Wie ist ein KI-Agent technisch aufgebaut?
Direkte Antwort
Ein KI-Agent besteht aus einem LLM als Entscheidungskern, einem Satz verfügbarer Tools mit definierten Schnittstellen, einem Speicher für Zwischenergebnisse und Verlauf, sowie einer Kontrollschleife, die iterativ plant, ein Tool aufruft, das Ergebnis bewertet und entscheidet, ob eine weitere Aktion nötig ist oder die Aufgabe abgeschlossen ist.
"Ein Agent ist kein größeres Modell, sondern ein Modell in einer Schleife, die es erlaubt, Entscheidungen über mehrere Schritte zu treffen und zu korrigieren.
Der Unterschied zwischen einem einfachen LLM-Aufruf und einem Agenten liegt nicht im Modell, sondern in der Schleife, die um das Modell herum gebaut wird.
Die Kontrollschleife als Kernmechanismus
Der typische Ablauf folgt dem ReAct-Muster (Reasoning and Acting): Das Modell erhält die Aufgabe, formuliert einen Gedankenschritt, entscheidet sich für eine Aktion (Tool-Aufruf), erhält das Ergebnis, bewertet es und wiederholt den Zyklus, bis die Aufgabe gelöst ist oder ein Abbruchkriterium erreicht wird.
Diese Schleife unterscheidet einen Agenten fundamental von einem klassischen Chatbot, der eine Anfrage in einem einzigen Schritt beantwortet, ohne Zwischenschritte selbst zu bewerten oder zu korrigieren.
Tool-Zugriff und Handlungsraum
Der Handlungsraum eines Agenten wird durch die ihm zur Verfügung gestellten Tools begrenzt — Websuche, Code-Ausführung, Datenbankzugriff oder MCP-Server-Anbindungen.
Die Qualität der Tool-Beschreibungen bestimmt maßgeblich, wie zuverlässig der Agent die richtigen Werkzeuge zur richtigen Zeit auswählt; ein zu breiter oder unklar beschriebener Werkzeugkasten führt zu falschen oder unnötigen Aufrufen.
Speicher und Kontextverwaltung über mehrere Schritte
Da jeder Schritt der Schleife eine neue Modell-Anfrage ist, muss der bisherige Verlauf (Zwischenergebnisse, getroffene Entscheidungen, Fehlversuche) explizit im Kontext mitgeführt werden.
Bei langen Aufgaben wächst dieser Kontext schnell über sinnvolle Grenzen, weshalb produktive Agenten-Architekturen Mechanismen zur Zusammenfassung oder Auslagerung älterer Schritte in externen Speicher benötigen.
Wann passt es — wann nicht?
Passt gut
- ✓Die Aufgabe erfordert mehrere aufeinander aufbauende Schritte mit Zwischenentscheidungen
- ✓Der Erfolg eines Schritts muss bewertet werden, bevor der nächste Schritt sinnvoll geplant werden kann
Passt nicht
- ✗Die Aufgabe lässt sich in einem einzigen Antwortschritt vollständig lösen