Agentic AI
KI, die selbstständig handelt

Eine Agentic-AI-Lösung besteht selten aus einem einzelnen Agenten, sondern aus mehreren spezialisierten Rollen, die miteinander interagieren. Die Orchestrierung legt fest, wie Aufgaben aufgeteilt, koordiniert und priorisiert werden, beispielsweise zwischen Planungsagent, Analyseagent und Ausführungsagent.
Wir entwerfen klare Übergabepunkte, Kontrollmechanismen und Kommunikationsregeln, um sicherzustellen, dass Agenten zuverlässig zusammenarbeiten. Gleichzeitig schaffen wir Guardrails, die Risiken minimieren und Fehlhandlungen verhindern.

Der Erfolg eines Agentensystems hängt stark von der Wahl der zugrunde liegenden Modelle und Tools ab – etwa GPT-Modelle, Open-Source-Modelle, Vektorspeicher, Wissensgraphen oder interne APIs. Je nach Anwendungsfall definieren wir, welche Kombination aus Sprachmodellen, Retrieval, Toolkits oder Specialist Models eingesetzt wird.
Unser Fokus liegt darauf, Kosten, Sicherheit, Geschwindigkeit und Ergebnisqualität optimal auszubalancieren. Wir evaluieren regelmäßig neue Modelle und Architekturen, um technologische Entwicklungen frühzeitig zu nutzen.

Effektive Agenten benötigen präzise Anweisungen. Prompting ist nicht nur die Formulierung eines Befehls, es beinhaltet Rollenbeschreibung, Kontextmanagement und regelbasierte Einschränkungen.
Wir entwickeln systematische Prompt-Frameworks, die Agenten befähigen, komplexe Aufgaben automatisch in kleinere Schritte zu zerlegen und diese logisch abzuarbeiten. Mit strukturierten Prompts, Memory-Konzepten und Wiederverwendbarkeit erhöhen wir Stabilität, Planbarkeit und Genauigkeit.

Agentic AI eröffnet neue Möglichkeiten. Aber auch neue Risiken. Deshalb setzen wir auf Architekturen mit klar definierten Handlungsräumen, Safety-Filtern und auditierbaren Entscheidungswegen. Wir nutzen rollenbasierte Agentensysteme (z. B. Supervisor-Agent, Tool-Agent, Validator-Agent), um Fehlentscheidungen früh abzuschwächen.
Gleichzeitig implementieren wir Mitigation-Strategien wie Action-Review-Loops, Confidence-Scores und Fail-Safes, um ein kontrollierbares Systemverhalten sicherzustellen. Unser Ansatz maximiert Handlungsfähigkeit, bei voller Sicherheit.

Im laufenden Betrieb müssen Agenten kontrolliert werden, ähnlich wie klassische ML-Modelle, aber mit zusätzlichen Anforderungen. Wir etablieren Telemetrie für Aktionen, Tool-Nutzung, Kosten, Abweichungen und Entscheidungsqualität.
Durch automatisierte Tests, Benchmarks und Verhaltensprotokolle erkennen wir früh, wenn ein Agent “halluziniert”, unnötige Schritte durchführt oder ineffizient arbeitet. Guardrails sorgen dafür, dass Aktionen immer innerhalb definierter Grenzen bleiben.

Agentensysteme benötigen eigene Betriebsmodelle. Neben dem klassischen Modellmanagement (MLOps) tritt ein neuer Layer: AgentOps. Dazu gehören die Versionierung von Agentenrollen, die Überwachung von Tool-Ketten, die Evaluation von Agentenentscheidungen und das kontrollierte Ausrollen neuer Verhaltensprofile.
Wir kombinieren bewährte MLOps-Praktiken mit neuen Werkzeugen für Agenten-Tests, Simulationen und Rückverfolgbarkeit. So entsteht ein stabiler, dokumentierter und sicherer Lebenszyklus für Agentic-AI-Systeme.