Wie man einen AI-Agent wirklich baut

Eine Teileliste ist keine Architektur

Eine virale Infografik stellt Agent-Building als acht sequentielle Schritte dar. Sie benennt echte Bausteine — Prompt, Modell, Tools, Memory, Evals — aber sie verschweigt das eine, das ein System überhaupt agentisch macht: den Loop. Ein Agent läuft einen geschlossenen Zyklus, bis eine Stop-Bedingung erfüllt ist:

1. Context sammeln — Prompt, Retrieval, State, Files, History.
2. Action ausführen — strukturierter Tool-Call, Code ausführen.
3. Verifizieren — Tests, Checks, Self-Critique. Bei Fehler zurück zu Schritt 1.

Zwei Korrekturen vorweg

• Workflow oder Agent? Erst entscheiden. Ein fester Workflow ist oft billiger, sicherer und schneller als volle Autonomie. Agency nur hinzufügen, wenn die Aufgabe offen ist und die Kosten sich rechnen.
• Evals zuerst, nicht zuletzt. Sie sind die Demo-versus-Production-Linie. Und Context Engineering — kuratieren, was pro Turn ins Modell geht — ist die entscheidende Produktions-Disziplin 2025/26.

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Member bekommen die komplette Reference Architecture: das Decision Gate, den Augmented LLM als Baustein, fünf komponierbare Workflow-Pattern (Chaining, Routing, Parallelization, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer), die vier agentischen Design-Pattern und die korrigierte Build-Sequenz — plus die extrahierte Tool-Landschaft.

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