4 Agentic AI Design Patterns & Praxisbeispiele

Agentic AI Design Patterns verbessern die Autonomie von Large Language Models (LLMs) wie Llama, Claude oder GPT, indem sie Werkzeugnutzung, Entscheidungsfindung und Problemlösung nutzen. Dies bringt einen strukturierten Ansatz für die Erstellung und Verwaltung autonomer Agenten in verschiedenen Anwendungsfällen.

Was sind agentische Workflows?

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

Automatisierte Workflows (regelbasiert, nicht-KI)

Befolgen vordefinierte Regeln und Prozesse, die typischerweise auf festen Anweisungen basieren. Sie sind darauf ausgelegt, sich wiederholende Aufgaben effizient zu bewältigen, häufig durch Systeme wie Robotic Process Automation (RPA), bei denen wenig bis gar keine Entscheidungsfindung erforderlich ist.

KI-Workflows (nicht-agentisch)

Systeme, bei denen LLMs und Werkzeuge durch vordefinierte Codepfade orchestriert werden, wobei nur minimales Denken erforderlich ist. In einem nicht-agentischen Workflow generiert ein LLM eine Ausgabe aus einer Eingabeaufforderung, z. B. das Erstellen einer Liste von Empfehlungen basierend auf Eingaben.

Agentische Workflows

KI-gesteuerte Prozesse, bei denen autonome Agenten Entscheidungen treffen, Maßnahmen ergreifen und Aufgaben mit minimalem menschlichem Input koordinieren. Diese Workflows nutzen Schlüsselkomponenten wie Argumentation, Planung und Werkzeugnutzung, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.

Im Vergleich zur traditionellen Automatisierung, wie RPA, die festen Regeln und Entwürfen folgt, sind agentische Workflows dynamischer und flexibler und passen sich Echtzeitdaten und unerwarteten Bedingungen an.

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

1. Benutzeranfrage: Der Benutzer stellt eine Frage.
   
2. LLM-Analyse: Das LLM interpretiert sie und stellt fest, ob externe Daten benötigt werden.
   
3. Externe Werkzeugaktivierung: Ein Suchwerkzeug ruft Echtzeitinformationen ab.
   
4. Antwort-Erstellung: Das LLM kombiniert die Daten und antwortet:
   „Spanien gewann die Euro 2024 gegen England mit einem Ergebnis von 2:1 im Finale in Berlin im Juli 2024.“

5 Arten von agentischen KI-Design-Mustern

Reflexions-Muster

Das Reflexions-Muster verbessert agentische Workflows durch kontinuierliche Selbstverbesserung.

→ Dieses Muster beinhaltet einen Selbst-Feedback-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 identifizieren 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 modifizieren, zum Beispiel:

• Erste Antwort: GitHub Copilot erzeugt einen Code-Schnipsel basierend auf einer Eingabeaufforderung.
  
• Reflexionsprozess: Überprüft den generierten Code auf Fehler, Ineffizienzen oder Verbesserungen. Es kann eine Rückkopplungsschleife nutzen, z. B. das Ausführen des Codes in einer Sandbox-Umgebung, um Fehler zu identifizieren.
  
• Selbst-Iteration: Bewertet, ob der generierte Code wie erwartet funktioniert, verfeinert seine Logik und schlägt Optimierungen vor.

Werkzeugnutzungs-Muster

Das Werkzeugnutzungs-Muster in agentischer KI erweitert die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs), indem sie dynamisch mit externen Werkzeugen und Ressourcen interagieren können.

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

Die Standardisierung der Werkzeugnutzung durch MCP verlagert agentisches Design von benutzerdefinierten API-Integrationen zu einer einheitlichen Kontextschicht. Anstatt einzelne Konnektoren zu verwalten, nutzen Agenten MCP, um einen sicheren Datenstrom zwischen dem Modell und der lokalen oder Unternehmensumgebung aufrechtzuerhalten. Mit Werkzeugnutzungsprotokollen und agentischen Modellen können Agenten:

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

Wir haben die Werkzeugnutzungsfähigkeiten beliebter KI-Agenten getestet.

Praxisbeispiel:

Visuell-textuelles Syntheseprojekt verwendet GPT-4 , um dynamisch mit externen Werkzeugen (wie CLIP für Bildanalyse und GPT-4 für Reasoning) und externen Ressourcen (z. B. Design-Tools, E-Commerce-Plattformen) zu interagieren, um komplexe Aufgaben zu erledigen.³

Planungs-Muster

Das Planungs-Muster ermöglicht es LLMs, große Aufgaben in Teilaufgaben zu zerlegen.

Ein LLM, das Planungs-Muster verwendet, organisiert die Teilziele in einer logischen Reihenfolge. Je nach Komplexität kann der Agent Aktionen linear planen oder Verzweigungen 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 Planungs-Muster zunehmend mit modellbasierter Argumentation integriert. Während Frameworks die übergeordnete Aufgabenverteilung übernehmen, führen argumentierende Modelle eine interne Verarbeitung durch, um Pläne vor der Ausführung zu validieren. Diese interne Abwägung:

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

Multi-Agenten-Muster

Multi-Agenten-Muster konzentrieren sich auf die Aufgabendelegierung, bei der verschiedenen Agenten verschiedene Aufgaben zugewiesen werden, die durch Eingabeaufforderungen an ein einzelnes LLM (oder mehrere LLMs) zur Bewältigung unterschiedlicher Verantwortlichkeiten erstellt werden können.

Zum Beispiel könnten Sie, um einen Softwareentwickler-Agenten zu erstellen, das LLM wie folgt auffordern: „Sie sind ein Experte im Schreiben von effizientem, klarem Code. Bitte schreiben Sie den Code, um [specific task] zu erreichen..“

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

Aktuelle Multi-Agenten-Frameworks:

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

Weitere Informationen: Open Source agentic KI Builder & Frameworks.

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

Das HITL-Muster integriert menschliches Eingreifen an bestimmten Entscheidungspunkten, um Genauigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Wichtige Implementierungen umfassen:

• Genehmigungs-Checkpoints: Der Agent pausiert zur menschlichen Bestätigung, bevor er wirkungsvolle Aktionen wie Finanztransaktionen oder Datenlöschungen ausführt.
• Überprüfungsschleifen: 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 Design-Muster können in RAG-Systemen verwendet werden, um Agenten in die RAG-Pipeline zu integrieren.

Weitere Informationen finden Sie unter:

→ Entdecken Sie Top Agentic RAG-Systeme

→ Vergleichen Sie Top Retrieval-Augmented Generation Tools

2. Softwareentwicklung

• Code-Generierung & -Vervollständigung:
  
  • Cursor: Erzeugt automatisch Code-Schnipsel und ganze Funktionen basierend auf natürlichen Sprachbeschreibungen
  • Devin: Erstellt Apps von Grund auf mit minimaler menschlicher Aufsicht, unter Verwendung eines Browsers oder einer Kommandozeilenschnittstelle.
    
• Automatisierte Softwaretests:
  
  • Diffblue: Schreibt automatisch Unit-Tests für Java-Code und stellt Abdeckung und Code-Korrektheit sicher.
    
  • Snyk: Erkennt und behebt Sicherheitslücken in Abhängigkeiten ohne menschliches Zutun.

3. Gaming

• Autonome NPCs:
  • KI Dungeon: Verwendet ein LLM, um vollständig autonome textbasierte NPCs zu generieren, die auf Spieleraktionen reagieren und narrative Ereignisse erschaffen.
  • AgentRefine: Ermöglicht KI-Agenten und -Modelle, Fehler zu identifizieren 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.
• Pfadfindung:
  • NavMesh KI: Autonomes Pfadfindungssystem im Gaming, bei dem Agenten durch dynamische Umgebungen navigieren können.

4. Multimedia-Erstellung

• Umwandlung von GenAI-Suchergebnissen in Wikipedia-Seiten
  • Perplexity Pages: Wenn ein Benutzer eine Suchanfrage eingibt, fasst Perplexity Pages relevante Informationen aus mehreren Quellen zusammen, um Suchergebnisse in Wikipedia-Seiten zu verwandeln.
• Automatisierte Videoproduktion
  • Pictory wandelt textbasierte Inhalte autonom in Video um.

5. Forschung & Datenanalyse

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

6. Computernutzung

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

• das Web durchsuchen und mit Desktop-Software-Schnittstellen interagieren
• in internen ERP-Systemen navigieren, die keine strukturierten APIs haben
• plattformübergreifende administrative Workflows ausführen
• Online-Formulare ausfüllen und Reisebuchungen vornehmen.

7. Kundenservice

KI-Agenten für den Kundenservice antworten auf Kundenanfragen in natürlicher Sprache, interpretieren den Kontext und generieren menschenähnliche Antworten. Diese Agenten werden häufig für die Automatisierung von Contact Centern eingesetzt. Einige Beispiele sind:

• Zendesk KI
• Intercom’s Fim
• Kore.KI Agent

8. Gesundheitswesen-Automatisierung

Agentic AI im Gesundheitswesen zielt darauf ab, Gesundheitssysteme zu nutzen, um Workflows im klinischen Betrieb zu automatisieren. Tool-Beispiele umfassen:

Allgemeine Automatisierung im Gesundheitswesen:

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

Patientenunterstützung:

• Amelia KI
• Cognigy

Weiterführende Literatur

• Top KI-Agenten-Tools
• KI-Agenten: Operator vs. Browser Use vs. Project Mariner

Diese Forschung zitieren

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  year   = {2026},
  month  = aug,
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 4. August 2026}
}

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. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

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Hazal ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple, mit Schwerpunkt auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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