Sie sehen diese Wahl wahrscheinlich als binär an: eine LLM-Funktion hinzufügen oder einen Agenten entwickeln. Aber ein LLM ist ein Modell. Ein Agent ist die Architektur darum herum. Tools, Speicher, Orchestrierung, Kontrollfluss, Schutzmechanismen. Zwei verschiedene Kategorien von Dingen.

Die Frage, die Sie sich bezüglich Ihrer Roadmap stellen sollten, ist also enger gefasst als „LLM oder Agent“. Fragen Sie sich, ob Ihr Produkt eine bessere Argumentation innerhalb einer einzelnen Interaktion benötigt, oder ob es ein System braucht, das ein Ergebnis über mehrere Schritte und wechselnde Bedingungen hinweg verfolgen kann. 

OpenAI und Anthropic ziehen beide diese Grenze. OpenAI beschreibt Agenten als Systeme, die Aufgaben im Namen eines Benutzers mithilfe von Tools und Schutzmechanismen erledigen. Anthropic trennt strukturierte Workflows von autonomen Agenten.

Wir arbeiten mit technischen Gründern und Engineering-Leitern zusammen, die diese Entscheidung unter realen Produktzeitplänen und mit echten Einschränkungen treffen müssen. Im Folgenden erläutern wir, wann eine einfache LLM-Funktion ausreicht, wann ein Workflow Ihnen mehr ohne den Overhead bietet und wann eine Agentenarchitektur die Betriebskosten wert ist.

So wählen Sie die richtige KI-Architektur für Ihr Produkt

Sie brauchen nicht immer einen Agenten. Manchmal benötigen Sie die einfachste Architektur, die das Ergebnis, das Ihren Benutzern wichtig ist, zuverlässig liefert. Für die meisten Teams, mit denen wir zusammenarbeiten, bedeutet das einen einzigen, gut promptierten LLM-Aufruf mit Retrieval, klaren Anweisungen und strukturierten Ausgaben. Kein Framework. Keine Orchestrierungsebene. Nur ein Modell, das eine Aufgabe gut erledigt.

Anthropic und OpenAI sagen dies übrigens beide. Anthropic stellte fest, dass ihre erfolgreichsten Entwicklerteams auf einfache, zusammensetzbare Muster statt auf Agenten-Frameworks setzen. OpenAI empfiehlt, mit klaren Anwendungsfällen und vorhersehbaren Grenzen zu beginnen, bevor Autonomie hinzugefügt wird. Dies sind die Unternehmen, die die Modelle entwickeln, und sie sagen Ihnen, dass Sie langsamer machen sollen.

Wann eine LLM-Funktion für eine Produkt-Roadmap ausreicht

Wenn Ihr Produkt zusammenfassen, klassifizieren, extrahieren oder Entwürfe aus einer definierten Wissensbasis erstellen muss, benötigen Sie wahrscheinlich eine LLM-Funktion, keinen Agenten. Das Modell verarbeitet die Sprache. Ihre Anwendung steuert, was davor und danach geschieht. Genau diese Trennung ist der entscheidende Punkt.

Denken Sie darüber nach, wie das in der Praxis aussieht. Ein Support-Tool, bei dem Ihr Team von KI entworfene Antworten überprüft und versendet. Eine Dokumenten-Pipeline, die Felder extrahiert und in eine Regel-Engine einspeist. Eine interne Suchoberfläche, über die Mitarbeiter Fragen zu genehmigten Quellen stellen. In jedem Fall erhalten Sie echten Mehrwert vom Modell, ohne ihm Autonomie zu verleihen. Ihr Code entscheidet immer noch, was wann und in welcher Reihenfolge ausgeführt wird.

Anbieter von Basismodellen nennen dies ein „augmented LLM“, und die Bezeichnung ist wichtig. Das Anschließen eines Retrievals oder eines Tool-Aufrufs macht Ihr Produkt nicht zu einem Agenten. Es macht es zu einer LLM-Funktion mit besseren Eingaben. Viele der Systeme, die wir bei Codebridge Sie sind hier, werden schneller ausgeliefert, kosten weniger im Betrieb und fallen auf vorhersehbare Weise aus. Dieser letzte Punkt ist wichtiger, als die meisten Teams erkennen.

Wann man einen LLM-gestützten Workflow anstelle eines KI-Agenten einsetzt

Für viele der Produkte, die wir entwickeln, ist dies der richtige Ansatzpunkt. Keine LLM-Funktion. Kein Agent. Sondern ein Workflow, bei dem der Prozess im Voraus definiert ist, aber ein oder mehrere Schritte ein LLM nutzen, um eine Einschätzung vorzunehmen.

Sie kennen den Weg. Ihr Code definiert die Abfolge, die Verzweigungslogik und die Übergaben. Das Modell wird an bestimmten Schritten eingesetzt, um spezifische Aufgaben zu erledigen: dieses Ticket bewerten, dieses Dokument zusammenfassen, diese Klausel kennzeichnen. Dann übernimmt Ihr System wieder und geht zum nächsten Schritt über.

Workflows orchestrieren LLMs über vordefinierte Pfade. Agenten steuern ihre eigenen Pfade. Wenn Sie Ihren Prozess auf einem Whiteboard skizzieren bevor Sie Code schreiben, haben Sie einen einfachen Workflow.

Der Grund, warum das wichtig ist: Sie behalten die Kontrolle. Ihr Team kann modellgestützte Entscheidungen zur Dokumentenprüfung, zum Onboarding, zur Support-Weiterleitung und zu Compliance-Warteschlangen hinzufügen, ohne dem System die Erlaubnis zu geben, selbst zu entscheiden, was als Nächstes geschieht. Wir sehen, dass technische Gründer zu Agentenarchitektur greifen, wenn ein Workflow ihnen 90 % des Werts zu einem Bruchteil der Betriebskosten liefern würde. Testen Sie Ihren Prozess zuerst auf einem Whiteboard. Wenn die Schritte stabil sind, benötigen Sie einen Workflow.

Wann Ihr Produkt tatsächlich eine agentische KI-Architektur benötigt

Sie benötigen einen Agenten, wenn Ihr Produkt seinen nächsten Schritt selbst herausfinden muss. Nicht ein Ergebnis abrufen. Nicht einer Sequenz folgen. Sondern herausfinden, was zu tun ist, ein Werkzeug auswählen, es ausprobieren und sich erholen, wenn der erste Versuch fehlschlägt.

OpenAIs praktischer Leitfaden drückt es konkret aus: Agenten eignen sich für Probleme, die komplexe Entscheidungsfindung, unstrukturierte Daten oder regelbasierte Systeme umfassen, die zu anfällig sind, um sie zu warten. Der gemeinsame Nenner ist, dass Sie den Prozess nicht im Voraus auf einem Whiteboard skizzieren können. Die Schritte hängen davon ab, was das System unterwegs findet.

Stellen Sie sich ein Produkt vor, das betriebliche Ausnahmen untersucht. Es zieht Kontext aus drei verschiedenen Systemen, testet eine Hypothese, stößt an eine Sackgasse, versucht einen zweiten Weg und eskaliert nur dann an einen Menschen, wenn es genügend Informationen hat, um diese Eskalation nützlich zu machen. Sie können diese Sequenz nicht fest codieren, da sich die Sequenz mit jeder Ausnahme ändert. Das ist der Bereich für Agenten.

Versuchen Sie einen einfachen Test. Wenn Sie den „Happy Path“ und die drei häufigsten Fehlerpfade in einem Flussdiagramm spezifizieren können, bauen Sie einen Workflow. Wenn die Pfade von einem Laufzeitkontext abhängen, den Sie zur Entwurfszeit nicht antizipieren können, dann handelt es sich um einen Agenten. Die meisten Teams erreichen diesen Punkt später, als sie erwarten.

Was sich ändert, wenn Sie von einer LLM-Funktion zu einem KI-Agenten wechseln

Wenn Sie von einer LLM-Funktion zu einem Agenten wechseln, ändern Sie Ihr Betriebsmodell. Die meisten Teams planen die Funktionalität. Wenige planen, was damit einhergeht.

Bei einer LLM-Funktion bewerten Sie, ob die Ausgabe des Modells gut genug ist. Bei einem Agenten sind Sie für eine längere Liste verantwortlich. Worauf kann dieses System zugreifen? Welche Aktionen müssen von einem Menschen genehmigt werden? Wie erkennen Sie, wenn es stillschweigend fehlschlägt? Was protokollieren Sie, und wer überprüft die Protokolle? Wie erholt sich das System, wenn es mitten in einer Aufgabe den falschen Pfad wählt?

Dies sind Betriebsfragen, keine Modellfragen. Viele Teams empfehlen human-in-the-loop Prüfpunkte für kritische Aktionen und wiederholte Fehler. NIST-Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement geht noch weiter und besagt, dass vertrauenswürdige KI von Governance, Messung und Risikomanagement über den gesamten Systemlebenszyklus hinweg abhängt. Beide sagen dasselbe. Das Modell ist der kleinste Teil Ihres Problems, sobald Sie ihm die Fähigkeit zum Handeln geben.

Wir sagen unseren Kunden dies frühzeitig, weil die Teams, die mit Agenten Schwierigkeiten haben, selten mit dem Modell Schwierigkeiten haben. Sie haben Schwierigkeiten mit Berechtigungen, Beobachtbarkeit und Fehlerbehebung. Wenn Sie nicht bereit sind, in diese drei Dinge zu investieren, sind Sie nicht bereit für Agenten.

Risiken von KI-Agenten: Was mit mehr Autonomie zunimmt

Jedes Werkzeug, das Sie einem Agenten geben, ist eine Angriffsfläche. Jede Berechtigung ist eine Vertrauensentscheidung. Dies ist kein theoretisches Risikomanagement. NISTs jüngste Arbeit zur Absicherung von Agentensystemen nennt die spezifischen Bedrohungen: Identitätsspoofing, Autorisierungsfehler, indirekte Prompt-Injection und Lücken in den Audit-Trails. Diese Probleme existieren nicht, wenn Ihre LLM-Funktion eine Zusammenfassung in einer Sandbox erstellt. Sie treten in dem Moment auf, in dem Ihr System eine Datenbank lesen, eine API aufrufen oder eine Nachricht im Namen eines Benutzers senden kann.

Wenn Sie sich also für eine Agentenarchitektur entscheiden, entscheiden Sie sich auch dafür, die Disziplin darum herum aufzubauen. Sie müssen definieren, welche Werkzeuge der Agent erreichen kann und unter welchen Bedingungen. Sie benötigen Genehmigungsschranken für destruktive oder irreversible Aktionen. Sie benötigen eine Protokollierung, die die Argumentationskette des Agenten erfasst, nicht nur seine Ausgaben. Und Sie benötigen einen Plan dafür, was passiert, wenn der Agent auf einen Prompt-Injection-Versuch oder ein Kontextfenster stößt, das stillschweigend beschädigt wurde.

Unternehmen können beeindruckende Agenten-Demos erstellen, scheitern dann aber monatelang an genau diesen Problemen. Das Modell funktionierte. Die Operationen darum herum nicht. Integrieren Sie die Schutzmechanismen von Anfang an in Ihre Architektur, oder planen Sie einen späteren Neuaufbau zu dreifachen Kosten.

Ein einfacher Roadmap-Test

Vergessen Sie die Bezeichnungen. Betrachten Sie, was Ihr Produkt leisten muss, und passen Sie dann die Architektur an das Verhalten an.

Verwenden Sie eine LLM-Funktion wenn Ihr Produkt innerhalb einer einzigen, begrenzten Interaktion zusammenfassen, klassifizieren, extrahieren, entwerfen oder Fragen beantworten muss. Ihr Code steuert den Ablauf. Das Modell verarbeitet die Sprache. Liefern Sie es aus, überwachen Sie die Ausgabequalität, iterieren Sie an den Prompts.

Verwenden Sie einen Workflow wenn Ihr Geschäftsprozess definierte Schritte hat, aber einer oder mehrere dieser Schritte eine Modellbewertung erfordern. Sie können es auf einem Whiteboard zeichnen. Sie können die Ein- und Ausgaben für jede Phase spezifizieren. Das Modell erscheint dort, wo Sie es anweisen, erledigt seine Arbeit und gibt die Kontrolle zurück.

Verwenden Sie einen Agenten wenn das System seinen nächsten Schritt selbst entscheiden, zwischen Werkzeugen wählen muss, basierend auf dem, was es findet, den Zustand über mehrere Versuche hinweg beibehalten und sich ohne menschliches Eingreifen von Fehlern erholen muss. Sie können diesen Prozess nicht im Voraus zeichnen, da der Pfad vom Laufzeitkontext abhängt.

Beginnen Sie einfach. Fügen Sie Autonomie nur hinzu, wenn der Anwendungsfall Sie dazu zwingt. Bei Codebridge prüfen wir diese Entscheidung mit jedem Kunden, bevor eine einzige Zeile Architektur geschrieben wird. Der günstigste Agent ist der, den Sie nicht gebaut haben, als ein Workflow funktioniert hätte.

Fazit

Die meisten Produkte benötigen keinen Agenten. Sie benötigen eine gut entwickelte LLM-Funktion oder einen Workflow, der die Modellbewertung an den richtigen Stellen einsetzt. Die Architektur, die sich durchsetzt, ist diejenige, die den Nutzern einen Mehrwert bietet, ohne betriebliche Komplexität einzuführen, für die man nicht das nötige Personal hat.

Fangen Sie dort an. Beweisen Sie, dass die LLM-Funktion eine Kennzahl beeinflusst, die Ihren Nutzern oder Ihrem Unternehmen wichtig ist. Wenn Sie an eine Grenze stoßen, weil der Prozess Entscheidungen erfordert, die Ihr Code nicht antizipieren kann, stufen Sie das System zu einem Agenten hoch. Nicht vorher.

Die drei Stufen sind keine Reifegradleiter. Eine LLM-Funktion ist keine minderwertigere Version eines Agenten. Ein Workflow ist kein Sprungbrett. Jede ist die richtige Architektur für eine andere Art von Problem. Der Fehler besteht darin, die Stufe danach auszuwählen, was ehrgeizig klingt, anstatt danach, was das Produktverhalten erfordert.

Stellen Sie zuerst das richtige Verhalten sicher. Die Architektur folgt dann.