AI-Agent-Bauplan — andblack Check

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Kurzbefund: Die Infografik von genai.works liefert einen soliden, handlungsorientierten 8-Stufen-Bauplan für KI-Agenten — von Zweck-Definition bis Testing. Besonders wertvoll: die klare Trennung von Memory (Stufe 5), Orchestrierung (Stufe 6) und Evaluierung (Stufe 8), die in vielen Praxisanleitungen fehlen. Zusätzlich wird eine 12-Plattformen-Tabelle geliefert, die Tools nach Use-Case einordnet. Für andblack deckt sich der Bauplan direkt mit unserem Hermes-/Skill-Aufbau (MCP, Tools, Memory, Orchestrierung).

1 · Das Kernthema

Viele denken, einen KI-Agenten zu bauen sei „Prompt schreiben, Modell wählen, fertig“. Real ist es ein mehrstufiger Engineering-Prozess. Die Infografik „How to Build an AI Agent“ (Aug 2026 Edition) zerlegt ihn in acht Stufen und ergänzt eine Plattform-Einordnung, damit man das richtige Tool für den eigenen Use-Case wählt.

Leitidee: Ein Agent ist kein Chatbot. Er kombiniert LLM + System-Prompt + Tools + Memory + Orchestrierung + UI zu einem System, das Aufgaben zielgerichtet und wiederholbar ausführt.

2 · Die 8 Stufen im Detail

1 · Define Purpose & ScopeUse Case · User Needs · Erfolgskriterien · Constraints — was soll der Agent wirklich leisten, wo sind die Grenzen?

2 · System Prompt DesignGoals · Role/Persona · Instructions · Guardrails — nicht nur Anweisungen, sondern Ziele + Persönlichkeit + Leitplanken gemeinsam entwerfen.

3 · Choose LLMBase Model · Reasoning/Effort-Levels · Context Window · Cost/Latency — Modellwahl nach Aufgabe statt nach Hype.

4 · Tools & IntegrationsLokal/Simple · API (Web/Apps/Daten) · MCP-Server · „Agent als Tool“ · Custom Functions — wie greift der Agent auf die Welt zu?

5 · Memory SystemsEpisodisch (Konversation) · Working Memory · Vektor-Datenbank · SQL/strukturierte DB · File Storage — ohne Memory vergisst der Agent nach einer Nachricht alles. Die meistübersprungene Stufe.

6 · OrchestrationRoutes/Workflows · Trigger · Parameter · Message Queues · Agent2Agent · Fehlerbehandlung — wer steuert den Ablauf bei Mehrstufen-Jobs?

7 · User InterfaceChat · Web-App · API-Endpoint · Slack/Discord-Bot — wie erreichen Nutzer den Agenten?

8 · Testing & EvalsUnit-Tests · Latenz-Tests · Qualitäts-Metriken · Iterieren — die Stufe, die vor dem Ship meist weggelassen wird.

3 · Die 12-Plattformen-Einordnung

Kategorie	Plattform / LLM	Deployment	Key Features	Best For
Consumer AI Agents	ChatGPT (GPT-5.6)	Cloud	Custom GPTs, Voice, Vision, Memory, Images	Allzweck-Assistent, kreative Arbeit
	Claude (Opus 5)	Cloud	Projects, Artifacts, Cowork, 1M Kontext	Recherche, Schreiben, Coding
	Perplexity	Cloud	Search-first, Zitate, Comet-Browser	Recherche-Assistent, Fakt-Check
Agentic Coding Tools	Cursor	Local + Cloud	Voll-IDE, Cloud-Agents, Multi-File-Editing	Professionelle Devs, komplexe Projekte
	Windsurf (SWE-1.6)	Local + Cloud	Codemaps, agentisches Editing, Codebase-Awareness	Team-Entwicklung, große Codebasen
	Claude Code (Claude 5)	Local + Cloud	Terminal-nativ, Agent-Teams, autonomes Coding	CLI-Workflows, Automatisierung
No-Code Builders	Lindy	Cloud	1.000+ Integrationen, NL-Workflows	Business-Automation, nicht-technische Teams
	Zapier Agents	Cloud	Human-in-the-Loop, 9.000+ Apps	Team-Workflows, Freigaben nötig
	n8n	Cloud / Self-host	500+ Integrationen, Open Source	Technische Teams, Datenschutz-Anforderungen
Development Frameworks	LangGraph	Local/Cloud	Graph-basierte Flows, State-Management, Zyklen	Komplexe Workflows, Produktion
	CrewAI	Local/Cloud	Rollen-basiert, 40+ Integrationen, Delegation	Multi-Agent-Teams, autonome Systeme
	LlamaIndex	Local/Cloud	RAG-first, Daten-Connectors, Query-Engines	Wissensintensive Apps, Dokument-Q&A

4 · Was ist daran wertvoll? (Analyse)

Vollständigkeit statt Checkliste: Memory (5) und Orchestrierung (6) werden selten so klar als eigene Stufen geführt — genau da scheitern die meisten Agent-Projekte.
Tools als Stufe 4: Der Verweis auf MCP und „Agent als Tool“ spiegelt den modernen Standard (Anthropic-MCP) — deckt sich mit unserem MCP-/Skill-Aufbau.
Deployment-Realität: Die Tabelle differenziert Consumer, Coding, No-Code und Frameworks — verhindert den Fehler, einen Chatbot mit einem Agenten-Framework zu verwechseln.
Ehrliche Kernaussagen: „Stage 8 (Testing) wird meist weggelassen“ und „Stage 5 (Memory) wird übersprungen“ — zwei praktische Warnungen.

5 · Einordnung für den Lern-Pool

Kriterium	Bewertung	Begründung
Wissensvermittelnd	JA	Reine Bildungs-Infografik, kein Produkt-Pitch.
Kategorie	KI-GRUNDLAGEN	Agenten-Architektur & Plattform-Landschaft.
Relevanz andblack	HOCH	MCP, Memory, Orchestrierung = Kernkonzepte unseres Hermes-/Skill-Setups.
Tiefe	ÜBERSICHT	Kompakt als Blaupause; vertiefende Quellen (z.B. LangGraph, Agent-Skills) ergänzen.

Fazit: Der 8-Stufen-Bauplan ist ein empfehlenswerter Einstieg in die Agent-Entwicklung — als Merk-Raster und Plattform-Überblick. Für die konkrete Umsetzung nutzen wir weiterhin unsere bewährten Werkzeuge (Hermes, Claude Code, MCP, Skill-basierte Agents).