Auf den Punkt: Ein neuer Leitfaden zeigt, wie Sie KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) entwickeln, die über Wochen hinweg zuverlässig laufen. Statt zustandslosen Chatbots mit strukturierter, persistenter Speicherung arbeiten diese Agenten kontinuierlich an mehrstufigen Prozessen wie Personaleinstellung – ohne Kontextverlust.
Die meisten Agent-Tutorials enden bei zustandslosen Chatbots, die bei jedem Neustart ihr gesamtes Gedächtnis verlieren. Echte Geschäftsprozesse dauern Wochen oder Tage an. Erfahren Sie, wie Sie mit dem Agent Development Kit zuverlässige KI-Agenten bauen, die Kontexte über längere Zeiträume bewahren.
Die meisten Agent-Tutorials präsentieren stateless Chatbots – Konversationsschleifen, die sämtliche Informationen beim Neustart verlieren. In der Praxis erfordern Unternehmensabläufe deutlich robustere Lösungen.
Realistische Geschäftsprozesse erstrecken sich über längere Zeiträume: Die Onboarding von Neuangestellten dauert zwei Wochen, Rechnungsdispute bleiben tagelang ungelöst während auf Herstelleranfragen gewartet wird, Vertriebskampagnen umfassen zahlreiche Touchpoints über einen ganzen Monat hinweg. Diese Prozesse sind zu großen Teilen von „Leerlaufzeit” geprägt – längere Phasen, in denen der Agent inaktiv ist und auf eine Unterschrift, Versandbestätigung oder Genehmigung wartet.
Ein zustandsloser Chatbot hätte unter diesen Bedingungen keine Chance. Ein neues Tutorial demonstriert, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK) einen zuverlässigen Koordinator für die Personaleinstellung entwickeln. Dieser Agent läuft über Wochen hinweg fehlerfrei und koordiniert den gesamten Prozess: Er verschickt das Willkommenspaket, wartet Tage lang, während der Neubeschäftigte Unterlagen ausfüllt, übergibt die IT-Einrichtung an einen speziellen Sub-Agent, pausiert erneut bis die Hardware eintrifft und erstellt dann ein vollständig personalisiertes Agenda für den ersten Arbeitstag – ohne dabei einen einzigen Kontextpunkt zu verlieren.
Der Prozess offenbart drei zentrale architektonische Unterschiede zwischen produktiven Agenten und einfachen Demo-Chatbots: Nutzen Sie strukturierte, persistente Speicherschemata, statt rohe JSON-Daten in eine Vektordatenbank zu laden. Dies bildet die Grundlage für Agenten, die wirklich über Zeit hinweg funktionieren.