Was ist ein Agenten-Framework?

Sprachmodelle können nicht selbstständig im Internet surfen, Datenbanken abfragen oder E‑Mails senden. Sie benötigen ein externes System, um ihre Textausgaben zu erfassen, sie als Befehle zu erkennen, diese Befehle auszuführen und allgemein zu bestimmen, wann eine Aufgabe als abgeschlossen gilt. Ein agentisches Framework führt diese Funktionen über einige wichtige Mechanismen aus.

Das Framework übernimmt die Übersetzung zwischen dem Modell und externen APIs (Application Programming Interfaces). KI-Agenten haben oft Schwierigkeiten, herkömmliche APIs zu verwenden, da ihnen die dynamischen Kontextmodelle fehlen, die für ein effektives Reasoning erforderlich sind. Viele moderne Agenten-Frameworks verwenden das Model Context Protocol (MCP), um dieses Problem zu lösen. MCP standardisiert die Verbindung von KI-Agenten mit Datenquellen und externen Tools. Dadurch wird es viel einfacher, Komponenten auszutauschen, ohne die gesamte Anwendung neu schreiben zu müssen.

Modelle können sich nicht von selbst merken, was vor zwei Schritten in einem komplexen Workflow passiert ist. Das Framework behält den Kontext der Unterhaltung und den Status der Aufgabe bei. Es verfolgt, welche Tools der KI-Agent bereits verwendet hat, was die Ergebnisse dieser Toolaufrufe waren und was der Nutzer ursprünglich gefragt hat, damit der Agent seinen nächsten Schritt erfolgreich planen kann.

Wenn ein KI-Agent eine Aktion ausführen möchte, setzt das Framework Sicherheitsregeln durch. Es wird geprüft, ob der Agent die korrekten Berechtigungen hat, um einen bestimmten API-Aufruf auszuführen. So wird verhindert, dass das Modell unbefugte Aktionen ausführt oder auf eingeschränkte Daten zugreift.

Orchestrierungs-Frameworks helfen Entwicklern, Anwendungen mit Sprachmodellen zu erstellen, indem sie Prompts und Datenquellen miteinander verknüpfen. Ein Agenten-Framework ist eine spezielle Art von Bereitstellungsumgebung, die explizit für autonome Agenten entwickelt wurde. Während sich ein Orchestrierungs-Framework auf die Entwicklererfahrung beim Schreiben des Codes konzentriert, liegt der Fokus beim Framework auf der Laufzeitumgebung. Es sorgt dafür, dass der KI-Agent kontinuierlich ausgeführt werden kann, seinen eigenen Fortschritt überwacht und sicher mit externen Systemen interagiert.

Beim Erstellen eines Agenten-Frameworks wird Ihr Language Model in ein Skript eingebunden, das seine Ein- und Ausgaben sowie die Ausführung von Tools verwaltet. Hier ist eine theoretische Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie ein Entwickler diese Umgebung einrichtet.

Zuerst erstellen Sie einen kontinuierlichen Reasoning Loop. Diese Schleife nimmt einen Nutzer-Prompt entgegen, sendet ihn an das Language Model und wartet auf eine Antwort. Die Schleife bleibt aktiv, bis das Modell angibt, dass es die Anfrage des Nutzers vollständig beantwortet hat.

Anstatt einzelne API-Anfragen für jedes Tool, das Ihr Agent benötigt, hartcodieren zu müssen, implementieren Sie einen MCP-Server. Sie registrieren Ihre Tools, z. B. eine Datenbankabfragefunktion oder eine Wetter-API, im Protokoll. Wenn das Modell Informationen benötigt, generiert es eine strukturierte Anfrage. Die Testumgebung fängt diese Anfrage ab, leitet sie an den MCP-Server weiter, um das Tool auszuführen, und ruft die Daten ab.

Sie schreiben eine Logik, die die Ausgabe des Tools erfasst und an den laufenden Unterhaltungsverlauf anhängt. Dieser aktualisierte Verlauf wird dann wieder in das Sprachmodell eingespeist. Dieser Schritt ist entscheidend, da das Modell die neuen Daten analysieren und entscheiden kann, ob es ein weiteres Tool aufrufen muss oder ob es eine endgültige Antwort für den Nutzer formulieren kann.

Wenn der Code lokal funktioniert, besteht der letzte Schritt darin, das Agenten-Framework in eine Produktionsumgebung zu verschieben, in der es kontinuierlich ausgeführt werden kann.

Ein leichtgewichtiges Framework eignet sich hervorragend für das Prototyping und Testen offener Modelle. Für die Umstellung auf die Produktion ist jedoch eine Infrastruktur erforderlich, die kontinuierlichen Betrieb, Sicherheit und Skalierung bewältigen kann. Für schnelles Prototyping können serverlose Containerumgebungen eine Möglichkeit bieten, KI-Agenten schnell und mit minimalem Aufwand live zu schalten.

Wenn agentische Arbeitslasten jedoch komplexer werden oder sensible Unternehmensdaten verarbeiten, verschieben sich die Bereitstellungsanforderungen hin zu robusten Orchestrierungsplattformen. Diese Umgebungen bieten erweiterte Monitoring-, Tracing- und Bewertungstools, die für die effektive Verwaltung komplexer Agents erforderlich sind, um Compliance, Data Governance und Betriebsstabilität zu gewährleisten.