Agentic AI betreiben: Architektur. Sicherheit. Betrieb.

Agentic-AI-Betriebsmodell und Abgrenzung

• Unterschiede zwischen Chatbot, regelbasiertem Workflow und autonom handelndem Agenten
• Rollen von Orchestrierung, Memory, Tools, Policies und menschlichen Kontrollpunkten
• Betriebsrisiken bei Multi-Step-Reasoning, Tool-Use, API-Aufrufen und unvollständigen Kontexten
• Einordnung typischer Einsatzszenarien aus IT, Service, Operations und Wissensarbeit
• Kriterien für produktionsreife Agentenarchitekturen: Nachvollziehbarkeit, Steuerbarkeit, Sicherheit und Betriebskosten
• Übergang vom Prototyp zum kontrollierten Plattformbetrieb

Agentenarchitekturen und Systemdesign

• Single-Agent-, Multi-Agent- und Supervisor-Muster im Vergleich
• Planung, Ausführung, Reflexion, Wiederholung und Abbruchlogik innerhalb agentischer Abläufe
• Context-Management, Zustände, Session-Grenzen und Informationsweitergabe zwischen Schritten
• API-Anbindung, Datenzugriff, Rechtekonzepte und Trennung von Lese- und Schreiboperationen
• Entwurf von Systemgrenzen für Agenten, Tools, Plattformkomponenten und Fachanwendungen
• Bewertung von Architekturentscheidungen hinsichtlich Wartbarkeit, Skalierung und Betriebssicherheit

Tool-Use sicher steuern

• Tool-Auswahl, Funktionsbeschreibung, Parameterprüfung und Output-Validierung
• Guardrails für riskante Aktionen, sensible Daten, Kostenrisiken und irreversible Änderungen
• Rate-Limits, Timeouts, Retry-Strategien und kontrollierte Fehlerbehandlung
• Testfälle für fehlerhafte Tool-Antworten, unvollständige Daten und widersprüchliche Ergebnisse
• Kontrollierte Übergabe zwischen Agent, API, Plattformdienst und manueller Bearbeitung
• Dokumentation von Tool-Regeln als Grundlage für Betrieb, Support und Audit

Human-in-the-Loop und Freigaben

• Freigabepunkte für Kosten, Risiko, Compliance, Datenzugriff und geschäftskritische Aktionen
• Review-Queues, Vier-Augen-Prinzip, Rollenmodelle und Zuständigkeiten
• Delegation zwischen Agent, Mensch, Fachbereich, Plattformteam und Support
• Entscheidungsvorlagen für nachvollziehbare Freigaben und spätere Prüfungen
• Gestaltung von Eskalationsschwellen bei Unsicherheit, fehlenden Informationen und Richtlinienverstößen
• Balance zwischen Automatisierung, Kontrolle und operativer Durchlaufzeit

Logging, Monitoring und Auditierbarkeit

• Strukturierte Logs für Prompts, Kontext, Tool-Calls, Freigaben und Entscheidungen
• Traces, Metriken und Fehlertypen im Agentenbetrieb
• Audit-Trails für interne Anforderungen, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Prüfungen
• Auswertung von Qualität, Kosten, Latenz, Abbruchraten und manuellen Eingriffen
• Erkennung wiederkehrender Fehlerbilder in Agentenabläufen und Tool-Nutzung
• Abgrenzung zwischen fachlichem Monitoring, technischem Monitoring und Governance-Reporting

Eskalationen, Runbooks und Incident-Prozesse

• Eskalationsregeln bei Unsicherheit, Fehlern, Kostenüberschreitungen und Richtlinienverstößen
• Fallbacks, Kill-Switches, manuelle Übernahme und kontrolliertes Deaktivieren einzelner Tools
• Runbooks für Support, Plattformteam, Fachbereich und Verantwortliche im Betrieb
• Incident-Prozesse für fehlerhafte Agentenentscheidungen, Tool-Störungen und Datenzugriffsprobleme
• Kontinuierliche Verbesserung anhand realer Betriebsdaten, Reviews und wiederkehrender Betriebsereignisse
• Überführung von Erkenntnissen aus Logs, Freigaben und Eskalationen in neue Architekturentscheidungen

• Grundlagen zu LLMs, Prompts und API-Aufrufen werden vorausgesetzt
• Erfahrung mit Softwarearchitektur, Plattformbetrieb, DevOps oder technischen Integrationsprojekten ist hilfreich
• Kenntnisse zu REST-Schnittstellen erleichtern den Einstieg, zum Beispiel aus REST Services mit OpenAPI und Swagger für Entwickler
• Für Architekturgrundlagen in größeren Softwarevorhaben passt ergänzend Moderne Software-Entwicklung und Architektur

• KI-Architektinnen, Cloud-Architekten und Plattformverantwortliche, die Agentic-AI-Systeme in produktive Umgebungen integrieren
• Tech Leads, Softwarearchitektinnen und Engineering-Verantwortliche mit LLM-, API- oder Integrationsprojekten
• DevOps-, MLOps-, SRE- und Plattformteams, die Logging, Monitoring, Freigaben und Runbooks für Agentenlösungen planen
• Produktverantwortliche, Service-Owner und technische Projektleitungen, die Agenten vom Prototyp in einen kontrollierten Betrieb überführen