Die Engineering-Komplexität von Agentic AI

Agentic AI, das seit dem vergangenen Jahr stark an Bedeutung gewonnen hat, steht nun im Mittelpunkt der technischen Diskussion. Konzepte wie MCP, Multi-Agent und Agentic Loop tauchen nacheinander auf und schaffen ein neues Paradigma für AI Engineering, doch dahinter besteht die Komplexität des traditionellen Software Engineering unverändert fort.

Der Autor entwickelt zu 99 % LLM-basierte Produkte und hat dabei reale Produktionsprobleme behandelt, darunter Netzwerkrisiken bei MCP, das Management von Streaming-Servern und Zustandsmanagement im Agentic Loop.
Der Kern von Agentic AI sind letztlich „alte Probleme mit neuen Namen“ und sie funktioniert auf der Grundlage von Basics wie Retry, Observability und Long-running Task Handling.