4 Agentic AI-Designmuster & Beispiele aus der Praxis

Agentische KI-Designmuster verbessern die Autonomie von großen Sprachmodellen (LLMs) wie Llama, Claude oder GPT, indem sie Werkzeugnutzung, Entscheidungsfindung und Problemlösung einsetzen. Dies bietet einen strukturierten Ansatz für die Erstellung und Verwaltung autonomer Agenten in mehreren Anwendungsfällen.

Was sind agentische Workflows?

Ein Agent gilt als intelligenter, wenn er konsistent Aktionen wählt, die zu Ergebnissen führen, die enger mit seiner Zielfunktion übereinstimmen.

Automatisierte Workflows (regelbasiert, nicht KI-basiert)

Befolgen vordefinierte Regeln und Prozesse, typischerweise basierend auf festen Anweisungen. Sie sind darauf ausgelegt, repetitive Aufgaben effizient zu bewältigen, oft durch Systeme wie robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), bei denen wenig bis gar keine Entscheidungsfindung erforderlich ist.

KI-Workflows (nicht-agentisch)

Systeme, in denen LLMs und Tools durch vordefinierte Codepfade orchestriert werden, wobei nur minimales Denken erforderlich ist. In einem nicht-agentischen Workflow erzeugt ein LLM aus einem Prompt eine Ausgabe, etwa die Generierung einer Empfehlungsliste basierend auf der Eingabe.

Agentische Workflows

KI-gesteuerte Prozesse, bei denen autonome Agenten Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen und Aufgaben mit minimalem menschlichem Input koordinieren. Diese Workflows nutzen Schlüsselkomponenten wie logisches Denken, Planung und Tool-Nutzung, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.

Im Vergleich zu traditioneller Automatisierung wie RPA, die festen Regeln und Designs folgt, sind agentische Workflows „dynamischer und flexibler“ und passen sich an Echtzeitdaten und unerwartete Bedingungen an.

In diesem Workflow beantwortet der KI-Agent die Anfrage des Nutzers (Beispiel: „Wer hat die Euro 2024 gewonnen?“)

1. Nutzeranfrage: Der Nutzer stellt eine Frage.
   
2. LLM-Analyse: Der LLM interpretiert sie und bestimmt, ob externe Daten benötigt werden.
   
3. Aktivierung externer Tools: Ein Such-Tool ruft Echtzeitinformationen ab.
   
4. Antworterstellung: Der LLM kombiniert die Daten und antwortet:
   „Spanien gewann die Euro 2024 gegen England mit 2:1 im Finale in Berlin im Juli 2024.“

5 Arten agentischer KI-Designmuster

Reflexionsmuster

Das Reflexionsmuster verbessert agentische Workflows durch kontinuierliche Selbstverbesserung.

→ Dieses Muster umfasst einen Selbstfeedback-Mechanismus, bei dem ein KI-Agent seine Ausgaben oder Entscheidungen bewertet, bevor er seine Antwort finalisiert oder weitere Maßnahmen ergreift.

→ Es ermöglicht dem Agenten, seine eigene Arbeit zu analysieren, Fehler oder Lücken zu erkennen und seinen Ansatz zu verfeinern, was zu besseren Ergebnissen führt. Dieser Prozess ist nicht auf eine einzelne Iteration beschränkt; Agenten können ihre Antworten in nachfolgenden Interaktionen anpassen.

Praxisbeispiel:

KI-Agenten wie GitHub Copilot können den Code durch Selbstreflexion verfeinern, indem sie seine eigene Struktur und sein Verhalten zur Laufzeit untersuchen und ändern, zum Beispiel:

• Erste Antwort: GitHub Copilot erzeugt auf Grundlage eines Prompts einen Codeausschnitt.
  
• Reflexionsprozess: Überprüft den generierten Code auf Fehler, Ineffizienzen oder Verbesserungsmöglichkeiten. Es kann eine Feedbackschleife verwenden, etwa das Ausführen des Codes in einer Sandbox-Umgebung, um Bugs zu identifizieren.
  
• Selbstiteration: Bewertet, ob der generierte Code wie erwartet funktioniert, verfeinert seine Logik und schlägt Optimierungen vor.

Tool-Nutzungsmuster

Das Tool-Nutzungsmuster in der agentischen KI erweitert die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs), indem es ihnen ermöglicht, dynamisch mit externen Tools und Ressourcen zu interagieren.

Protokolle wie das Model Context Protocol (MCP) helfen, den Tool-Nutzungsprozess zu standardisieren.²

Die Standardisierung der Tool-Nutzung durch MCP führt agentisches Design von kundenspezifischen API-Integrationen zu einer einheitlichen Kontextebene. Statt einzelne Konnektoren zu verwalten, nutzen Agenten MCP, um einen sicheren Datenstrom zwischen dem Modell und der lokalen oder Unternehmensumgebung aufrechtzuerhalten. Mit Tool-Nutzungsprotokollen und agentischen Modellen können Agenten:

• auf Echtzeitinformationen zugreifen (über APIs), im Web suchen
• mit APIs interagieren, um Antworten zu verarbeiten und zu generieren
• mit Information-Retrieval-Systemen interagieren
• bestimmte Datasets abrufen
• Skripte zur Datenanalyse ausführen
• Machine-Learning-Modelle nutzen, um spezialisierte Algorithmen auszuführen

Wir haben die Tool-Nutzungsfähigkeiten beliebter KI-Agenten getestet.

Praxisbeispiel:

Visual-textual synthesis project verwendet GPT-4 , um dynamisch sowohl mit externen Tools (wie CLIP für die Bildanalyse und GPT-4 für das Reasoning) als auch mit externen Ressourcen (z. B. Design-Tools, E-Commerce-Plattformen) zu interagieren, um komplexe Aufgaben abzuschließen.³

Planungsmuster

Das Planungsmuster ermöglicht es LLMs, große Aufgaben in Teilaufgaben zu zerlegen.

Ein LLM, das Planungsmuster verwendet, organisiert die Teilziele in eine logische Abfolge. Je nach Komplexität kann der Agent Aktionen in linearer Reihenfolge planen oder Zweige für die parallele Ausführung erstellen.

Praxisbeispiel:

Eine Gruppe von Forschern demonstrierte, wie LLM-Agenten mit Modellen von Plattformen wie Hugging Face zusammenarbeiten, um komplexe, größere Aufgaben zu bewältigen.

Der Ansatz wurde HuggingGPT genannt, ein LLM-gestützter Agent, der LLMs (z. B. ChatGPT) nutzt, um verschiedene KI-Modelle in Machine-Learning-Communities (z. B. Hugging Face) zu verbinden, um KI-Aufgaben zu lösen.⁴

In aktuellen Workflows wird das Planungsmuster zunehmend mit Reasoning auf Modellebene integriert. Während Frameworks die übergeordnete Aufgabendelegation übernehmen, führen Reasoning-Modelle interne Verarbeitungen durch, um Pläne vor der Ausführung zu validieren. Diese interne Überlegung:

• reduziert logische Fehler bei der Aufgabenzerlegung
• minimiert den Bedarf an mehrstufigem Prompt-Engineering
• ermöglicht es dem Agenten, sich selbst zu korrigieren, bevor er eine Aktion einleitet

Multi-Agenten-Muster

Die Multi-Agenten-Muster konzentrieren sich auf die Aufgabendelegation, bei der verschiedenen Agenten unterschiedliche Aufgaben zugewiesen werden, die dadurch erstellt werden können, dass ein einzelner LLM (oder mehrere LLMs) zur Übernahme unterschiedlicher Verantwortlichkeiten gepromptet wird.

Um beispielsweise einen Softwareentwickler-Agenten zu erstellen, könnten Sie den LLM prompten: „Sie sind ein Experte für das Schreiben von effizientem, klarem Code. Bitte schreiben Sie den Code, um [specific task] zu erfüllen.“

In Multi-Agenten-Systemen kommunizieren Agenten über Agent-to-Agent-Protokolle (A2A), die den Informationsfluss zwischen ihnen definieren. Beispielsweise ist das Google-A2A-Protokoll ein offenes Framework, das Agenten mit strukturiertem Kontext und Tools ausstattet.⁵

Aktuelle Multi-Agenten-Frameworks:

• LangGraph: Ermöglicht zyklische Workflows und Zustandsverwaltung für Agenten, die Feedbackschleifen benötigen.
• PydanticAI: Ein Framework mit Fokus auf typsichere, produktionsreife Agentenorchestrierung.
• CrewAI: Orchestriert Agenten durch Zuweisung spezifischer Rollen und kollaborativer Aufgabenfolgen.
• OpenAI Swarm: Ein leichtgewichtiges Protokoll zur Verwaltung von Übergaben zwischen spezialisierten Modellen.

Weitere Informationen: Open-Source-Builder für agentische KI & Frameworks.

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Human-in-the-Loop-Muster (HITL)

Das HITL-Muster integriert menschliche Eingriffe an bestimmten Entscheidungspunkten, um Genauigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Implementierungen gehören:

• Genehmigungs-Checkpoints: Der Agent pausiert zur menschlichen Bestätigung, bevor er folgenschwere Aktionen wie Finanztransaktionen oder Datenlöschungen ausführt.
• Review-Schleifen: Ein Mensch oder ein sekundäres Supervisor-Modell bewertet die Ausgabe des Agenten, um eine Qualitätskontrollschicht bereitzustellen, bevor der Prozess abgeschlossen wird.

Anwendungsfälle für agentische Workflows

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Agentische Designmuster können in RAG-Systemen verwendet werden, um Agenten in die RAG-Pipeline zu integrieren.

Weitere Informationen finden Sie unter:

→ Entdecken Sie führende agentische RAG-Systeme

→ Vergleichen Sie führende Retrieval-Augmented-Generation-Tools

2. Softwareentwicklung

• Codegenerierung & -vervollständigung:
  
  • Cursor: Erzeugt automatisch Codeausschnitte und ganze Funktionen auf der Grundlage natürlichsprachiger Beschreibungen
  • Devin: Erstellt Apps von Grund auf mit minimaler menschlicher Überwachung, unter Verwendung eines Browsers oder einer Befehlszeilenschnittstelle.
    
• Automatisiertes Softwaretesten:
  
  • Diffblue: Schreibt automatisch Unit-Tests für Java-Code und gewährleistet Abdeckung und Codekorrektheit.
    
  • Snyk: Erkennt und behebt Sicherheitslücken in Abhängigkeiten ohne menschliches Zutun.

3. Gaming

• Autonome NPCs:
  • KI Dungeon: Verwendet einen LLM, um vollständig autonome textbasierte NPCs zu generieren, die auf Spieleraktionen reagieren und narrative Ereignisse erzeugen.
  • AgentRefine: Ermöglicht es KI-Agenten und -Modellen, Fehler zu erkennen und autonom zu korrigieren, wodurch ihre Leistung bei allgemeinen Aufgaben verbessert wird.
• Autonome Erkundung:
  • Spore (KI-gesteuerte Evolution): KI-Agenten reproduzieren, mutieren und entwickeln sich ohne menschliches Eingreifen weiter und werden mit jeder Generation intelligenter und vielfältiger.
• Pfadsuche:
  • NavMesh KI: Autonomes Pfadsuchsystem im Gaming, bei dem Agenten in dynamischen Umgebungen navigieren können.

4. Multimedia-Erstellung

• Umwandlung von GenAI-Suchergebnissen in Wikipedia-Seiten
  • Perplexity Pages: Wenn ein Nutzer eine Suchanfrage eingibt, aggregiert Perplexity Pages relevante Informationen aus mehreren Quellen, um Suchergebnisse in Wikipedia-Seiten umzuwandeln.
• Automatisierte Videoproduktion
  • Pictory wandelt textbasierten Inhalt autonom in Videos um.

5. Forschung & Datenanalyse

• ChemCrow: Führt Simulationen aus und gibt autonome Empfehlungen.
  für die Arzneimittelforschung.
• AI2: Bietet Data-Warehouse-Verwaltung durch autonome Systeme.

6. Computernutzung

Moderne Agenten können ähnlich wie menschliche Nutzer mit grafischen Benutzeroberflächen (GUIs) interagieren. Durch Computer-Use-Fähigkeiten interpretieren Agenten Bildschirmpixel, bewegen Cursor und geben Text in verschiedenen Anwendungen ein. Diese Agenten können:

• im Web suchen und mit Desktop-Software-Schnittstellen interagieren
• interne ERP-Systeme navigieren, die keine strukturierten APIs haben
• plattformübergreifende administrative Workflows ausführen
• Online-Formulare ausfüllen und Reisevorbereitungen buchen.

7. Kundenservice

KI-Agenten für den Kundenservice beantworten Kundenanfragen in natürlicher Sprache, interpretieren den Kontext und erzeugen menschenähnliche Antworten. Diese Agenten werden häufig für die Contact-Center-Automatisierung eingesetzt. Einige Beispiele sind:

• Zendesk KI
• Intercoms Fim
• Kore.KI Agent

8. Automatisierung im Gesundheitswesen

Agentische KI für das Gesundheitswesen zielt darauf ab, Gesundheitssysteme zu nutzen, um Arbeitsabläufe in klinischen Abläufen zu automatisieren. Tool-Beispiele sind:

Allgemeine Automatisierung im Gesundheitswesen:

• Sully.ai
• Hippocratic KI
• Innovacer
• Beam KI Healthcare agent
• Notable Health

Patientenunterstützung:

• Amelia KI
• Cognigy

Weiterführende Informationen

• Top-KI-Agenten-Tools
• Top-Unternehmen für agentische KI

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 4. August 2026}
}

Änderungsprotokoll

1 Aktualisierungen

1. 20262. Apr

   Einen Abschnitt zum Human-in-the-Loop-Muster (HITL) mit Freigabe-Checkpoints und Review-Schleifen hinzugefügt.

Referenzlinks

1.

There is a lot of hype on AI Agents recently. | Dipanjan S. | 17 comments

2.

What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol

Model Context Protocol

3.

[2307.11661] Enhancing CLIP with GPT-4: Harnessing Visual Descriptions as Prompts

4.

[2303.17580] HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face

5.

Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google Developers Blog

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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