Building Effective Agents - Patterns und Best Practices

In der Welt des Agentic Codings gibt es mittlerweile bewährte Muster und Architekturen, die sich in der Praxis als besonders effektiv erwiesen haben. Anthropic hat diese Patterns systematisch analysiert und dokumentiert – ein unschätzbarer Leitfaden für alle, die robuste und effiziente KI-Agenten entwickeln wollen.

Die fünf essentiellen Agent-Patterns

1. Prompt Chaining: Schritt für Schritt zum Ziel

Das Pattern: Komplexe Aufgaben werden in sequenzielle Schritte aufgeteilt, wobei jeder LLM-Aufruf die Ausgabe des vorherigen verarbeitet.

Perfekt für:

• Aufgaben mit klaren, zerlegbaren Teilschritten
• Marketing-Workflows (Texterstellung → Übersetzung → Optimierung)
• Dokumentationsabläufe

Praxisbeispiel:

Schritt 1: Erstelle Produktbeschreibung
Schritt 2: Übersetze in 3 Sprachen
Schritt 3: Optimiere für SEO
Schritt 4: Generiere Social Media Posts

Warum es funktioniert: Jeder Schritt hat einen klaren Fokus und baut auf dem vorherigen auf. Das reduziert Komplexität und macht Fehlerdiagnose einfacher.

2. Routing Workflow: Der intelligente Verteiler

Das Pattern: Eingehende Anfragen werden klassifiziert und an spezialisierte Folgeaufgaben weitergeleitet.

Kernidee: Separation of Concerns – verschiedene Agenten für verschiedene Aufgabentypen.

Praktische Anwendung:

• Kundenservice: Beschwerden → Complaint-Handler, Fragen → FAQ-Bot, Bestellungen → Order-Processor
• Code-Review: Security-Issues → Security-Agent, Performance → Performance-Agent

Der Vorteil: Spezialisierung führt zu besseren Ergebnissen als ein “Alleskönner”-Agent.

3. Parallelization: Teile und herrsche

Hier gibt es zwei mächtige Varianten:

Variante A - Sectioning: Große Aufgaben werden in unabhängige Teilaufgaben aufgeteilt, die parallel bearbeitet werden.

Variante B - Voting: Dieselbe Aufgabe wird mehrfach parallel ausgeführt für diverse Outputs oder Konsens-Bildung.

Ideal für:

• Code-Reviews: Verschiedene Agenten prüfen Security, Performance, Code-Style parallel
• Guardrails: Mehrere Agenten bewerten Content aus verschiedenen Perspektiven
• Komplexe Analysen: Verschiedene Aspekte eines Problems parallel betrachten

4. Orchestrator-Workers: Der dynamische Coordinator

Das Pattern: Ein zentraler LLM zerlegt Aufgaben dynamisch und delegiert an Worker-LLMs.

Besonderheit: Die Subtasks werden nicht vorab definiert, sondern je nach Kontext dynamisch erstellt.

Perfekt für:

• Coding-Aufgaben: Orchestrator plant Architektur, Workers implementieren Module
• Komplexe Recherchen: Orchestrator definiert Suchstrategie, Workers führen spezifische Recherchen durch
• Unvorhersagbare Tasks: Wenn man nicht weiß, welche Subtasks benötigt werden

Warum es mächtig ist: Flexibilität bei komplexen, unstrukturierten Problemen.

5. Evaluator-Optimizer: Der Perfektionist

Das Pattern: Ein LLM generiert eine Antwort, ein anderer evaluiert und gibt Feedback für iterative Verbesserung.

Der Workflow:

1. Generator erstellt erste Version
2. Evaluator analysiert und gibt spezifisches Feedback
3. Generator überarbeitet basierend auf Feedback
4. Wiederholung bis Qualitätskriterien erfüllt sind

Besonders effektiv bei:

• Literarischen Übersetzungen: Nuancen und Stil iterativ verfeinern
• Komplexer Informationssammlung: Vollständigkeit und Genauigkeit sicherstellen
• Kreativen Tasks: Verschiedene Ansätze bewerten und optimieren

Erfolgsprinzipien für Agent-Development

1. Simplicity First

“Das beste System ist das einfachste, das funktioniert.”

Beginne mit einfachen Lösungen und füge Komplexität nur hinzu, wenn wirklich nötig. Ein Prompt Chain kann oft das leisten, was ein komplexes Multi-Agent-System verspricht.

2. Transparenz in der Planung

Mache jeden Planungsschritt sichtbar und nachvollziehbar. Das hilft nicht nur beim Debugging, sondern auch beim Verständnis der Agent-Entscheidungen.

3. Tools dokumentieren und testen

Jedes Tool sollte:

• Klar dokumentierte Parameter haben
• Erwartete Inputs/Outputs spezifizieren
• Fehlerbehandlung implementieren
• In isolierten Umgebungen getestet werden

4. Framework-Verständnis

Verstehe den Code hinter den Frameworks, die du nutzt. Abstraktion ist mächtig, aber Transparenz ist entscheidend bei kritischen Anwendungen.

Praktische Entscheidungshilfen

Wähle Prompt Chaining, wenn:

• Du eine klare Sequenz von Schritten hast
• Jeder Schritt vom vorherigen abhängt
• Der Ablauf vorhersagbar ist

Wähle Routing, wenn:

• Du verschiedene Arten von Inputs bearbeitest
• Spezialisierung wichtiger ist als Generalisierung
• Du klare Kategorien definieren kannst

Wähle Parallelization, wenn:

• Teilaufgaben unabhängig voneinander sind
• Du mehrere Perspektiven auf dasselbe Problem brauchst
• Zeit ein kritischer Faktor ist

Wähle Orchestrator-Workers, wenn:

• Die Subtasks nicht vorhersagbar sind
• Du maximale Flexibilität brauchst
• Die Komplexität der Aufgabe variiert

Wähle Evaluator-Optimizer, wenn:

• Qualität wichtiger ist als Geschwindigkeit
• Du klare Bewertungskriterien hast
• Iterative Verbesserung möglich ist

Meine Erfahrung: Was wirklich funktioniert

Nach der Arbeit mit verschiedenen Agent-Architectures kann ich bestätigen: Der richtige Pattern für das spezifische Problem ist entscheidender als die sophistizierteste Lösung.

Was ich gelernt habe:

• Starte einfach: Prompt Chaining löst 80% der Probleme
• Measure first: Miss Performance, bevor du optimierst
• Sandboxing ist Gold wert: Teste jeden Agent isoliert
• Dokumentation zahlt sich aus: Spätere Debugging-Sessions danken dir

Fazit: Pattern mit Bedacht wählen

Diese fünf Patterns decken die meisten realen Agent-Szenarien ab. Das Geheimnis liegt nicht darin, das komplexeste Pattern zu wählen, sondern das passendste für dein konkretes Problem.

Die Anthropic-Philosophie zusammengefasst: Build the right system for your needs, not the most sophisticated one.

Welches Pattern verwendest du am häufigsten? Und welche Herausforderungen hast du bei der Implementierung komplexerer Agent-Architekturen erlebt?