5 agentische KI-Designmuster & Beispiele aus der Praxis
Agentische KI-Designmuster erhöhen die Autonomie von Large Language Models (LLMs) wie Llama, Claude oder GPT, indem sie Tool-Nutzung, Entscheidungsfindung und Problemlösung einsetzen. Dies ermöglicht einen strukturierten Ansatz zur Erstellung und Verwaltung autonomer Agenten in verschiedenen 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)
Folgen vordefinierten Regeln und Prozessen, die typischerweise auf festen Anweisungen basieren. Sie sind darauf ausgelegt, repetitive Aufgaben effizient zu bewältigen, oft durch Systeme wie Robotic Process Automation (RPA), bei denen wenig bis keine Entscheidungsfindung erforderlich ist.
KI-Workflows (nicht-agentisch)
Systeme, bei denen LLMs und Tools über vordefinierte Codepfade orchestriert werden, wobei nur minimales Denken erforderlich ist. In einem nicht-agentischen Workflow erzeugt ein LLM aus einem Prompt eine Ausgabe, etwa eine Liste von Empfehlungen auf Basis der Eingabe.
Agentische Workflows
KI-gesteuerte Prozesse, bei denen autonome Agenten mit minimalem menschlichem Input Entscheidungen treffen, Aktionen durchführen und Aufgaben koordinieren. Diese Workflows nutzen Schlüsselkomponenten wie Reasoning, Planung und Tool-Nutzung, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Verglichen mit herkömmlicher 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 Nutzeranfrage (Beispiel: „Wer hat die Euro 2024 gewonnen?“)
- Nutzeranfrage: Der Nutzer stellt eine Frage.
- LLM-Analyse: Das LLM interpretiert sie und entscheidet, ob externe Daten benötigt werden.
- Externe Tool-Aktivierung: Ein Such-Tool ruft Echtzeitinformationen ab.
- Antworterstellung: Das 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
Reflection-Muster
Das Reflection-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 erkennen und seinen Ansatz zu verfeinern, was zu besseren Ergebnissen führt. Dieser Prozess ist nicht auf eine einzige Iteration beschränkt; Agenten können ihre Antworten in nachfolgenden Interaktionen anpassen.
Praxisbeispiel:
KI-Agenten wie GitHub Copilot können den Code durch Selbstreflexion verfeinern, indem sie ihre eigene Struktur und ihr Verhalten zur Laufzeit untersuchen und modifizieren, zum Beispiel:
- Erste Antwort: GitHub Copilot erstellt einen Code-Schnipsel basierend auf einem Prompt.
- Reflection-Prozess: Überprüft den generierten Code auf Fehler, Ineffizienzen oder Verbesserungsmöglichkeiten. Es kann eine Feedback-Schleife verwenden, etwa das Ausführen des Codes in einer Sandbox-Umgebung, um Fehler zu identifizieren.
- Selbstiteration: Bewertet, ob der generierte Code wie erwartet funktioniert, verfeinert seine Logik und schlägt Optimierungen vor.
Tool-Use-Muster
Das Tool-Use-Muster in agentischer KI erweitert die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs), indem es ihnen ermöglicht, dynamisch mit externen Tools und Ressourcen zu interagieren.
Protokolle wie das Model Context Protocol (MCP) helfen, den Tool-Use-Prozess zu standardisieren.2
Die Standardisierung der Tool-Nutzung durch MCP führt agentisches Design von individuellen API-Integrationen zu einer einheitlichen Kontextschicht. Anstatt einzelne Konnektoren zu verwalten, nutzen Agenten MCP, um einen sicheren Datenstrom zwischen dem Model und der lokalen oder Unternehmensumgebung aufrechtzuerhalten. Mit Tool-Use-Protokollen und agentischen Models können Agenten:
- auf Echtzeitinformationen zugreifen (über APIs), im Web suchen
- mit APIs interagieren, um Antworten zu verarbeiten und zu generieren
- mit Informationsabrufsystemen interagieren
- bestimmte Datasets abrufen
- Skripte für die Datenanalyse ausführen
- Machine-Learning-Models nutzen, um spezialisierte Algorithmen auszuführen
Wir haben die beliebten Tool-Use-Fähigkeiten von KI-Agenten getestet.
Praxisbeispiel:
MM-REACT, ein Microsoft Azure AI-System, kombiniert ChatGPT mit einer Reihe von Vision-Expert-Models, wie Bildbeschriftung, Objekterkennung und OCR. ChatGPT arbeitet in einer Denken-Handeln-Beobachten-Schleife: Es denkt über die Anfrage nach, ruft das benötigte Vision-Expert-Model auf, liest das Ergebnis und wiederholt dies, bis es antworten kann.
Bei mehreren hochgeladenen Belegen kann es die Beträge aus jedem extract und die Gesamtreisekosten berechnen, ganz ohne zusätzliches multimodales Training.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 Zweige für die parallele Ausführung erstellen.
Praxisbeispiel:
Eine Gruppe von Forschern hat gezeigt, wie LLM-Agenten mit Models 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-Communitys (z. B. Hugging Face) zu verbinden und KI-Aufgaben zu lösen.4
In aktuellen Workflows wird das Planungs-Muster zunehmend mit Reasoning auf Model-Ebene integriert. Während Frameworks die Delegation von Aufgaben auf hoher Ebene übernehmen, führen Reasoning-Models interne Verarbeitung durch, um Pläne vor der Ausführung zu validieren. Diese interne Überlegung:
- reduziert Logikfehler bei der Aufgabenzerlegung
- minimiert den Bedarf an mehrstufigem Prompt-Engineering
- ermöglicht es dem Agenten, sich vor dem Auslösen einer Aktion selbst zu korrigieren
Multi-Agent-Muster
Die Multi-Agent-Muster konzentrieren sich auf Aufgabendelegation, bei der verschiedenen Agenten unterschiedliche Aufgaben zugewiesen werden, die durch das Prompten eines einzelnen LLM (oder mehrerer LLMs) erstellt werden können, um unterschiedliche Verantwortlichkeiten zu übernehmen.
Um beispielsweise einen Softwareentwickler-Agenten zu erstellen, könnten Sie das LLM prompten: „Sie sind Experte im Schreiben von effizientem, klarem Code. Bitte schreiben Sie den Code, um [specific task] zu erreichen.“
In Multi-Agent-Systemen kommunizieren Agenten mithilfe von Agent-to-Agent-Protokollen (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-Agent-Frameworks:
- LangGraph: Ermöglicht zyklische Workflows und Zustandsverwaltung für Agenten, die Feedback-Schleifen benötigen.
- PydanticAI: Ein Framework, das sich auf typsichere, produktionsreife Agentenorchestrierung konzentriert.
- CrewAI: Orchestriert Agenten, indem es bestimmte Rollen und kollaborative Aufgabenfolgen zuweist.
- OpenAI Swarm: Ein leichtgewichtiges Protokoll zur Verwaltung von Übergaben zwischen spezialisierten Models.
Mehr dazu: Open-Source-Baukästen für agentische KI & Frameworks.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenHuman-in-the-Loop (HITL)-Muster
Das HITL-Muster integriert menschliches Eingreifen an bestimmten Entscheidungspunkten, um Genauigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Umsetzungen gehören:
- Genehmigungs-Checkpoints: Der Agent pausiert vor der Ausführung von Aktionen mit hoher Auswirkung, wie Finanztransaktionen oder Datenlöschungen, um eine menschliche Bestätigung einzuholen.
- Review-Schleifen: Ein Mensch oder ein sekundäres Supervisor-Model bewertet die Ausgabe des Agenten, um eine Qualitätskontrollschicht bereitzustellen, bevor der Prozess abgeschlossen wird.
Agentische Workflow-Anwendungsfälle
1. Abrufgestützte Generierung (RAG)
Agentische Designmuster können in RAG-Systemen eingesetzt werden, um Agenten in die RAG-Pipeline zu integrieren.
Weitere Informationen finden Sie unter:
→ Entdecken Sie Top-agentische RAG-Systeme
→ Vergleichen Sie Top-Tools für Retrieval-Augmented Generation
2. Softwareentwicklung
- Codegenerierung & -vervollständigung:
- Cursor: Erstellt automatisch Code-Snippets und ganze Funktionen basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache.
- Devin: Erstellt Apps von Grund auf mit minimaler menschlicher Aufsicht, über einen Browser oder eine Befehlszeilenschnittstelle.
- Automatisiertes Softwaretesten:
- Diffblue: Schreibt automatisch Unit-Tests für Java-Code und gewährleistet Abdeckung und Codekorrektheit.
- Snyk: Scannt Abhängigkeiten auf bekannte Schwachstellen und öffnet automatisch Pull Requests, die sie auf gepatchte Versionen aktualisieren; Entwickler müssen sie nur noch prüfen und mergen.6
3. Gaming
- Autonome NPCs:
- Generative Agents (Stanford und Google Research): 25 LLM-gesteuerte Charaktere in einer Stadt im Sims-Stil erinnern sich, reflektieren und planen ihren Tag. Mit nur einem Prompt organisierten sie selbstständig eine Valentinstagsparty.7
- KI Dungeon (Latitude): Ein LLM fungiert als Spielleiter und erzählt das Ergebnis jeder Spieleraktion ohne festes Skript.8
- Autonome Erkundung:
- Voyager (NVIDIA, Caltech und andere): Ein GPT-4-Agent erkundet Minecraft, schreibt Code, um neue Fähigkeiten zu erlernen, und speichert funktionierende Fähigkeiten in einer wiederverwendbaren Bibliothek ohne menschliches Eingreifen.9
- Spielinspiriertes Agententraining:
- AgentRefine: Trainiert LLM-Agenten in Szenarien im Stil von Dungeons & Dragons, damit sie lernen, ihre eigenen Fehler zu korrigieren.10
- Wegfindung (klassische Spiel-KI):
- NavMesh: Spiel-Engines wie Unity verwenden Navigations-Meshes, damit Charaktere in Echtzeit Wege um Hindernisse finden können.11
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 textbasierte Inhalte autonom in Videos um.
5. Forschung & Datenanalyse
- ChemCrow: Führt Simulationen durch und gibt autonome Empfehlungen für die Arzneimittelforschung.
- AI2: Bietet Data-Warehouse-Management durch autonome Systeme.
6. Computer-Nutzung
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-Softwareoberflächen interagieren
- in internen ERP-Systemen 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 generieren 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 Workflows im klinischen Betrieb zu automatisieren. Zu den Tool-Beispielen gehören:
Allgemeine Automatisierung im Gesundheitswesen:
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam AI Healthcare-Agent
- Notable Health
Patientenunterstützung:
- Amelia KI
- Cognigy
Weiterführende Literatur
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{5 agentische KI-Designmuster & Beispiele aus der Praxis}},
year = {2026},
month = nov,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-design-patterns}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 3. November 2026}
}Änderungsprotokoll
1 AktualisierungenEinen Abschnitt zum Human-in-the-Loop-Muster (HITL) mit Freigabe-Checkpoints und Review-Schleifen hinzugefügt.
Referenzlinks
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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