KI-Agenten-Architektur

Wie Executor, Workflow-Graphen und Validierung Agenten zuverlässig machen

Bessere Prompts machen KI-Agenten nicht zuverlässig – Prompts lenken Gedanken, aber sie führen keine Vorgänge aus. Diese Folge zeigt die Architektur dahinter: Das LLM schlägt vor, der Executor setzt durch und die Validierung des Workflow-Graphen entscheidet – übertragen auf Microsoft Graph, Azure OpenAI und Copilot Studio.

▶ KI-Agenten-Architektur: Wie Executor, Workflow-Graphen und Validierung Agenten zuverlässig machen (KI-Synchronfassung)

Das erfahren Sie:

1. Die Vertragsprüfung vor der Ausführung: Fähigkeitsübereinstimmung, Richtlinienkonformität und überprüfbare Nachbedingungen – plus Ablehnung mit Gründen und sicheren Alternativen
2. Die drei Fehlermodi reiner Prompt-Agenten: halluzinierte Tools, fehlende Vorbedingungen und stille Teilfehler
3. Executoren mit Idempotenzschlüsseln, Fehlertaxonomie und Wiederherstellungspfaden sowie Workflow-Graphen mit Knoten, Kanten, Zustand und Rollback
4. Secure by Design: statische Graphenvalidierung, Laufzeit-Richtlinien mit Entra-ID-Bereichen, Bereinigung von Ein- und Ausgaben und unveränderliche Prüfprotokolle
5. Das Microsoft-Szenario mit Microsoft Graph, Azure OpenAI und Copilot Studio – inklusive Zitaten, menschlichen Kontrollpunkten und Vorher-Nachher-Metriken für Genauigkeit, Latenz und Kosten

Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.