10 bewährte Best Practices für zuverlässige KI-Agenten 2025

Bei UiPath leben wir den agentischen Mindset schon eine Weile. Wir bauen nicht nur Demos; wir bauen Agenten, die shippen, skalieren und echtes Enterprise-Chaos überleben.

Wenn Sie jemals ein Large Language Model (LLM) in Produktion verdrahtet haben, wissen Sie: Es sind nicht die Prompts, die brechen. Es ist alles drumherum. Error Handling, Context Management, Tool Contracts, Traceability. Deshalb haben wir UiPath Agent Builder in Studio so gebaut, wie wir es taten. Wir wollten Ihnen die Kontrolle und Observability geben, die Sie brauchen, um KI-Agenten wie echte Software-Komponenten arbeiten zu lassen.

Hier ist, was wir gelernt haben, Building, Testing und Shipping agentischer Automatisierungen im Maßstab. Das sind die Agent Builder Best Practices, die Ihnen helfen, von „es funktioniert irgendwie“ zu „dieses Ding läuft in Produktion, ohne mich um 2 Uhr morgens zu wecken“.

1. Agenten designen, die safe fail (nicht nur fast)

• Agenten gedankenvoll in Automatisierungen integrieren: Vermeiden Sie, Agenten in ein REFramework einzubetten, es sei denn, Sie haben einen sehr starken Use Case. Agenten führen Variablen ein (z. B. Eskalationen, Error Handling), die sorgfältig gemanagt werden müssen. Stattdessen wird UiPath Maestro™ für bessere Visibility und Control empfohlen.

• Retry-Mechanismen für Agenten vermeiden: Agenten-Output ist nicht deterministisch, daher garantiert Retrying keine Verbesserung. Stattdessen Errors innerhalb des Agenten oder Tools selbst erfassen und handhaben.

• Klein und fokussiert starten: Beginnen Sie mit Single-Responsibility-Agenten; jeder mit einem klaren Ziel und engem Scope. Breite Prompts verringern Accuracy; enge Scopes sichern konsistente Performance.

• In mehrere spezialisierte Agenten modularisieren: Bauen Sie modulare Systeme, indem Sie Agenten und Roboter für komplexe Workflows kombinieren, statt eines „Alles-Könner“-Agenten. Das ermöglicht kontrolliertes Skalieren, einfacheres Debugging und flexible Wiederverwendung.

• Für deterministische Tasks Tools nutzen: Risiko begrenzen, indem bewährte UiPath Automatisierungen oder APIs als Tools aufgerufen werden, statt den Agenten direkt handeln zu lassen, wenn der Use Case es verlangt. Das erhöht Vorhersagbarkeit und Safety.

• Agentenziele und messbare Outcomes alignen: Klare Objectives, Performance Metriken und Success Criteria vor Design-Beginn definieren. Agenten sollten innerhalb messbarer Boundaries operieren.

2. Kontext richtig konfigurieren

• Enterprise Kontext indexieren: Strukturierte Sources, Knowledge Bases (KBs) und Dokumentation indexieren, auf die Ihr Agent sich verlässt. Gutes Planning und Context Setup sind Key zu zuverlässiger Execution. Stellen Sie sicher, Sie wählen die richtige Search Strategy. Semantic Search findet meaning-based Matches in unstrukturiertem Text und Structured Search retrievt exakte Daten aus definierten Schemas. DeepRAG kombiniert beides, um tief über große, komplexe oder gemischte Sources zu reasonen.

• Das richtige Model wählen: UiPath Agent Builder in Studio ist model-agnostic, daher das Model nutzen, das Ihrem Use Case am besten passt. GPT-5 ist beispielsweise generell zuverlässiger als GPT-4. Ein anderes Model für Evaluation nutzen als für den Agenten selbst, um Bias zu vermeiden.

• Klarheit in Tool Definitions wahren: Einfache, deskriptive Tool Namen mit lowercase alphanumerischen Characters und keine Spaces oder Special Characters nutzen. Names müssen exakt matchen, was im Prompt referenziert wird.

3. Jede Capability als Tool behandeln

• Jede externe Capability als Tool behandeln: Tools sollten enge Input/Output Contracts und klare Success Criteria haben. UiPath Automatisierungen als Tools wiederverwenden, wann immer möglich.

• Schema-driven Prompts: Tool Prompts knapp und strukturiert halten. Output Shapes validieren und Null oder Empty Results explizit handhaben.

• Tools dokumentieren und versionieren: Klare Versionierung und Evaluierungs-History pro Tool maintainen. Evaluierungs-Runs mit spezifischen Versionen verlinken.

• Tools bauen, um Agenten-Reliability für deterministische Tasks zu erhöhen: LLMs sind nicht gut in Mathe, Datumsvergleiche etc. Um Issues mit der Reliability des Agenten zu vermeiden, Tools bauen, die komplexe Operationen performen.

4. Prompts wie Product Specs schreiben (nicht Prosa)

• Iteratives Design und Testing: Prompt Engineering ist ein iteratives Craft, also UiPath Agent Builder nutzen, um System Prompts und Task Instructions zu verfeinern, indem proper Evaluation Sets gebaut und während des Builds getestet werden.

• Mit einem System Prompt starten, der definiert:

  • Role und Persona

  • Instructions

  • Goal und Context

  • Success Metrics

  • Guardrails und Constraints

• Strukturiertes, Multi-Step Reasoning nutzen: Chain-of-Thought Style Reasoning für komplexe Workflows incorporieren. Task Decomposition, Reasoning Methods und Output Formats explizit definieren.

• So spezifisch und detailliert wie möglich über das gewünschte Outcome Ihres Agenten sein: Stellen Sie sicher, Sie definieren das proper Output Schema Ihrer Out Arguments in UiPath Data Manager. Beispiele bereitzustellen hilft ebenfalls.

• Beschreiben, was passieren SOLL statt was NICHT passieren soll: Das ist der Unterschied zwischen „FRAGE NICHT nach persönlichen Informationen“ und „Vermeiden Sie, nach persönlichen Informationen zu fragen, verweisen Sie den User stattdessen an…“.

• Verschiedene Prompts für dieselbe Task in Betracht ziehen: Models haben unterschiedliches implizites Verhalten. Zum Beispiel die Tendenz, Errors zu raisen, wenn unsicher, also brauchen sie spezifische Per-Model Instruktionen.

• Evaluation Sets nutzen, um den Prompt feinzujustieren: Mit Models und Prompts mit Prompt Optimization Tools experimentieren.

• Markdown Language nutzen: Diese Sprache erlaubt Ihnen, bestimmte Aspekte in Ihrem Prompt zu betonen. Beispiel: Critical:

• Input Arguments im Prompt nicht über ihren Value referenzieren: Zum Beispiel {{input}}, weil der Value zur Runtime mit dem tatsächlichen Argument Value ersetzt wird.

Wollen Sie Ihre Prompt Skills erweitern? Die UiPath Academy hat Sie covered mit den Kursen „How to write better prompts“ und „Agentic prompt engineering“.

5. Für die reale Welt evaluieren

• Robuste Evaluation Datasets bauen: Mindestens 30 Evaluation Cases pro Agent haben. Tools und Eskalationen simulieren, die Runs blockieren könnten. Success Cases, Edge Cases und Failure Szenarien inkludieren.

• Für Breadth und Depth evaluieren: Mehrere Dimensionen abdecken – Accuracy des Outcomes, Reasoning, Traceability, Adaptability und Tool-Use Success.

• Ende-zu-Ende Testing: Agenten in vollen Automatisierungs-Kontexten evaluieren, nicht nur in Isolation. Integration, Communication, Recovery und Failure Modes testen.

• Tracing nutzen: Regelmäßig Trace Logs reviewen, um den Reasoning Loop, Decisions und Tool Usage des Agenten zu inspizieren. Errors, Ineffizienzen und unerwartete Verhaltensweisen identifizieren.

• Metrics und Governance: Health Score und Regression Metriken tracken und Publishing auf Passing Thresholds gaten.

6. Safety, Governance und Compliance einbauen

• Agenten via UiPath Orchestrator oder Maestro laufen lassen: Agenten als Processes deployen, um Lifecycle Management, Auditing und Governance zu erben.

• AI Trust Layer nutzen: Per-Group Permissions, PII Redaction, Audit Logs, Throttling und Usage Controls anwenden.

• Human-in-the-Loop maintainen: Eskalationen für Human Review bei High-Risk Decisions nutzen. Diese Interaktionen informieren Agent Memory, improving future Runs.

• Guardrails nutzen: Rules für akzeptables Verhalten und Eskalation setzen und enforcen.

7. Purposeful Versioning und Gate Releases

• Alles versionieren: Klare Version Control für Prompts, Tools, Datasets und Evaluierungen maintainen.

• Production Release gaten: Agenten nur nach bestandenen Evaluierungen und finalisierten Rollout Plans in Production bewegen.

• Evaluierungen an Version Tags anhängen: Traceability von Design zu Deployment sicherstellen.

8. Conversations designen, die Vertrauen aufbauen

• Klare Expectations setzen: Kommunizieren, was der Agent kann und nicht kann. Transparente Tool Actions und klare Human/Robot Escalation Paths bereitstellen.

• Irreversible Actions bestätigen: Deterministische Bestätigungen nutzen („Ich werde X mit Y Feldern erstellen – fortfahren?“).

• Für Transparenz designen: Context oder Reasoning Snippets zeigen, wo appropriate, um Vertrauen aufzubauen.

9. Kosten und Performance kontrollieren, ohne Quality zu opfern

• Model Usage optimieren: Model Choice right-sizen (Large Models für komplexes Reasoning, kleinere für Classification oder Routing).

• Token Use limitieren: Retrievals fokussiert halten, lange Kontexte zusammenfassen und stabile Responses cachen.

• Batch und Tier Operations: Low-Risk Calls batchen und nur bei Notwendigkeit zu höher-fähigen Models eskalieren.

10. Kontinuierlich verbessern mit Traces, Memory und Human Feedback

• Trace und Learn: Tracing und Evaluation Capabilities in Agent Builder nutzen, um Reliability iterativ zu verbessern. Agent Memory nutzen, um dem KI-Agenten zu helfen, von durch Menschen resolved Eskalationen zu lernen.

• Human Feedback Loop: Eskalationen, Evaluierungs-Feedback und Run Logs sollten alle zurück in Design Updates sowie Agent Memory fließen.

• Inkrementell skalieren: Agenten-Capabilities nur expandieren, nachdem Stability und Performance bei kleinerem Scale bewiesen sind.

Bereit, Ihren ersten Production Agent zu bauen?

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Für Developer haben wir alles, was Sie über die vielen Wege wissen müssen, wie Sie Agenten bauen und deployen können, an einem convenienten Ort zusammengefasst. Starten Sie hier.

FAQ: Agent Builder und KI-Agenten

Was ist ein Agent Builder?
Ein Agent Builder ist eine Development Environment, die es Ihnen erlaubt, KI-Agenten zu designen, konfigurieren und deployen, die (sicher und zuverlässig) in Ihrer Enterprise Environment reasonen, entscheiden und handeln können.

Warum UiPath Agent Builder statt eines generischen LLM Agent Tools?
UiPath Agent Builder in Studio ist designed für Production, nicht Prototypen. Es kombiniert Scoring und Evaluation-Driven Development für Enterprise Readiness mit nahtloser Integration in Ihre bestehenden Business Systeme. Sie können auf ein volles Toolset zugreifen, inklusive UI Automatisierungen und Intelligent Document Processing (IDP), durch ein Low-Code, User-Friendly Interface und skalieren mühelos über die breitere UiPath Platform für Ende-zu-Ende Automatisierung.

Wie evaluiere ich KI-Agenten vor Production?
Evaluation Datasets, Trace Logs und Regression Metriken nutzen, um Accuracy, Tool Use Success und Safety zu validieren. UiPath Evaluation und Tracing Features machen das einfach und wiederholbar.

Können Agenten sich über Zeit verbessern?
Ja. Agent Memory und Escalation Feedback Loops helfen Agenten, aus menschlicher Intervention zu lernen und sich sicher über Zeit zu entwickeln.