4 Agentic AI-Designmuster & Beispiele aus der Praxis
Agentic AI-Designmuster verbessern die Autonomie von Large Language Models (LLMs) wie Llama, Claude oder GPT durch den Einsatz von Tool-Nutzung, Entscheidungsfindung und Problemlösung. Dies bietet einen strukturierten Ansatz zur Erstellung und Verwaltung autonomer Agenten in verschiedenen Anwendungsfällen.
Was sind agente Workflows?
Ein Agent gilt als intelligenter, wenn er konsequent Aktionen wählt, die zu Ergebnissen führen, die enger mit seiner Zielfunktion übereinstimmen.
Automatisierte Workflows (regelbasiert, nicht-AI)
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.
AI-Workflows (nicht-agentisch)
Systeme, in denen LLMs und Tools durch vordefinierte Code-Pfade orchestriert werden, wobei nur minimales Nachdenken involviert ist. In einem nicht-agentischen Workflow generiert ein LLM eine Ausgabe aus einem Prompt, wie z. B. das Erstellen einer Empfehlungsliste basierend auf einer Eingabe.
Agente Workflows
AI-gesteuerte Prozesse, bei denen autonome Agenten Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen und Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff koordinieren. Diese Workflows verwenden Schlüsselkomponenten wie Schlussfolgerung, Planung und Tool-Nutzung, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Im Vergleich zur traditionellen Automatisierung, wie RPA, die festen Regeln und Designs folgt, sind agente Workflows „dynamischer und flexibler“ und passen sich Echtzeitdaten und unerwarteten Bedingungen an.
In diesem Workflow beantwortet der AI-Agent die Benutzeranfrage (Beispiel: „Wer hat die EM 2024 gewonnen?“)
- Benutzeranfrage: Der Benutzer stellt eine Frage.
- LLM-Analyse: Das LLM interpretiert sie und ermittelt, ob externe Daten erforderlich sind.
- Aktivierung externer Tools: Ein Suchtool ruft Echtzeitinformationen ab.
- Erstellung der Antwort: Das LLM kombiniert die Daten und antwortet:
„Spanien hat die EM 2024 gegen England mit einem Ergebnis von 2:1 im Finale im Juli 2024 in Berlin gewonnen.“
5 Arten von agentic AI-Designmustern
Reflexionsmuster
Das Reflexionsmuster verbessert agente Workflows durch kontinuierliche Selbstverbesserung.
→ Dieses Muster beinhaltet einen Selbst-Feedback-Mechanismus, bei dem ein AI-Agent seine Ausgaben oder Entscheidungen bewertet, bevor er seine Antwort finalisiert oder weitere Aktionen ergreift.
→ Es ermöglicht dem Agenten, seine eigene Arbeit zu analysieren, Fehler oder Lücken zu identifizieren und seinen Ansatz zu verfeinern, was im Laufe der Zeit zu besseren Ergebnissen führt. Dieser Prozess ist nicht auf eine einzelne Iteration beschränkt; Agenten können ihre Antworten in nachfolgenden Interaktionen anpassen.
Beispiel aus der Praxis:
AI-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 generiert einen Code-Snippet basierend auf einem Prompt.
- Reflexionsprozess: Überprüft den generierten Code auf Fehler, Ineffizienzen oder Verbesserungen. Es kann eine Feedback-Schleife verwenden, wie z. B. das Ausführen des Codes in einer Sandbox-Umgebung, um Bugs zu identifizieren.
- Selbst-Iteration: Bewertet, ob der generierte Code wie erwartet funktioniert, verfeinert seine Logik und schlägt Optimierungen vor.
Tool-Nutzungsmuster
Das Tool-Nutzungsmuster in agentic AI 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-Nutzungsprozess zu standardisieren.2
Die Standardisierung der Tool-Nutzung durch MCP verschiebt das agentische 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 Tool-Nutzungsprotokollen und agentic Modellen können Agenten:
- zugreifen auf Echtzeitinformationen (über APIs), das Web durchsuchen
- mit APIs interagieren, um Antworten zu verarbeiten und zu generieren
- mit Informationssystemen interagieren
- spezifische Datensätze abrufen
- Skripte für Datenanalysen ausführen
- Machine-Learning-Modelle für spezialisierte Algorithmen nutzen
Wir haben beliebte AI-Agenten getestet, um ihre Tool-Nutzungsfähigkeiten zu prüfen:
Beispiel aus der Praxis:
Das Projekt zur visuell-textuellen Synthese nutzt GPT-4 , um dynamisch sowohl mit externen Tools (wie CLIP für Bildanalyse und GPT-4 für Schlussfolgerungen) als auch mit externen Ressourcen (z. B. Design-Tools, E-Commerce-Plattformen) zu interagieren, um komplexe Aufgaben zu erledigen.3
Planungsmuster
Das Planungsmuster ermöglicht es LLMs, große Aufgaben in Teilaufgaben zu zerlegen.
Ein LLM, das das Planungsmuster verwendet, organisiert die Teilziele in eine logische Sequenz. Je nach Komplexität kann der Agent Aktionen in einer linearen Reihenfolge planen oder Zweige für parallele Ausführung erstellen.
Beispiel aus der Praxis:
Eine Gruppe von Forschern zeigte, wie LLM-Agenten mit Modellen von Plattformen wie Hugging Face zusammenarbeiten, um komplexe, größere Aufgaben zu bewältigen.
Der Ansatz wurde HuggingGPT genannt, ein LLM-gesteuerter Agent, der LLMs (z. B. ChatGPT) nutzt, um verschiedene AI-Modelle in Machine-Learning-Communities (z. B. Hugging Face) zu verbinden, um AI-Aufgaben zu lösen.4
In aktuellen Workflows wird das Planungsmuster zunehmend mit modellbasierter Schlussfolgerung integriert. Während Frameworks die Aufgabendelegation auf hoher Ebene übernehmen, führen Schlussfolgerungsmodelle interne Verarbeitungsprozesse durch, um Pläne vor der Ausführung zu validieren. Diese interne Überlegung:
- reduziert Logikfehler während der Aufgabenzerlegung
- minimiert den Bedarf an mehrstufigem Prompt-Engineering
- ermöglicht dem Agenten, sich selbst zu korrigieren, bevor eine Aktion eingeleitet wird
Als bevorzugte Quelle hinzufügenMulti-Agenten-Muster
Die Multi-Agenten-Muster konzentrieren sich auf die Aufgabendelegation, bei der verschiedene Agenten verschiedenen Aufgaben zugewiesen werden, die durch das Prompting 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 auffordern: „Sie sind ein Experte für das Schreiben effizienten, klaren Codes. Bitte schreiben Sie den Code, um [specific task] zu erledigen“.„
In Multi-Agenten-Systemen kommunizieren Agenten über Agent-zu-Agent (A2A)-Protokolle, die den Informationsfluss zwischen ihnen definieren. Zum Beispiel ist das A2A-Protokoll von Google 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 Feedback-Schleifen benötigen.
- PydanticAI: Ein Framework, das sich auf typsichere, produktionsreife Agenten-Orchestrierung konzentriert.
- CrewAI: Orchestriert Agenten, indem es spezifische Rollen und kollaborative Aufgabenfolgen zuweist.
- OpenAI Swarm: Ein leichtgewichtiges Protokoll zur Verwaltung von Übergaben zwischen spezialisierten Modellen.
Für mehr: Open-Source-Agentic-AI-Builder & Frameworks.
Human-in-the-Loop (HITL)-Muster
Das HITL-Muster integriert menschliche Eingriffe an bestimmten Entscheidungspunkten, um Genauigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Implementierungen gehören:
- Genehmigungspunkte: Der Agent pausiert zur menschlichen Bestätigung, bevor er hochwirksame Aktionen ausführt, wie z. B. Finanztransaktionen oder Datenlöschungen.
- Überprüfungsschleifen: Ein Mensch oder ein sekundäres Aufsichtsmodell bewertet die Ausgabe des Agenten, um eine Qualitätskontrollschicht bereitzustellen, bevor der Prozess abgeschlossen ist.
Anwendungsfälle für agente Workflows
1. Retrieval-augmented generation (RAG)
Agente Designmuster können in RAG-Systemen verwendet werden, um Agenten in die RAG-Pipeline zu integrieren.
Für mehr, siehe:
→ Entdecken Sie Top Agentic RAG-Systeme
→ Vergleichen Sie Top Retrieval-Augmented-Generation-Tools
2. Softwareentwicklung
- Codegenerierung & Vervollständigung:
- Cursor: Generiert automatisch Code-Snippets und ganze Funktionen basierend auf natürlichen Sprachbeschreibungen
- Devin: Erstellt Apps von Grund auf mit minimalem menschlichen Eingriff, unter Verwendung eines Browsers oder einer Kommandozeilenschnittstelle.
- Automatisierte Softwaretests:
- Diffblue: Schreibt automatisch Unit-Tests für Java-Code und stellt Abdeckung und Codekorrektheit sicher.
- Snyk: Erkennt und behebt Sicherheitslücken in Abhängigkeiten ohne menschlichen Eingriff.
- Diffblue: Schreibt automatisch Unit-Tests für Java-Code und stellt Abdeckung und Codekorrektheit sicher.
3. Gaming
- Autonome NPCs:
- AI Dungeon: Verwendet ein LLM, um vollständig autonome textbasierte NPCs zu generieren, die auf Spieleraktionen reagieren und narrative Ereignisse erstellen.
- AgentRefine: Ermöglicht es AI-Agenten und Modellen, Fehler zu identifizieren und autonom zu korrigieren, wodurch ihre Leistung für allgemeine Aufgaben verbessert wird.
- Autonome Erkundung:
- Spore (AI-gesteuerte Evolution): AI-Agenten vermehren sich, mutieren und entwickeln sich ohne menschliches Eingreifen weiter und werden mit jeder Generation intelligenter und vielfältiger.
- Pathfinding:
- NavMesh AI: Autonomes Pathfinding-System in Spielen, bei dem Agenten dynamische Umgebungen navigieren können.
4. Multimedia-Erstellung
- Umwandlung von GenAI-Suchergebnissen in Wikipedia-Seiten
- Perplexity Pages: Wenn ein Benutzer eine Suchanfrage eingibt, aggregiert Perplexity Pages relevante Informationen aus mehreren Quellen, um Suchergebnisse in Wikipedia-Seiten umzuwandeln.
- Automatisierte Videoproduktion
- Pictory wandelt textbasierte Inhalte automatisch in Videos um.
5. Forschung & Datenanalyse
- ChemCrow: Führt Simulationen durch und trifft autonome Empfehlungen für die Wirkstoffentdeckung.
- AI2: Bietet Datenwarehouse-Management durch autonome Systeme.
6. Computernutzung
Moderne Agenten können mit Graphical User Interfaces (GUIs) ähnlich wie menschliche Benutzer interagieren. Durch Computernutzungsfunktionen interpretieren Agenten Bildschirmpixel, bewegen Cursor und geben Text in verschiedenen Anwendungen ein. Diese Agenten können:
- das Web durchsuchen und mit Desktop-Software-Schnittstellen interagieren
- interne ERP-Systeme navigieren, die keine strukturierten APIs haben
- plattformübergreifende administrative Workflows ausführen
- Online-Formulare ausfüllen und Reisebuchungen vornehmen.
7. Kundenservice
AI-Agenten für den Kundenservice beantworten Kundenanfragen in natürlicher Sprache, interpretieren Kontexte und generieren menschenähnliche Antworten. Diese Agenten werden häufig für die Automatisierung von Contact Centers verwendet. Einige Beispiele sind:
- Zendesk AI
- Intercoms Fim
- Kore.AI Agent
8. Gesundheitsautomatisierung
Agentic AI für das Gesundheitswesen zielt darauf ab, Gesundheitssysteme zu nutzen, um Workflows in klinischen Operationen zu automatisieren. Tool-Beispiele sind:
Allgemeine Gesundheitsautomatisierung:
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam AI-Gesundheitsagent
- Notable Health
Patientenunterstützung:
- Amelia AI
- Cognigy
Weiterführende Literatur
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-design-patterns}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 2. April 2026}
}Referenzlinks
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