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AlphaDas Agentic AI Framework ist ein erster Vorschlag zur Diskussion. Ihr Feedback ist willkommen.

Nachvollziehbarkeit

Zielzustand

Die Behörde verfügt über Mechanismen, um Handlungen von KI-Agenten systematisch zu erfassen und zu überprüfen. Agentisches Verwaltungshandeln ist rekonstruierbar, erklärbar und auditierbar, um Rechtsstaatlichkeit, Aufsicht, Datenschutz und Rechenschaft zu gewährleisten. Da Agenten eigenständig Informationen verarbeiten und Handlungen ausführen können, reicht die Dokumentation des finalen Ergebnisses nicht aus. Vielmehr ist an zentralen Wegmarken bzw. Entscheidungspunkten ein nachvollziehbarer Nachweis darüber erforderlich, welcher Agent auf welcher Grundlage welche Handlung vorgenommen hat und wie das Ergebnis zustande gekommen ist. Referenzpunkt für die Tiefe der Dokumentation ist der heutige Umfang der Begründung eines Verwaltungsakts durch einen Menschen.

Designprinzip 11

Risikoabhängige Protokollierung

Agentenentscheidungen und -handlungen sind so protokolliert, dass ihr Zustandekommen auch nachträglich für Menschen nachvollziehbar ist. Der genaue Protokollumfang (verwendete Daten, , Modelle, , Interaktionen und Aktionen) richtet sich nach dem Risikograd und regulatorischen Vorgaben. Bei Entscheidungen sind Prüf- und zu erzeugen, die den Entscheidungsweg – auch bei – für Verwaltungsmitarbeitende nachvollziehbar und überprüfbar machen. Bei Entscheidungen mit hohem Risiko bzw. hoher Wirkung muss das Protokoll so detailliert sein, dass die unmittelbar entscheidungsrelevanten Vorgänge vollständig rekonstruiert und von fachlichen und prüfenden Stellen ausgewertet werden können.

Designprinzip 12

Konsistenz und Reproduzierbarkeit

Agenten liefern auch bei Änderungen an , Modellen oder Systemkomponenten rechtlich konsistente Ergebnisse, die eine gleichbleibende oder verbesserte fachliche Qualität sicherstellen. Rechtliche Vorgaben und Standards sind dabei als verbindliche, deterministische Schranken zu behandeln und durch darauf zu überwachen, dass sie durch den Agenten weder verändert noch verletzt werden. Für fachliche Ergebnisse werden zulässige Ergebnis- und Handlungsräume definiert und durch Tests bzw. Revalidierungen überwacht. Dabei wird geprüft, ob der Agent bei gleichen oder vergleichbaren Eingaben hinreichend konsistente Ergebnisse erzeugt oder es zu relevanten Abweichungen kommt. , Modelle und Systemkomponenten sind zu versionieren.

Designprinzip 13

Transparenz über die Nutzung agentischer KI

Der Einsatz agentischer KI wird in der externen Kommunikation mit Nutzenden transparent und erkennbar gekennzeichnet. Bei Bedarf wird die Möglichkeit eingeräumt, mit einem Menschen zu kommunizieren.

Designprinzip 14

Kontinuierliche Qualitätskontrolle

Die Behörde etabliert einen verbindlichen Monitoring- und Überprüfungsprozess im Sinne der bestehenden gesetzlichen Anforderungen (z. B. nach für Hochrisiko-KI). Das System wirkt , Tendenzen und ähnlichen , die aus Trainingsdaten, , Systemkonfigurationen oder bereitgestellten Kontextdaten resultieren, aktiv entgegen. Zum einen korrigiert der Agent sein Verhalten durch eingebaute Critic-Loops, d. h. agentische , die seine Entscheidungen kritisch prüfen. Zum anderen wird das Verhalten des Agenten über eine systematische überwacht, sodass bei Bedarf korrigierend eingegriffen werden kann. Schließlich fließen regelmäßige Benchmarks, Erfahrungen aus dem Produktivbetrieb und weitere Evaluierungsmethoden in die , also die Verwaltung der Agenten und Workflows, ein.

Feedback geben

Das Framework ist ein erster Vorschlag. Ihr Feedback hilft dabei, ihn weiterzuentwickeln.

Hinweis

Ihr Feedback wird automatisch auf opencode.de veröffentlicht.

Geben Sie keine persönlichen Daten ein, zum Beispiel Name oder Adresse. Schreiben Sie so genau wie möglich, worum es Ihnen geht.
Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.

Prompt

Ursprünglich waren Prompts Befehle in einem Computersystem. Heute sind damit vor allem Anweisungen oder Fragen in Textform gemeint, die man einem KI-Modell gibt.

Tools (Werkzeuge)

Ein KI-Agent kann diese Zusatzprogramme oder Funktionen nutzen. Damit erledigt er bestimmte Aufgaben. Er kann zum Beispiel Abläufe planen, Dateien erstellen oder nach etwas suchen.

Audit-Artefakte

Gespeicherte Dokumente, wie Nachweise und Protokolle. Mit ihnen lässt sich später vollständig prüfen, wie ein KI-System gearbeitet hat.

Multi-Agenten-Systeme

Ein Verbund mehrerer KI-Agenten. Sie arbeiten zusammen. Jeder KI-Agent hat eine bestimmte Teilaufgabe.

Prompt

Ursprünglich waren Prompts Befehle in einem Computersystem. Heute sind damit vor allem Anweisungen oder Fragen in Textform gemeint, die man einem KI-Modell gibt.

Monitoring

Die dauerhafte Überwachung von KI-Systemen in Echtzeit, um Fehler oder Abweichungen sofort zu erkennen.

Prompt

Ursprünglich waren Prompts Befehle in einem Computersystem. Heute sind damit vor allem Anweisungen oder Fragen in Textform gemeint, die man einem KI-Modell gibt.

Post-Market-Monitoring

KI-Systeme werden im laufenden Einsatz ständig beobachtet. Unerwartete Risiken werden früh erkannt.

KI-VO (AI Act)

Die KI-Verordnung ist ein Gesetz der EU. Sie legt Regeln für den Einsatz von KI fest. Alle müssen sich an diese Regeln halten. Die Regeln sollen dafür sorgen, dass KI sicher und fair eingesetzt wird.

Bias (Verzerrung)

Ein KI-Agent lernt aus großen Mengen an Daten. Wenn diese Daten einseitig sind, trifft die KI einseitige oder unfaire Entscheidungen. Zum Beispiel benachteiligt sie bestimmte Gruppen von Menschen.

Bias (Verzerrung)

Ein KI-Agent lernt aus großen Mengen an Daten. Wenn diese Daten einseitig sind, trifft die KI einseitige oder unfaire Entscheidungen. Zum Beispiel benachteiligt sie bestimmte Gruppen von Menschen.

Prompt

Ursprünglich waren Prompts Befehle in einem Computersystem. Heute sind damit vor allem Anweisungen oder Fragen in Textform gemeint, die man einem KI-Modell gibt.

Tools (Werkzeuge)

Ein KI-Agent kann diese Zusatzprogramme oder Funktionen nutzen. Damit erledigt er bestimmte Aufgaben. Er kann zum Beispiel Abläufe planen, Dateien erstellen oder nach etwas suchen.

Telemetrie

Ein System sammelt laufend Messwerte darüber, wie ein KI-Agent arbeitet. Zum Beispiel, wie lange er für eine Aufgabe braucht, wie viele Anfragen er stellt oder wie oft Fehler auftreten. So fällt früh auf, wenn sich ein KI-Agent anders verhält als erwartet.

AgentOps

Methoden, Werkzeuge und Abläufe, um KI-Agenten zu verwalten und zu überwachen.