Fehlermodi von KI im Produktionseinsatz — Begleitvideos

Der Artikel versteht Qualität bei produktiver KI als systematischen Umgang mit Fehlermodi: Kontext, Evals, korrekte Werkzeugnutzung, Prompt-Injection, veraltete Daten, schwache Rückfallmechanismen und Observability. Das Begleitvideo ergänzt eine reale Fallstudie aus dem Produktionseinsatz. Ein Team setzte Agenten in zahlreichen Unternehmen ein und begegnete diesen Fehlermodi tatsächlich.

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Die Agentenlandschaft – Erkenntnisse aus dem Produktiveinsatz von Agenten

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Der VP of AI von Prosus und ein KI-Entwickler berichten, was beim Einsatz von Agenten in den Portfoliounternehmen der Gruppe tatsächlich schiefging: Penetrationstests auf Prompt-Injection vor dem Start, ein unsicherer Schreibvorgang, als ein Jira-Agent an menschlichen Abkürzungen scheiterte, Offenlegung von Annahmen bei veraltetem Kontext und Rückfallmechanismen, die Agenten zusammenführten oder abschalteten, sobald diese zusätzliche kognitive Last verursachten. Der Vortrag wirkt wie das Fehlermodusregister des Artikels als Live-Postmortem.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Die wahrscheinlich ersten Fehlermodi eigener Agenten erkennen und Tests, Rückfallmechanismen sowie Abschaltkriterien für jeden davon im Voraus planen.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Vertrautheit mit LLM-Agenten, Werkzeugaufrufen und grundlegendem Produktionsmonitoring; das Fehlermodusregister des Artikels dient als Übersicht.

Hinweis von AI Expert: Der Vortrag wurde Anfang 2025, also vor weiteren Veränderungen der Werkzeuglandschaft, aufgezeichnet. Dennoch wird jede besprochene Fehlerklasse von neuen Teams weiterhin erneut entdeckt. Achten Sie auf die Vorfälle und Betriebsentscheidungen, nicht auf Frameworknamen.

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