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Agenten auf der API bauen

Experte
What you'll learn
  • Definieren, was ein Agent eigentlich ist: ein Modell, das in einer Schleife läuft
  • Den Entscheidungstest anwenden, um zwischen Einzelaufruf, Workflow und Agent zu wählen
  • Eine minimale Agentenschleife mit den richtigen Schutzmechanismen entwerfen
  • Wissen, wann man zum Claude Agent SDK greift, statt selbst zu basteln
  • Einen Agenten robust machen: begrenzen, Fehler behandeln, Rechte einschränken, evaluieren

Ein Agent ist ein Modell, das in einer Schleife läuft: Er verfolgt ein Ziel, indem er Tools aufruft, Ergebnisse beobachtet und über den nächsten Schritt entscheidet, bis er fertig ist. Bevor du einen baust, wähle das Einfachste, das funktioniert.

Der Entscheidungstest (nicht überbauen)​

Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten. Geh zuerst diesen Baum durch — die meisten Aufgaben hören ganz oben auf.

Drei Optionen, die einfachste zuerst:

  • Einzelaufruf — ein Prompt beantwortet die Frage. Die meisten Aufgaben. Am günstigsten, am zuverlässigsten.
  • Workflow — du orchestrierst eine feste Abfolge von Aufrufen im Code (deterministischer Kontrollfluss). Verwende dies, wenn die Schritte bekannt sind.
  • Agent — das Modell entscheidet die Schritte dynamisch. Verwende dies nur, wenn der Weg sich wirklich nicht fest verdrahten lässt.
Watch out

Greif zu einem Agenten, wenn Anpassungsfähigkeit der eigentliche Punkt ist — nicht weil es beeindruckend klingt. Ein Workflow, den du kontrollierst, ist leichter zu testen und zu debuggen.

Die Schleife entwerfen​

Ein minimaler eigener Agent besteht aus nur vier beweglichen Teilen. Baue sie in dieser Reihenfolge:

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  1. Nenne das Ziel, die Einschränkungen und die verfügbaren Tools. Dagegen denkt das Modell in jedem Durchgang.

Das Claude Agent SDK liefert dir diese Schleife — Tools, Berechtigungen, Kontextverwaltung — alles inklusive, sodass du sie nicht selbst von Hand bauen musst.

Pro tip

Bevor du deine eigene Schleife schreibst, frage dich, ob das Agent SDK sie bereits abdeckt. Es bringt die Schleife, die Berechtigungen und die Kontextverwaltung mit, sodass du dich auf die Tools und das Ziel konzentrieren kannst.

Mach ihn robust​

Eine Schleife, die Tools aufrufen kann, kann sich auch danebenbenehmen. Vier Gewohnheiten halten einen Agenten vertrauenswürdig:

  • Begrenze alles: Iterationen, Zeit, Kosten. Agenten können in Schleifen geraten.
  • Behandle Tool-Fehler elegant (gib den Fehler als Ergebnis zurück).
  • Least Privilege + Human-in-the-Loop für riskante Aktionen — siehe Agenten absichern.
  • Evaluiere ihn anhand realer Fälle, bevor du ihm vertraust — siehe Evals.
Key takeaways
  • Ein Agent ist ein Modell in einer Schleife, das Tools auf ein Ziel hin aufruft — verwende einen nur, wenn sich der Weg nicht fest verdrahten lässt
  • Entscheidungsreihenfolge: Einzelaufruf → Workflow → Agent → verwaltete Agenten; bevorzuge das Einfachste, das funktioniert
  • Eine minimale Schleife = System-Prompt + tool_use/tool_result-Schleife + Schutzmechanismen + Kontextverwaltung
  • Das Claude Agent SDK liefert dir die Schleife, Tools, Berechtigungen und Kontextverwaltung
  • Robustheit = Iterationen/Zeit/Kosten begrenzen, Tool-Fehler behandeln, Least Privilege + Human-in-the-Loop, und evaluieren, bevor man vertraut

Überprüfe dich selbst​

Überprüfe dich selbst

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  1. Was beschreibt einen Agenten in diesem Kontext am besten?
  2. Die Aufgabe hat feste, bekannte Schritte. Wozu solltest du greifen?
  3. Wann ist ein eigener Agent tatsächlich gerechtfertigt?
  4. Was passiert in der Schleife, wenn das Modell mit einem tool_use antwortet?
  5. Was gehört NICHT zu den Schutzmechanismen, um einen Agenten robust zu machen?

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