Wie baue ich produktive Agentic-Workflows?

Vier Schritte

1. Use-Case-Analyse.

2. Tool-Set definieren.

3. Agent-Architektur.

4. Production-Hardening.

Use-Case-Analyse

• Welche Aufgabe?

• Welche Tools nötig?

• Wie komplex Multi-Step?

• Welche Outputs?

• Welches Risiko?

Tool-Set

• API-Calls.

• Datenbank-Queries.

• Code-Execution.

• File-System-Zugriff.

• Web-Search.

• Pro Tool Sicherheits-Check.

Architektur

1. Single-Agent: einfach, ein LLM mit Tools.

2. Multi-Agent: spezialisierte Agents.

3. Orchestrator-Agent für Koordination.

4. Hierarchisch vs flat.

5. Pro Use-Case angepasst.

Frameworks

• LangChain: Marktführer.

• CrewAI: Multi-Agent fokussiert.

• AutoGen (Microsoft): Multi-Agent.

• OpenAI Assistants API: einfach.

• Llamaindex: RAG + Agents.

Production-Hardening

• Cost-Tracking pro Aktion.

• Monitoring (Latenz, Cost, Errors).

• Fallback bei Fehler.

• Rate-Limiting.

• Audit-Trail.

Anti-Patterns

• Agent für alles.

• Tool-Set unbegrenzt.

• Kein Cost-Tracking.

• Mensch-im-Loop fehlt bei Hoch-Risiko.

• Production ohne Tests.