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