autonomie sinnvoll erweitert werden kann.
Use-Case-Zuschnitt
Aufgabe scharf abgrenzen: was gehört rein, was bleibt außen? Zuschnitt entscheidet über Messbarkeit und Vertrauen.
Werkzeuge & Systemanbindung
Jede Fähigkeit als Werkzeug mit definiertem Vertrag – klare Eingaben, Ausgaben und Fehlerfälle für CRM, ERP oder Helpdesk.
Leitplanken & Eskalation
Grenzen der Autonomie festlegen: welche Aktionen brauchen menschliche Freigabe, welche Ausnahmen eskalieren automatisch?
Tests & Qualitätssicherung
Testfälle aus echten Vorgängen, messbare Kriterien und Regressionstests – bevor Autonomie wächst, muss die Fehlerquote stimmen.
Betrieb & Monitoring
Logging, Kostengrenzen und Update-Pfade für Modellversionen: ein Agent ohne Betriebskonzept überlebt den ersten stillen Ausfall nicht.
Jede Phase liefert ein testbares Artefakt; erst der bestandene Qualitätscheck öffnet die nächste Stufe.
Was einen Agenten produktionstauglich macht
Nicht der Prompt bestimmt die Zuverlässigkeit eines Agenten – es sind Engineering-Entscheidungen, die unterschiedlich stark ins Gewicht fallen.
- AufgabenzuschnittZu breiter Scope ist die häufigste Ursache für Agentenversagen
- WerkzeugverträgeSaubere Ein-/Ausgaben machen Verhalten reproduzierbar
- Evaluation & TestsOhne Testfälle ist jede Prompt-Änderung ein Blindflug
- Leitplanken & EskalationKontrollierbare Autonomie verhindert stille Fehler im Dauerbetrieb
- BetriebskonzeptLogging, Kostengrenzen und Modell-Update-Pfade sichern die Lebensdauer
Relative Gewichtung
Relative Gewichtung auf Basis typischer Fehlerursachen im Dauerbetrieb.
Worauf es bei KI-Agent-Entwicklung ankommt
Der Aufgabenzuschnitt kommt vor der Technik. Ein Agent für alles im Vertrieb scheitert; ein Agent, der eingehende Anfragen qualifiziert und im CRM anlegt, funktioniert. Je schärfer der Zuschnitt, desto messbarer die Qualität – und desto schneller das Vertrauen.
Werkzeugverträge schlagen Prompt-Magie. Die Zuverlässigkeit eines Agenten entsteht weniger im Prompt als in sauber definierten Werkzeugen: klare Eingaben, klare Ausgaben, klare Fehlerfälle. Das macht Verhalten reproduzierbar und Änderungen sicher.
Evaluation ist Teil der Entwicklung, nicht der Abnahme. Testfälle aus echten Vorgängen, Qualitätskriterien und Regressionstests gehören von Beginn an ins Projekt – sonst lässt sich weder eine Modell- noch eine Prompt-Änderung verantworten.
Betriebsfähigkeit entscheidet über die Lebensdauer. Logging, Kostengrenzen, Monitoring und ein Update-Pfad für Modellversionen sind keine Kür: Ein Agent ohne Betriebskonzept wird nach dem ersten stillen Ausfall abgeschaltet.
Mehr dazu im Wiki: KI-Agenten, Large Language Model (LLM), Prompt Engineering
Vom Use Case zum Vertrag
Jede Agent-Fähigkeit wird als Werkzeug mit klarem Vertrag gebaut: definierte Eingaben, Ausgaben und Fehlerfälle. Das macht Agenten testbar und wartbar – wie jede andere Software.
Modellunabhängig gebaut
Sprachmodelle entwickeln sich schnell. Ein gut gebauter Agent ist so strukturiert, dass die Modellversion austauschbar bleibt – Regressionstests sichern den Wechsel ab.
Getestet wie Software
Testfälle aus echten Vorgängen und messbare Qualitätskriterien gehören zum Setup. Erst wenn die Fehlerquote im Entwurfsmodus stimmt, wird Autonomie erweitert.
Vom Demo zum Dauerbetrieb
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