Fehlerbehandlung in Agentenprozessen ist ein zentraler Bestandteil verlässlicher KI-Systeme, weil Fehler in dialogfähigen Agenten oft schwerer zu lokalisieren sind als in klassischen Systemen. Wer hier strukturiert vorgeht, schafft Stabilität. Der Kurs zeigt methodische Ansätze zur Fehlerbehandlung.
!Kursinhalt
!1. Klassen typischer Fehler
*Fehler im Sprachmodell selbst
*Fehler in Werkzeug- und API-Aufrufen
*Fehler in der Geschäftslogik
!2. Erkennung und Diagnose
*Logging relevanter Eingaben und Aktionen
*Auswertung wiederkehrender Muster
*Reproduzierbare Testfälle
!3. Reaktion auf Fehler
*Wiederholungen mit angepasster Strategie
*Eskalation an Menschen
*Sichere Defaultaktionen
!4. Lernen aus Fehlern
*Verbesserungen an Prompts und Werkzeugen
*Erweiterung von Tests
*Dokumentation für das Team
!Berufliche Relevanz
*Höhere Stabilität produktiver Agentenlösungen
*Geringeres Risiko unbemerkter Fehler
*Profilierung im Bereich verlässlicher KI-Systeme