Agentische & Event-Driven AI Systeme

Entwicklung zustandsbehafteter KI-Systeme, die über Zeit hinweg denken, entscheiden und handeln — zuverlässig und skalierbar.

Viele Diskussionen über „agentische KI" konzentrieren sich auf die Orchestrierung von LLM-Aufrufen. In Produktionssystemen ist diese Sichtweise unzureichend.

Agentische Systeme, die zuverlässig funktionieren, sind langlebige, zustandsbehaftete Systemkomponenten. Sie reagieren auf Signale, halten dauerhaften Zustand, koordinieren sich mit anderen Komponenten und erholen sich deterministisch von Fehlern.

Diese Seite beschreibt, wie wir agentische Systeme als verteilte Systeme konzipieren, unter Verwendung von event-driven und zustandsbehafteten Architekturen — mit LLMs als Reasoning-Komponenten, nicht als Controller.

Was Organisationen Gewinnen

Produktionsreife agentische Systeme erfordern Denken in verteilten Systemen, nicht nur Prompt-Engineering.

Fehlertoleranz

Agenten werden als langlebige Prozesse mit dauerhaftem, extern verwaltetem Zustand konzipiert. Fehler werden deterministisch behoben, nicht durch Retry-Schleifen.

Wiederholbarkeit

Historische Eingaben können wiedergegeben werden. Zustandsübergänge sind explizit. Verhalten kann auditiert und nachvollzogen werden — ermöglicht sichere Evolution und Korrektur der Logik.

Determinismus

Agenten reagieren über Zeit auf Signale. Entscheidungen werden als Ausgaben emittiert. Zustand wird gesichert und wiederherstellbar — nicht aus Chat-Historie rekonstruiert.

Beobachtbarkeit

Agentenverhalten, Zustandsänderungen und Entscheidungen sind nachvollziehbar. Debugging und Inspektion sind erstklassige Anliegen, keine nachträglichen Gedanken.

Governance

LLMs werden selektiv aufgerufen, nicht als Controller. Kontext wird explizit abgerufen. Reasoning ist auf gültige Optionen beschränkt. Ergebnisse werden deterministisch validiert.

Kostenkontrolle

Speicher wird bewusst verwaltet. LLMs werden eingesetzt, wenn sie Mehrwert bieten, nicht als Standardschritt. Dies führt zu vorhersagbaren Kosten und begrenzten Fehlerszenarien.

Was “Agentische Systeme” in der Produktion Bedeuten

In der Produktion ist ein Agent kein Prompt-Template, keine Polling-Schleife um ein LLM und keine zustandslose Funktion.

Ein Agent ist ein langlebiger Prozess mit dauerhaftem, extern verwaltetem Zustand, der über Zeit auf Signale reagiert und Entscheidungen, Aktionen oder neue Signale produziert.

Agenten leben innerhalb des Systems, nicht an dessen Rändern.

Dies führt zu unverzichtbaren Anforderungen: Fehlertoleranz, Wiederholbarkeit, Determinismus, Beobachtbarkeit, Governance und Kostenkontrolle.

Dies sind Herausforderungen verteilter Systeme — keine Prompt-Engineering-Probleme.

Signal-Driven vs Prompt-Driven Agenten

Viele Agenten-Implementierungen sind prompt-driven. Signal-driven Agenten funktionieren anders.

Prompt-Driven Ansatz

Viele heutige Agenten-Implementierungen sind prompt-driven: Eingabe empfangen, Kontext rekonstruieren, Modell aufrufen, Antwort zurückgeben. Dieser Ansatz bricht zusammen, wenn Entscheidungen mehrere Schritte umfassen, Kontext sich über Zeit akkumuliert, Workflows dynamisch verzweigen oder Fehler sauber behoben werden müssen.

Signal-Driven Agenten

Agenten reagieren auf Signale (Events, Batches, Replays, geplante Ausführungen). Signale lösen explizite Zustandsübergänge aus. Entscheidungen werden als Ausgaben emittiert. Zustand wird gesichert und wiederherstellbar. Ob Eingaben als Stream, Batch, Bulk-Upload oder wiedergegebener Datensatz ankommen, ist irrelevant.

Zustandsbehaftete Entscheidungslogik

Entscheidend ist zustandsbehaftete Entscheidungslogik über Zeit, nicht der Ingestion-Modus. Agenten halten dauerhaften Zustand, ermöglichen deterministische Wiederherstellung, Wiederholbarkeit und korrektes Verhalten unter realen Bedingungen.

Zustandsbehaftete Agenten, Determinismus & Replay

Agentenzustand ist nicht Chat-Historie.

Agentenzustand in Produktion

In Produktionssystemen umfasst Agentenzustand bereits getroffene Entscheidungen, teilweisen Workflow-Fortschritt, akkumulierte Fakten oder Signale, Validierungsergebnisse und Koordinationsmetadaten. Dieser Zustand muss dauerhaft, wiederholbar, inspizierbar und versionierbar sein.

Explizite Zustandsübergänge

Wir konzipieren Agenten so, dass Zustandsübergänge explizit sind, Fehler sich deterministisch beheben und historische Eingaben wiedergegeben werden können. Verhalten kann bei jedem Schritt auditiert und nachvollzogen werden.

Sichere Evolution & Korrektur

Dies ermöglicht sichere Evolution, Backfills und Korrektur der Logik. Systeme können verbessert werden, ohne historischen Kontext zu verlieren oder bestehende Workflows zu brechen.

Event-Driven Agent Frameworks in der Praxis

Wir implementieren agentische Systeme mit zustandsbehafteten, event-driven Runtimes.

Apache Flink Agenten

Mit Flink werden Agenten als langlebige, zustandsbehaftete Operatoren implementiert, die durch Signale (Streams, Batches, Replays) mit Exactly-Once-Zustandsgarantien gesteuert werden. Dies ermöglicht dauerhaften Agentenzustand, deterministische Wiederherstellung, kontrollierte Wiederverarbeitung und Koordination über mehrere Agenten.

Akka & Event-Sourced Agenten

Akka bietet ein komplementäres Modell: isolierte Agenten über Actors, explizites Supervision und Lifecycle-Management, Event Sourcing als First-Class-Konzept und starke Modellierung von Command/Event-Flows. Besonders effektiv für Agentenhierarchien und komplexe Geschäftslogik.

LLMs als Komponenten

In beiden Fällen werden LLMs von Agenten aufgerufen — nicht umgekehrt. Agenten steuern den Ausführungsfluss, verwalten Zustand und entscheiden, wann Reasoning erforderlich ist. Dies gewährleistet Reproduzierbarkeit und begrenzte Fehlerszenarien.

LLMs als Reasoning-Komponenten

In produktiven agentischen Systemen besitzen LLMs keinen Zustand und steuern nicht den Ausführungsfluss.

Agenten-Entscheidungszyklus

Ein typischer Agenten-Entscheidungszyklus: Signal empfangen, aktuellen Zustand bewerten, entscheiden ob Reasoning erforderlich ist, eingeschränkten Kontext abrufen, LLM aufrufen, Ausgabe validieren und strukturieren, Zustand aktualisieren und Aktionen oder neue Signale emittieren.

Reproduzierbarkeit & Auditierbarkeit

Dies gewährleistet Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit. Jede Entscheidung kann auf ihre Eingaben, Zustand und Reasoning-Prozess zurückverfolgt werden. Verhalten ist inspizierbar und verifizierbar.

Begrenzte Fehlerszenarien

Begrenzte Fehlerszenarien und vorhersagbare Kosten. LLMs werden selektiv aufgerufen, nicht als Standardschritt. Kontext ist eingeschränkt und Ausgaben werden deterministisch validiert.

Speicher, Kontext & Token-Optimierung

Agentische Systeme müssen Speicher bewusst verwalten.

Mehrschichtiges Speichermodell

Agentenzustand: Dauerhafter, strukturierter, wiederholbarer Systemzustand. Interaktionskontext: Kontext, der auf einen bestimmten Workflow oder Entscheidungsschritt beschränkt ist. Langzeitspeicher: Persistiertes Wissen wie historische Entscheidungen, Benutzerprofile oder Domänenfakten.

Kontext-Abruf als Beschränkung

Agenten denken oft innerhalb von Grenzen, die durch System- oder Benutzerkontext definiert sind: Schemas, erlaubte Kategorien, Validierungsregeln, Verarbeitungsbeschränkungen. Kontext wird explizit abgerufen, Reasoning ist auf gültige Optionen beschränkt und Ergebnisse werden deterministisch validiert.

Token-Optimierung

Dies führt zu höherer Zuverlässigkeit, niedrigerem Token-Verbrauch und klareren Fehlerszenarien. LLMs werden eingesetzt, wenn sie Mehrwert bieten, nicht als Standardschritt für jede Operation.

Multi-Agent Koordination & Abhängigkeiten

Reale Systeme betreffen selten nur einen einzelnen Agenten.

Explizite Abhängigkeiten & Reihenfolge

Wir konzipieren Multi-Agent-Systeme mit expliziten Abhängigkeiten, Reihenfolgegarantien, Backpressure-Handling und Fehlerisolation. Koordination ist deterministisch, nicht emergent.

Häufige Muster

Häufige Muster umfassen gestaffelte Pipelines, bedingte Verzweigung, abhängigkeitsbewusste Planung und Hintergrund-Rebuilds und Wiederverarbeitung. Diese Muster stammen aus verteilter DAG-Ausführung und event-driven Koordination.

Koordinierte Intelligenz

Das Ergebnis ist koordinierte Intelligenz, nicht unkontrollierte Autonomie. Agenten arbeiten vorhersagbar zusammen, mit klaren Grenzen und Fehlerisolation.

Betrieb Agentischer Systeme in Produktion

Agentische Systeme sind Betriebssysteme.

Beobachtbarkeit & Debugging

Wir konzipieren für Beobachtbarkeit des Agentenverhaltens, Tracing von Entscheidungen und Zustandsänderungen und Debugging und Inspektion. Jede Aktion ist auf ihre Ursache zurückverfolgbar.

Kontrollierte Evolution

Kontrollierte Rollouts und Upgrades, Rollback- und Replay-Strategien und Governance und Zugangskontrolle. Agenten können versioniert, Blue/Green deployed, Shadow-ausgeführt und schrittweise migriert werden.

Langfristiger Betrieb

Dies ermöglicht sichere Evolution von Systemen über lange Lebenszyklen. Agenten sind konzipiert, um Jahre zu laufen, nicht Minuten, mit kontinuierlicher Verbesserung ohne Unterbrechung.

Wann Agentische Systeme Sinn Machen (und Wann Nicht)

Agentische Systeme sind effektiv, wenn Verarbeitung mehrere Schritte umfasst.

Wann Agenten Sinn Machen

Agentische Systeme sind effektiv, wenn Verarbeitung mehrere Schritte umfasst, Entscheidungen von akkumuliertem Kontext abhängen, Workflows dynamisch verzweigen, Reasoning mit deterministischer Validierung kombiniert werden muss und Verhalten wiederholbar und auditierbar sein muss.

Auslösemodi

Agenten können durch kontinuierliche Streams, geplante Batch-Ausführungen, Bulk-Uploads oder historische Wiederverarbeitung ausgelöst werden. Der entscheidende Faktor ist zustandsbehaftete Entscheidungslogik, nicht der Ingestion-Modus.

Wann Agenten Zu Vermeiden Sind

Agentische Systeme sind nicht die richtige Wahl, wenn Logik rein zustandslos ist, Verarbeitung eine einzelne deterministische Transformation ist oder keine Koordination oder Verzweigung erforderlich ist. Wir vermeiden bewusst Agenten, wo einfachere Architekturen ausreichend sind.

Technologien & Frameworks

Produktionsreif, pluggable by Design.

Apache Flink

Zustandsbehaftete Operatoren mit Exactly-Once-Garantien für Agentenausführung.

Akka

Event-sourced Agenten und Supervision für hierarchische Systeme.

PostgreSQL

Strukturierte Datenspeicherung für Agentenzustand und operative Daten.

MongoDB

Dokumentenspeicher für flexiblen Agentenkontext und Konfiguration.

Apache Iceberg

Historischer Kontext und analytische Abfragen für wiederholbare Entscheidungseingaben.

Apache Paimon

Streaming-Tabellenspeicher für Agentenzustand und Kontext.

Pinecone

Vektordatenbank für semantische Suche und Langzeitspeicher.

Milvus

Open-Source-Vektordatenbank für Embedding-Speicherung und -Abruf.

Weaviate

Vektordatenbank mit nativer KI-Integration für Agentenspeicher.

Qdrant

Hochperformante Vektordatenbank für schnellen semantischen Abruf.

Neo4j

Graphdatenbank für Beziehungsmodellierung und Wissensgraphen.

Apache JanusGraph

Verteilte Graphdatenbank für großskaliges Beziehungstracking.

Wie Diese Expertise Applied Wird

Diese Expertise wird angewendet auf:

Decision Intelligence Systeme
Multi-Step-Verarbeitungspipelines
Intelligente Automatisierung
KI-gestützte Betriebsplattformen
Koordinierte agentenbasierte Systeme

Sie integriert sich natürlich mit:

Häufig Gestellte Fragen

Wie unterscheiden sich agentische Systeme von LLM-Orchestrierung?

Agentische Systeme sind langlebige, zustandsbehaftete Prozesse mit dauerhaftem Zustand und deterministischer Wiederherstellung. LLM-Orchestrierungsbibliotheken konzentrieren sich typischerweise auf das Verketten von Prompts, ohne Fehlertoleranz, Replay oder Multi-Step-Koordination zu adressieren.

Können agentische Systeme mit Batch-Verarbeitung arbeiten?

Ja. Agenten sind signal-driven, nicht nur stream-basiert. Sie können durch geplante Batches, Bulk-Uploads, historische Wiederverarbeitung oder kontinuierliche Streams ausgelöst werden. Die Architektur ist ingestion-mode-agnostisch.

Agenten sichern Zustand explizit. Fehler lösen deterministische Wiederherstellung vom letzten konsistenten Checkpoint aus. Historische Eingaben können wiedergegeben werden. Zustandsübergänge sind auditierbar.

Welche Rolle spielen LLMs in agentischen Systemen?

LLMs sind Reasoning-Komponenten, keine Controller. Agenten entscheiden, wann das LLM aufgerufen wird, rufen eingeschränkten Kontext ab, validieren Ausgaben und aktualisieren Zustand. Dies gewährleistet Reproduzierbarkeit und Kostenkontrolle.

Wie koordinieren Sie mehrere Agenten?

Multi-Agent-Systeme verwenden explizite Abhängigkeiten, Reihenfolgegarantien und Backpressure-Handling. Muster umfassen gestaffelte Pipelines, bedingte Verzweigung und abhängigkeitsbewusste Planung — abgeleitet von verteilter DAG-Ausführung.

Wann sollten Organisationen agentische Systeme vermeiden?

Wenn Logik rein zustandslos ist, Verarbeitung eine einzelne deterministische Transformation ist oder keine Koordination erforderlich ist. Wir vermeiden bewusst Agenten, wo einfachere Architekturen ausreichend sind.

Aufbau agentischer Systeme, die zuverlässig in Produktion laufen müssen? Lassen Sie uns über Ihre zustandsbehaftete KI-Architektur sprechen.

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