KI-Agenten – Monitoring, Guardrails und Qualitätssicherung im Betrieb

Diese Schulung zeigt, wie KI-Agenten im produktiven Einsatz kontrolliert werden. Sie erfahren, welche Daten für Analyse und Fehlerbehebung wichtig sind und wie Teams mit Traces, Dashboards und Reviews arbeiten.

Das Seminar verbindet Prompt Management, Evaluation, Guardrails und Eskalation. Sie planen Freigaben für kritische Aktionen, prüfen RAG-Qualität und leiten aus Nutzerfeedback konkrete Verbesserungen ab.

Am Ende können Sie Abläufe für Betrieb, Qualitätssicherung und Änderungskontrolle aufbauen. Der Kurs unterstützt Sie dabei, Agentensysteme sicherer und verlässlicher zu betreiben.

Betriebsanforderungen für KI-Agenten

• Unterschied zwischen klassischem Softwarebetrieb und Agentenbetrieb
• Nichtdeterministisches Verhalten von LLM-basierten Systemen
• Risiken durch Tool-Nutzung, Kontextwechsel und autonome Entscheidungen
• Typische Fehlerbilder im produktiven Einsatz
• Rollen und Verantwortlichkeiten im Betrieb

Monitoring und Observability

• Logging von Prompts, Antworten und Tool Calls
• Tracing von Agentenentscheidungen und Workflow-Schritten
• Analyse von Fehlverhalten und unerwarteten Ergebnissen
• Metriken für Qualität, Kosten, Latenz und Zuverlässigkeit
• Dashboards und Review-Prozesse für Agentensysteme

Prompt Engineering und Prompt Management

• Systematische Gestaltung von System-, Rollen- und Aufgabenprompts
• Prompt Patterns für stabile Agentensteuerung
• Versionierung und Vergleich von Prompts
• Debugging fehlerhafter Agentenantworten
• Reduktion von Halluzinationen und Fehlinterpretationen

Evaluation und Model Harness

• Aufbau von Testfällen für Agentenverhalten
• Vergleich von Modellantworten und Prompt-Varianten
• Regressionstests für Prompts, Tools und Workflows
• Bewertung von RAG-Qualität und Kontextnutzung
• Qualitätssicherung vor Änderungen an Agentensystemen

Guardrails und Sicherheitsmechanismen

• Prompt Injection und Jailbreak-Risiken
• Output Filtering und Content-Regeln
• Zugriffskontrolle für Tools und sensible Daten
• Begrenzung autonomer Aktionen
• Sicherheits- und Freigabekonzepte für kritische Workflows

Eskalation und Human-in-the-Loop

• Erkennung unsicherer oder kritischer Situationen
• Freigabeprozesse für risikobehaftete Aktionen
• Übergabe an Menschen bei Unsicherheit oder Regelverletzungen
• Fallback-Strategien und Fail-Safe-Mechanismen
• Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen

Kontinuierliche Verbesserung

• Feedback-Schleifen aus Nutzerinteraktionen
• Analyse von Fehlerklassen und Optimierungspotenzialen
• Anpassung von Prompts, Tools und Wissensquellen
• Governance für Änderungen an Agentensystemen
• Praxisnaher Betriebsprozess für KI-Agenten

Grundwissen zu KI-Agenten und LLM-Anwendungen ist erforderlich. Erfahrung mit Softwarebetrieb, Monitoring, DevOps oder Qualitätssicherung ist hilfreich.