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Leistung · Agent Operations

Evaluation und Agent Operations für KI-Agenten

Ein Agent, der im Pilot überzeugt, kann im Alltag schleichend schlechter werden – durch neue Modellversionen, veränderte Daten oder Fälle, die niemand vorhergesehen hat. Wir machen Antwortqualität, Kosten, Durchlaufzeit, Eskalationen und Fehler messbar, damit Sie den Agenten kontrolliert verbessern und verlässlich betreiben können.

Häufige Fragen
  • Testfälle mit Soll-Ergebnis
  • Monitoring und Kostenlimits
  • Regelmäßige Auswertung

Der Betriebskreislauf

Agent imBetrieb1. Testen2. Ausrollen3. Beobachten4. Verbessern
Jede Änderung am Agenten läuft durch denselben Kreislauf – erst messen, dann ausrollen.

Was sind Agent Operations?

Agent Operations bezeichnet den laufenden Betrieb von KI-Agenten: das Messen von Qualität und Kosten, das Erkennen von Fehlern und Abweichungen, das Prüfen neuer Modell- oder Prompt-Versionen vor dem Ausrollen und die Pflege der Testfälle. Es ist für KI-Agenten das, was Monitoring und Release-Management für klassische Software sind.

Leistungsumfang

Was zur Evaluation und zum Betrieb gehört

01

Evaluations-Set

Eine Sammlung realistischer Fälle mit bekannten Soll-Ergebnissen, inklusive Grenzfällen und Versuchen, den Agenten in die Irre zu führen.

02

Qualitätsmetriken

Messgrößen, die zum Prozess passen: fachliche Korrektheit, Quellentreue, Formatfehler, Eskalationsquote, Nacharbeit.

03

Monitoring und Kostenkontrolle

Laufende Beobachtung von Tokenverbrauch, Latenz, Werkzeugfehlern und Abbrüchen, mit Budgets und Warnschwellen.

04

Release-Prozess

Neue Modelle, Prompts oder Werkzeuge werden gegen das Evaluations-Set geprüft, bevor sie produktiv gehen.

Kennzahlen

Welche Kennzahlen ein KI-Agent im Betrieb braucht

Nicht jede Kennzahl ist für jeden Agenten relevant. Diese Übersicht zeigt, was wir typischerweise messen und welche Frage die jeweilige Kennzahl beantwortet.

Welche Kennzahlen ein KI-Agent im Betrieb braucht
KennzahlBeantwortet die FrageGemessen über
AntwortqualitätIst das Ergebnis fachlich richtig und vollständig?Evaluations-Set, Stichproben durch Fachleute
QuellentreueStützt sich die Antwort auf die richtigen Belege?Abgleich von Antwort und verwendeten Quellen
EskalationsquoteWie oft übergibt der Agent an einen Menschen – und zu Recht?Protokoll der Übergaben mit Begründung
WerkzeugfehlerScheitern Aufrufe an Systemen oder an falschen Eingaben?Strukturierte Logs der Werkzeugaufrufe
Kosten pro VorgangLohnt sich der Agent im Verhältnis zum manuellen Aufwand?Tokenverbrauch, Infrastruktur, Nacharbeit
DurchlaufzeitWird der Prozess für Kunden oder Team schneller?Zeitstempel von Eingang bis Abschluss
Arbeitssitzung zur Umsetzung eines KI-Agenten im Unternehmen

Vorgehen

So arbeiten wir

  1. 01

    Messgrößen festlegen

    Gemeinsam mit dem Fachbereich: Was heißt „gut“ für diesen Prozess?

  2. 02

    Evaluations-Set aufbauen

    Echte, anonymisierte Fälle mit Soll-Ergebnissen, laufend ergänzt.

  3. 03

    Monitoring einrichten

    Logs, Dashboards, Budgets und Warnschwellen im bestehenden Betrieb.

  4. 04

    Regelmäßig auswerten

    Fehler und Eskalationen werden ausgewertet und in Verbesserungen übersetzt.

Eigenes Produkt

Agenten auch außerhalb Ihres Systems messen

Für die Messung, wie KI-Agenten Ihre Marke empfehlen und an welchen Werkzeugen sie scheitern, haben wir ein eigenes Produkt für den internationalen Markt entwickelt.

Passt das zu Ihrem Vorhaben?

Beschreiben Sie uns kurz den Prozess oder die Frage, die Sie beschäftigt. Im Erstgespräch klären wir, ob und wie wir helfen können.

Häufige Fragen

Antworten zu Evaluation und Agent Operations

Wie testet man die Qualität eines KI-Agenten?

Die Qualität eines KI-Agenten wird mit einem Evaluations-Set getestet: einer Sammlung realistischer Fälle, für die das richtige Ergebnis bekannt ist. Der Agent bearbeitet diese Fälle, und die Ergebnisse werden automatisch und durch Stichproben von Fachleuten bewertet. So wird sichtbar, ob eine Änderung den Agenten besser oder schlechter macht.

Warum reicht ein erfolgreicher Pilot nicht aus?

Ein Pilot zeigt, dass der Agent unter den getesteten Bedingungen funktioniert. Im Betrieb ändern sich Modelle, Daten und die Art der Anfragen. Ohne laufende Messung fallen Qualitätsverluste oft erst auf, wenn sich Kunden oder Mitarbeitende beschweren.

Wie lassen sich die laufenden Kosten eines KI-Agenten kontrollieren?

Durch Messung der Kosten pro Vorgang, Budgets und Warnschwellen pro Agent, die Wahl passender Modelle für einfache und schwierige Teilschritte sowie Caching wiederkehrender Anfragen. Kostenkontrolle ist Teil des Betriebs, nicht eine nachträgliche Abrechnungsfrage.

Was passiert, wenn ein Anbieter ein neues Modell veröffentlicht?

Ein neues Modell wird zuerst gegen das Evaluations-Set geprüft. Nur wenn Qualität, Kosten und Verhalten mindestens gleichwertig sind, wird es ausgerollt. Ohne dieses Set ist ein Modellwechsel ein Blindflug.

Übernehmen Sie den Betrieb oder unser Team?

Beides ist möglich. Wir können den Betrieb begleiten oder Ihr Team so einarbeiten, dass es Evaluation, Monitoring und Releases selbst verantwortet. Entscheidend ist, dass die Verantwortung eindeutig geregelt ist.