KI-Agenten optimieren: Fokus auf Architektur statt Modell-Fine-Tuning

Der Autor argumentiert, dass viele vermeintliche Modellausfälle in Wirklichkeit architektonische Probleme sind. Ein echter Agent wird als System definiert, das ein Ziel verfolgt, nächste Schritte bestimmt, Fehler behandelt und das Ende erkennt – während die meisten produktiven 'Agenten' starre, zweckgebundene Pipelines darstellen. Erfolgreiche Teams priorisieren Tool-Design, Fehlerbehandlung und Observability vor dem ständigen Wechsel von Modell-Checkpoints. Wiederkehrende Architekturmuster wie Plan-then-Execute, die Trennung von Retrieval und Reasoning sowie strukturierte Handoffs erweisen sich als wichtiger als die Wahl des Frameworks. Zudem scheitern RAG-Systeme häufig an fehlerhaften Chunk-Grenzen und schlechten Metadaten, weshalb strukturierte Repräsentationen empfohlen werden. Langfristig bleiben Governance, Observability und zuverlässige Tool-Nutzung die zentralen Engineering-Herausforderungen, die über rein modellbasiertes Fine-Tuning und Benchmarking hinausgehen.