Von einfachen Chat Prompts zu autonomen KI Systemen

Die Art und Weise, wie wir Künstliche Intelligenz in Applikationen integrieren, befindet sich in einem radikalen Wandel. Während die erste Welle der KI Integration auf dem „Zero Shot“ Prinzip basierte, eine Anfrage, eine Antwort, setzt die nächste Generation auf Agentic Workflows. Hierbei agiert die KI nicht mehr nur als passiver Texterzeuger, sondern als aktiver Agent, der plant, Werkzeuge nutzt und seine eigenen Ergebnisse kritisch hinterfragt.

In diesem ausführlichen Guide analysieren wir die Architektur agentischer Systeme und zeigen, wie Sie diese über einfache API Abrufe hinaus implementieren.

1. Die vier Säulen agentischer Architektur

Ein KI Agent wird erst durch das Zusammenspiel spezifischer kognitiver Entwurfsmuster (Design Patterns) wirklich autonom. Andrew Ng, einer der führenden Köpfe der KI Forschung, unterteilt diese Workflows in vier Kategorien:

Reflection (Selbstkorrektur)

Anstatt das erste Ergebnis direkt auszugeben, wird das Modell angewiesen, den eigenen Entwurf zu prüfen.

• Prozess: Entwurf erstellen → Kritik formulieren → Entwurf basierend auf Kritik verbessern.
• Vorteil: Massive Steigerung der Code-Qualität und logischen Konsistenz.

Tool Use (Werkzeugnutzung)

Der Agent erkennt, wann sein internes Wissen nicht ausreicht. Er generiert keinen Text, sondern technische Parameter für externe Funktionen (zB. Datenbanken, Web-Suche oder Taschenrechner).

Planning (Strategieentwicklung)

Bei komplexen Zielen („Schreibe eine Marktanalyse und vergleiche sie mit unseren Absatzzahlen“) erstellt der Agent zuerst einen dynamischen Schritt für Schritt-Plan und arbeitet diesen sequenziell ab.

Multi Agent Collaboration

Verschiedene Instanzen nehmen Rollen ein (zB. „Programmierer“ und „Tester“). Durch den Dialog zwischen diesen spezialisierten Agenten werden Fehler minimiert, die ein einzelnes Modell übersehen würde.

2. Praktische Implementierung: Das ReAct-Pattern

Das ReAct Framework (Reason + Act) ist der Goldstandard für Agenten. Es zwingt das Modell, seinen Gedankengang explizit zu verbalisieren, bevor es eine Aktion ausführt.

Implementierungs Logik im Backend:

Um einen solchen Workflow in einer Web App (zB. mit Node.js oder Python) umzusetzen, reicht ein einfacher API Call nicht aus. Sie benötigen eine Schleife (Loop):

1. System Prompt: Definieren Sie die Identität: „Du bist ein Forschungs-Agent. Nutze das Tool ‚Search‘, wenn du Fakten nicht kennst.“
2. Stop Sequenz: Das Modell generiert Text bis zu dem Punkt, an dem es ein Tool aufrufen möchte (zB. Action: Search(Query)).
3. Parser: Ihr Backend erkennt diesen Aufruf, führt die reale Suche aus und füttert das Ergebnis als Observation zurück in den Prompt.
4. Final Answer: Erst wenn der Agent entscheidet, dass er genug Informationen hat, gibt er die Antwort an das Frontend aus.

3. Code-Deep-Dive: Tools definieren

In einer modernen Umgebung (wie der OpenAI API oder lokalen Modellen via Ollama) werden Werkzeuge als JSON Schema übergeben.

# Beispiel für eine Tool Definition (Function Calling)
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "query_inventory_db",
            "description": "Fragt den aktuellen Lagerbestand eines Produkts ab.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "product_id": {"type": "string", "description": "Die eindeutige Artikelnummer"},
                },
                "required": ["product_id"]
            }
        }
    }
]

Der Agent antwortet bei Bedarf nicht mit Text, sondern mit: {"name": "query_inventory_db", "arguments": "{"product_id": "DC-99"}"}. Ihr Backend führt den SQL Befehl aus und der Agent erhält die Daten zur Weiterverarbeitung.

4. Frameworks für die Orchestrierung

Wer Agentic Workflows nicht „from scratch“ bauen möchte, sollte auf spezialisierte Frameworks setzen, die den State (das Gedächtnis) des Agenten verwalten:

• LangGraph: Ermöglicht zyklische Graphen, ideal für Agenten, die Schritte wiederholen müssen, bis eine Bedingung erfüllt ist.
• CrewAI: Fokus auf das Rollenspiel zwischen mehreren Agenten (zB. ein „Manager“-Agent koordiniert „Worker“ Agenten).
• Microsoft AutoGen: Ein sehr mächtiges Framework für komplexe Konversationen zwischen mehreren KIs, die sogar Code in einer Sandbox ausführen können.

5. Herausforderungen und Best Practices

• Kostenkontrolle: Agentische Schleifen können viele API-Tokens verbrauchen. Implementieren Sie immer ein Max Iterations Limit.
• Latenz: Da mehrere Denk Schritte nötig sind, dauert die Antwort länger. Nutzen Sie Streaming, um dem Nutzer zu zeigen, woran der Agent gerade arbeitet („Gedanken Stream“).
• Sicherheit: Geben Sie einem Agenten niemals direkten Schreibzugriff auf Datenbanken ohne eine menschliche Validierungsschicht (Human in the loop).

6. Fazit für Entwickler

Agentic Workflows sind der Übergang von der KI als „Lexikon“ zur KI als „Handlungsträger“. Wer heute lernt, Agenten Strukturen in eigenen Applikationen zu implementieren, baut Systeme, die echte Probleme lösen, anstatt nur darüber zu reden. Die Komplexität verschiebt sich vom Prompt-Engineering hin zum Workflow-Engineering.