01
Es lief nur im Happy Path
Getestet wurden ein paar schöne Beispiele. Die echten Randfälle - unklare Eingaben, fehlende Daten, widersprüchliche Kontexte - trifft der Agent erst im Betrieb, ungeprüft.
AI Evals · AgentOps · KI-Agenten testen · Monitoring
KI-Agenten testen, bevor sie live gehen
In der Demo lief der KI-Agent perfekt - in Produktion trifft er Fehlentscheidungen, halluziniert oder wird nach einem Modell-Update schlechter. Wir bauen den fehlenden Layer: systematische Evals und AgentOps, damit Ihr Agent messbar zuverlässig ist - und es im Betrieb bleibt.
- Qualität messbar statt geraten
- Regression bei Modell-Updates früh erkennen
- Vom Test bis zum laufenden Monitoring
Das Problem
Warum KI-Agenten in Produktion scheitern
Ein Agent, der im Demo-Fall funktioniert, ist noch lange nicht produktionsreif. Vier Muster bringen KI-Projekte ins Stocken.
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Qualität ist nicht messbar
Ohne Evals bleibt "der Agent ist gut" ein Bauchgefühl. Was nicht gemessen wird, lässt sich nicht verbessern - und nicht verantworten.
03
Modell-Updates brechen alles
Ein neues Modell oder ein geänderter Prompt kann die Qualität still verschlechtern. Ohne Regressionstests merkt man es erst, wenn Nutzer sich beschweren.
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Kein Blick in den Betrieb
Läuft der Agent stabil? Was kostet er? Wo entscheidet er falsch? Ohne AgentOps ist der Produktivbetrieb ein Blindflug.
Wie es funktioniert
Von der Demo zum belastbaren Agenten
Wir machen die Qualität eines KI-Agenten messbar und halten sie im Betrieb stabil - mit denselben Prinzipien, die gute Softwareentwicklung seit jeher trägt: testen und überwachen.
1
Eval-Set aufbauen
Wir sammeln echte und kritische Fälle zu einem Testset und definieren, was eine gute Antwort ausmacht. Bewertet wird automatisiert - etwa per LLM-as-a-Judge - und an heiklen Stellen durch Menschen.
2
Testen & härten
Wir lassen den Agenten gegen das Eval-Set laufen, decken Schwachstellen auf und härten ihn: bessere Leitplanken, klarere Werkzeug-Nutzung, Umgang mit Unsicherheit. Jede Änderung wird gegen dieselben Tests geprüft (Regression).
3
Betreiben & überwachen
Im Betrieb überwachen wir Qualität, Kosten und Latenz (AgentOps) und schlagen bei Abweichungen an. So bleibt der Agent verlässlich, statt schleichend schlechter zu werden.
Anwendungsfälle
Wann sich Evals & AgentOps lohnen
Überall, wo ein KI-Agent oder eine LLM-Anwendung verlässlich arbeiten soll - besonders vor dem Go-live und bei jedem Update.
Abnahme vor dem Go-live
Bevor ein Agent in Produktion geht: eine belastbare Prüfung an echten Fällen, die zeigt, ob er die Qualität hält - statt nach Demo-Gefühl zu entscheiden.
Regression bei Modell-/Prompt-Updates
Neues Modell, geänderter Prompt, neue Datenquelle: Der Agent wird gegen das Eval-Set geprüft, bevor die Änderung live geht - keine bösen Überraschungen.
Halluzinations- & Sicherheits-Checks
Systematische Tests auf erfundene Aussagen, Prompt-Injection und unerwünschtes Verhalten - wichtig für Fach- und Kundenanwendungen.
Qualitäts-Monitoring im Betrieb
Laufende Stichproben und Metriken zeigen, ob der Agent im echten Einsatz weiter gut arbeitet - und wo nachzuschärfen ist.
Kosten- & Latenz-Kontrolle
Transparenz über Token-Verbrauch und Antwortzeiten pro Anwendungsfall - eng verzahnt mit der KI-Kostenoptimierung.
Betrieb übernehmen (Managed)
Auf Wunsch betreiben wir Ihre KI-Agenten dauerhaft: Monitoring, Wartung, Weiterentwicklung - damit die Qualität nicht nach dem Projekt verpufft.
Warum wir
Wir bauen Agenten - und prüfen sie
Als Agentic-Engineering-Team gehört das Testen für uns untrennbar zum Bauen. Ein Agent ohne Eval-Layer ist für uns nicht fertig.
Eval als Pflichtbestandteil
Wir bauen KI-Agenten und Agenten mit n8n - und wissen aus der Praxis, wo sie brechen. Diese Prüfung bieten wir auch eigenständig an.
Observability-Kompetenz
Monitoring von Qualität, Kosten und Verhalten ist Teil unseres Alltags - LLM-Observability und AgentOps sind für uns keine Fremdworte.
Ehrlich statt schöngerechnet
Wir messen an echten Fällen und benennen Schwachstellen offen - statt eine beeindruckende Demo zu bauen, die im Betrieb nicht hält.
FAQ
Häufige Fragen
Was sind AI Evals für KI-Agenten?
AI Evals sind systematische Tests für KI-Anwendungen: Statt ein paar Beispiele auszuprobieren, wird der Agent gegen ein definiertes Testset echter und kritischer Fälle geprüft, und die Antworten werden nach klaren Kriterien bewertet - automatisiert (etwa per LLM-as-a-Judge) und an heiklen Stellen durch Menschen. So wird "der Agent ist gut" von einem Bauchgefühl zu einer messbaren Aussage.
Was ist AgentOps?
AgentOps überträgt die Idee von DevOps/MLOps auf KI-Agenten: den zuverlässigen Betrieb in Produktion. Dazu gehören Monitoring von Qualität, Kosten und Latenz, das Erkennen von Regressionen bei Updates und das schnelle Eingreifen bei Problemen. AgentOps sorgt dafür, dass ein Agent nicht nur einmal funktioniert, sondern dauerhaft verlässlich bleibt.
Wir haben den Agenten woanders bauen lassen - testet ihr ihn trotzdem?
Ja. Der Test- und Betriebs-Layer ist als eigenständige Leistung buchbar, unabhängig davon, wer den Agenten gebaut hat. Wir bauen ein Eval-Set an Ihren echten Fällen auf, decken Schwachstellen auf und richten Monitoring ein. Auf Wunsch übernehmen wir anschließend den laufenden Betrieb.
Wie unterscheidet sich das vom Bauen des Agenten?
Das Bauen (siehe KI-Entwicklung und KI-Agenten mit n8n) erstellt den Agenten. Diese Leistung setzt danach an: prüfen, ob er verlässlich ist, ihn härten und im Betrieb überwachen. Bei uns gehört beides zusammen - aber gerade Agenten, die anderswo entstanden sind, profitieren von einem unabhängigen Eval- und Betriebs-Layer.
Lohnt sich das auch für einfache LLM-Anwendungen?
Ja, sobald Qualität zählt. Schon ein Chatbot oder ein Assistent, der Kunden oder Mitarbeitern antwortet, sollte gegen erfundene Aussagen und Fehlverhalten geprüft werden. Der Aufwand skaliert mit dem Risiko: Je kritischer die Anwendung, desto wichtiger ein belastbarer Eval- und Monitoring-Layer.
Erst prüfen, dann live gehen.
Lassen Sie uns Ihren KI-Agenten auf den Prüfstand stellen und einen belastbaren Test- und Betriebs-Layer aufbauen - im kostenlosen Erstgespräch.