Stellen Sie sich vor, Sie haben die Aufgabe, einen spezialisierten Forschungsassistenten zu entwickeln, der nicht nur Texte zusammenfasst, sondern aktiv im Internet surft, Python-Code zur Datenvisualisierung ausführt und Ergebnisse in einer strukturierten Datenbank speichert. In den Anfängen der generativen KI verließen wir uns auf einfache Chat-Schnittstellen, doch im Jahr 2026 hat sich der Fokus auf Autonomie verlagert. Entwickler schreiben nicht mehr nur Prompts; sie entwerfen Systeme, die denken, planen und handeln können. Zu lernen, wie man eigene Agents erstellt, ist heute die wichtigste Fähigkeit für jeden Softwareentwickler, der das volle Potenzial großer Sprachmodelle in Produktionsumgebungen ausschöpfen möchte.

Wie man eigene LLM-Agents erstellt

Um zu verstehen, wie man eigene Agents erstellt, müssen wir zunächst zwischen einem Standard-LLMEin Large Language Model ist eine KI, die auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren. und einem agentischen System unterscheiden. Ein Standardmodell folgt einem linearen Pfad: Input rein, Antwort raus. Ein Agent hingegen arbeitet in einer Schleife. Er nimmt seine Umgebung wahr, denkt über den nächsten Schritt nach, führt eine Aktion mit einem bestimmten Tool aus, beobachtet das Ergebnis und wiederholt den Prozess, bis das Ziel erreicht ist. Dies wird oft als ReAct-MusterEine Prompting-Technik, die logisches Denken (Reasoning) und Handeln (Acting) kombiniert, damit Agents komplexe Aufgaben lösen können. bezeichnet.

Die Erstellung eines eigenen Agents erfordert vier Hauptkomponenten: eine zentrale Reasoning-Engine (das Modell), eine Reihe von Tools (Funktionen, die der Agent aufrufen kann), ein Memory-Modul (um den Status zu verfolgen) und eine Planungsstrategie. Durch die sorgfältige Konfiguration dieser Elemente können Sie einen Agent bauen, der auf spezifische Bereiche zugeschnitten ist, wie etwa automatisiertes Software-Testing, Finanzprognosen oder wissenschaftliche Datenanalyse.

Wie definiere ich eigene Tools für einen KI-Agent?

Die wahre Stärke eines eigenen Agents liegt in seiner Fähigkeit, mit der realen Welt zu interagieren. Tools sind im Grunde APIEin Application Programming Interface ermöglicht es verschiedenen Softwareprogrammen, miteinander zu kommunizieren.-Endpunkte oder lokale Python-Funktionen, die Sie dem Modell zur Verfügung stellen. Wenn Sie ein Tool definieren, müssen Sie einen klaren, beschreibenden Namen und einen detaillierten Docstring angeben. Das Modell nutzt diese Beschreibung, um zu entscheiden, wann und wie es das Tool einsetzt.

Wenn Sie beispielsweise möchten, dass Ihr Agent eine SQL-Datenbank abfragt, würden Sie ihm nicht einfach den Connection-String geben. Sie würden ein Tool namens execute_sql_query erstellen. Die Beschreibung würde dem Modell sagen: "Verwenden Sie dieses Tool, um Benutzerdaten abzurufen. Der Input sollte ein gültiger PostgreSQL-String sein." Im Jahr 2026 haben Frameworks wie LangChain und CrewAI diesen Prozess standardisiert, sodass Sie PydanticEine Datenvalidierungs-Bibliothek für Python, die sicherstellt, dass Eingaben bestimmten Typen und Formaten entsprechen.-Schemas verwenden können, um sicherzustellen, dass das Modell die korrekten Argumente an Ihre Funktionen übergibt. Dies verhindert das häufige Problem halluzinierter Parameter, das frühere Iterationen des agentischen Designs plagte.

Was sind die besten Frameworks für agentische Workflows?

Obwohl man einen Agent von Grund auf mit rohen API-Aufrufen bauen kann, umfasst die moderne Entwicklung meist High-Level-Frameworks, die die Schwerstarbeit beim State Management und der OrchestrierungDie automatisierte Anordnung und Koordination komplexer Computersysteme und Dienste. übernehmen. In der aktuellen Landschaft stechen drei Frameworks für Entwickler hervor, die eigene Lösungen erstellen möchten:

• LangGraph: Basiert auf LangChain und ermöglicht die Erstellung zyklischer Graphen. Dies ist essenziell für komplexe Agents, die bei Fehlern zu vorherigen Schritten zurückkehren müssen.
• CrewAI: Dieses Framework konzentriert sich auf Multi-Agent-Systeme. Es ermöglicht die Definition verschiedener „Rollen“ (z. B. ein Senior Researcher und ein Technical Writer), die zusammenarbeiten, um eine Aufgabe zu lösen.
• AutoGen: Microsofts Framework für dialogfähige Agents. Es glänzt in Szenarien, in denen Agents in mehrstufige Dialoge treten müssen, um ein Problem zu lösen.

Die Wahl des richtigen Frameworks hängt von der Komplexität Ihrer Aufgabe ab. Wenn Sie einen einzelnen Agent mit hoher Präzision benötigen, ist LangGraph oft die beste Wahl. Wenn Sie eine komplette autonome Abteilung aufbauen, ist der Rollenspiel-Ansatz von CrewAI effektiver.

Wie kann ich Memory in einem eigenen Agent implementieren?

Ohne Gedächtnis ist ein Agent amnestisch. Jede Anfrage ist ein Neuanfang, was für mehrstufige Projekte nutzlos ist. Um eine wirklich individuelle Erfahrung zu schaffen, müssen Sie zwei Arten von Memory implementieren: Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis. Das Kurzzeitgedächtnis wird normalerweise über das KontextfensterDie maximale Textmenge (Tokens), die ein Modell in einer einzigen Interaktion verarbeiten kann. abgewickelt, wobei der aktuelle Verlauf der Konversation bei jedem neuen Prompt an das Modell zurückgegeben wird.

Das Langzeitgedächtnis ist komplexer und umfasst in der Regel eine VektordatenbankEine spezialisierte Datenbank, die Daten als numerische Vektoren speichert, um schnelle Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen.. Wenn der Agent etwas Wichtiges lernt, fasst er die Informationen zusammen und speichert sie als EmbeddingEine numerische Darstellung von Text, die dessen semantische Bedeutung erfasst.. Wenn das nächste Mal eine relevante Frage auftaucht, führt der Agent eine Ähnlichkeitssuche durch, um die entsprechenden Fakten abzurufen. Diese Kombination aus „Arbeitsgedächtnis“ und „Archivgedächtnis“ ermöglicht es eigenen Agents, Projekte zu bearbeiten, die sich über Tage oder Wochen der Interaktion erstrecken.

Wie bewerte ich die Leistung eines eigenen Agents?

Die Bewertung eines Agents ist deutlich schwieriger als die eines einfachen Klassifikators. Da Agents nicht-deterministisch sind, können sie unterschiedliche Pfade wählen, um zum selben Ergebnis zu gelangen. Der Industriestandard im Jahr 2026 ist die Verwendung von „LLM-as-a-Judge“. Sie erstellen ein zweites, hochleistungsfähiges Modell (wie GPT-5 oder eine spezialisierte Claude-Variante), um die Ausführungsprotokolle des Agents zu überprüfen.

Sie sollten drei spezifische Metriken messen: Tool-Genauigkeit (hat er die richtige Funktion aufgerufen?), Reasoning-Trace (folgte die Logik einem sinnvollen Pfad?) und Zielerreichung (hat er das Problem des Benutzers tatsächlich gelöst?). Die Implementierung eines robusten Logging-Systems mit Tools wie LangSmith ist entscheidend. Dies ermöglicht es Ihnen, den Denkprozess des Agents zu visualisieren und genau zu identifizieren, wo er vom Kurs abgekommen ist – sei es durch eine schlecht definierte Tool-Beschreibung oder einen Fehler in der InferenzDer Prozess, bei dem ein trainiertes Modell eine Vorhersage oder Antwort aus neuen Daten generiert.-Logik des Modells.

"Der Wechsel vom ‚Prompt Engineering‘ zur ‚Agent-Orchestrierung‘ markiert die bedeutendste Entwicklung in der Softwarearchitektur seit der Einführung von Microservices."

Wenn Sie mit dem Bau beginnen, denken Sie daran, dass die erfolgreichsten eigenen Agents diejenigen mit einem eng gefassten Fokus sind. Anstatt zu versuchen, einen Agent zu erstellen, der „alles kann“, konzentrieren Sie sich auf einen spezifischen Workflow. Start by automating a single, repetitive task in your development cycle, and then slowly expand the agent's capabilities by adding more tools and more sophisticated memory. Die Zukunft der Software besteht nicht nur aus Code; sie ist eine Sammlung autonomer Einheiten, die an unserer Seite arbeiten.