Die Architektur von Agentic AI umfasst mehrere Schichten, die zusammenarbeiten, um autonome Entscheidungsprozesse zu ermöglichen. Zu den zentralen Komponenten gehören die Datenverarbeitungseinheit, die für das Sammeln und Vorverarbeiten von Daten verantwortlich ist, sowie die Entscheidungslogik, die auf maschinellen Lernmodellen basiert.

Weiterhin spielt die Aktionsausführung eine entscheidende Rolle, indem sie die geplanten Aktionen in die realen oder virtuellen Umgebungen umsetzt. Dieser Artikel untersucht detailliert jede dieser Komponenten und erklärt, wie sie nahtlos integriert werden, um eine effiziente und skalierbare Agentic AI-Architektur zu schaffen.

Zusätzlich werden verschiedene Architekturmuster vorgestellt, die in der Praxis Anwendung finden, sowie Best Practices für die Gestaltung robuster und flexibler AI-Agentensysteme diskutiert.