Eine aktuelle umfassende Analyse hat 17 verschiedene Architekturmuster für KI-Agenten katalogisiert und bietet ein strukturiertes Bewertungsframework über sechs Schlüsseldimensionen: Reasoning-Qualität, Skalierbarkeit, Wartbarkeit, Anpassungsfähigkeit, Effizienz und Robustheit. Die Studie führt eine industrieorientierte siebenstufige Klassifikation (ETCLSVG) ein, die von der Umgebungsinteraktion bis zur Governance reicht und einen ganzheitlichen Blick auf das Design von Agentensystemen bietet. Diese Taxonomie ist besonders wertvoll für Ingenieure und Architekten, die produktionsreife Agentensysteme entwickeln, da sie bei der Auswahl geeigneter Muster basierend auf spezifischen Anwendungsfällen und Einschränkungen hilft. Die Analyse hebt auch Kompromisse zwischen verschiedenen Architekturentscheidungen hervor, wie das Gleichgewicht zwischen Reasoning-Tiefe und Antwortlatenz. Da agentenbasierte KI-Systeme in Unternehmensanwendungen immer häufiger werden, wird ein standardisiertes Vokabular und Bewertungskriterien für effektive Kommunikation und Designentscheidungen entscheidend. Diese Arbeit dient als praktische Referenz sowohl für Neueinsteiger als auch für erfahrene Praktiker, die ihr Verständnis von Agentenarchitekturen vertiefen möchten.
Dieser Artikel analysiert systematisch 17 Agent-Architekturmuster und bewertet sie in sechs Dimensionen wie Reasoning-Qualität und Skalierbarkeit. Er führt eine siebenstufige Klassifikation aus industrieller Perspektive ein und ist eine wertvolle Referenz für das Design robuster KI-Agenten. Das Framework ist aktuell, da agentenbasierte Systeme in der Produktion an Bedeutung gewinnen.