KI-Agents in Ihrem Portfolio: Wie Sie Agentic-Entwicklungsfähigkeiten Präsentieren

Vor zwei Jahren war es ein großer Deal, einen KI-Chatbot in Ihrem Portfolio zu haben. Jetzt ist es nichts Besonderes. Was Sie von anderen abhebt, ist das Erstellen eines Systems mit einem LLM als Gehirn - einem System, das planen, Werkzeuge verwenden und Entscheidungen treffen kann.

Ein solches System, auch als agentic-System bezeichnet, ist schwer zu erstellen. Es muss ein Ziel in kleinere Schritte unterteilen, Werkzeuge wie APIs oder Code verwenden und seinen Plan basierend auf dem, was passiert, anpassen. Und es muss all dies ohne Fehler machen.

Was also macht ein gutes Projekt aus? Wie wäre es mit einem Job-Such-Agenten, der eine Stellenbeschreibung nimmt, diese mit Ihrem Lebenslauf abgleicht und einen Bewerbungsbrief schreibt? Oder einem Code-Review-Agenten, der einen Diff liest, Probleme findet und Lösungsvorschläge macht? Diese Projekte zeigen, dass Sie die Herausforderungen beim Erstellen eines zuverlässigen Agents verstehen.

Der schwierige Teil ist die Bewältigung von Fehlern. Was, wenn Ihr LLM anfängt, falsche, aber plausible Werkzeugaufrufe zu generieren? Sie benötigen Validierungsschichten, um diese Fehler zu erkennen. Was, wenn Ihr Agent in einer Schleife stecken bleibt? Sie müssen die Anzahl der Schritte, die er ausführen kann, begrenzen. Und was, wenn jemand versucht, Ihren Agenten mit schlechten Eingaben zu täuschen? Sie müssen diese Eingaben sanitisieren und von dem Rest des Systems trennen.

Wenn Sie ein Framework wählen, sollten Sie sich nicht zu sehr um die Frage kümmern, welches das beste ist. Stellen Sie einfach sicher, dass Sie verstehen, wie es funktioniert. Das Erstellen eines Systems direkt auf der OpenAI-API kann beeindruckender sein als die Verwendung eines Frameworks, aber nur, wenn Sie erklären können, was Sie tun.

In einem Vorstellungsgespräch sollten Sie bereit sein, über die Architektur Ihres Projekts zu sprechen. Zeichnen Sie ein Diagramm, wenn Sie müssen. Seien Sie klar, wie Ihr Agent plant, Werkzeuge verwendet und beobachtet, was passiert. Und haben Sie keine Angst, über die schwierigen technischen Probleme zu sprechen, die Sie gelöst haben. Was war der schwierigste Teil? Wie haben Sie ihn behoben?

Die Frage, ob Ihr Agent korrekt funktioniert, ist eine schwierige. Sie mögen keine klare Antwort haben, aber zeigen Sie, dass Sie darüber nachgedacht haben. Wie würden Sie Ihren Agenten skalieren? Was ist mit Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit? Das sind alle wichtige Fragen.

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Ich denke, das ist alles. Das Erstellen eines agentic-Systems ist schwierig, aber es ist das, was Sie in 2026 von anderen abhebt. Erwarten Sie nur nicht, dass es leicht ist.

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