Skalierbare KI-Agenten entwickeln: Ein praxisnaher Lebenszyklus für Agentenarchitekturen in Startups

Die meisten Startups packen zu viel in ihre Agenten. Sie haben noch nicht einmal 100 Benutzer und gehen direkt zu Multi-Agent-Orchestrierung, Speicherdiagrammen, Laufzeiten und Richtlinien-Engines. Agenten beginnen nicht als Plattformen, sondern als Features von Produkten. Wenn Sie die Entwicklung von Agenten aus der Perspektive des auf das Wachstum der Kundenzahl ausgerichteten Lebenszyklus betrachten, wird die Architektur offensichtlich. Und es ist normalerweise einfacher, als es der Lärm im Ökosystem vermuten lässt.

Hier ist ein praktisches Reifegradmodell zum Entwickeln von Agenten, ohne zu früh zu über-architektieren.

Phase	Kunden	Muster	Isolationsstufe	Stack-Bias
0	0–10	Einzelner Agent	Minimal	AWS Lambda + Amazon Bedrock
1	10–500	Single + Tools	Logische Datenisolation	Lambda / Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) + Amazon DynamoDB
2	500–5 k	Strukturierte Agenten	Isolation von Daten + Ausführung	Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) + AWS Step Functions (Amazon Bedrock AgentCore bei Enterprise-Pull)
3	5 k+	Agentenplattform	Laufzeitisolation	AgentCore oder kundenspezifische Steuerebene

0–10 Kunden | Prä-PMF

In dieser Phase bauen Sie kein Agentensystem auf. Sie entwickeln einen einzelnen Agenten mit Schwerpunkt auf einem einzelnen Ergebnis. Dieser Agent stützt sich normalerweise auf nur wenige Tools und läuft mit zustandsloser Ausführung. Im Kern handelt es sich um eine Reasoning-Schleife mit Aufrufen von Tools.

Architektur

Benutzer → API-Gateway → Codeausführung (AWS Lambda) → LLM (Amazon Bedrock) → Tool → Antwort

Keine dauerhafte Identität, kein Langzeitspeicher und keine Orchestrierungs-Engine.

Empfohlener Stack

Modell

• Amazon Bedrock

Vergleichen Sie anhand integrierter Evaluierungstools modellübergreifend Performance, Kosten und Genauigkeit. Das gibt Ihnen die Flexibilität zum Umstieg auf andere Modelle im Verlauf der Weiterentwicklung.

Ausführung

• AWS Lambda (Standard)
• Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)/AWS Fargate, falls containerbasiert
  

Speicher (falls erforderlich)

• Amazon DynamoDB
• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

Frameworks

• Einfache SDK-Aufrufe
• Light Strands Agents SDK (ein Open-Source-Agenten-SDK für Reasoning-Schleifen und Tool-Orchestrierung) oder LangChain für die Handhabung strukturierter Tools
  

Vermeiden Sie hier Multi-Agent-Frameworks und Laufzeitumgebungen.

Ziel: Validieren, ob die Reasoning-Schleife echten Nutzen bringt

10–500 Kunden | Frühe Marktresonanz

Mit Beginn einer realen Nutzung entstehen neue Anforderungen. Benutzer erwarten Sitzungskontinuität, Randfälle treten schnell auf, Prompts erweisen sich als fragil, und das System muss die gleichzeitige Nutzung durch mehrere Benutzer bewältigen. Sie haben wahrscheinlich immer noch einen primären Agenten, aber dieser Agent braucht jetzt eine Struktur.

Was muss sich also ändern? Zunächst sollten Sie Sitzungsspeicher, strukturierte Outputs und klarere Toolabstraktionen einführen. Leitplanken und grundlegende Beobachtbarkeit sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung, damit Sie das System im realen Einsatz verstehen und stabilisieren können.

Empfohlener Stack

Ausführung

• AWS Lambda oder Amazon ECS
• Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) nur, wenn Sie bereits Kubernetes-nativ sind
  

Status

• DynamoDB (Sitzungspersistenz)
• Amazon S3 (Artefakte)
• Vektordatenbank, wie Amazon S3 Vectors, nur dann, wenn Abruf eine entscheidende Rolle spielt
  

Frameworks

• Strands Agents SDK (saubere Reasoning-Struktur)
• LangChain (Zusammenstellung von Tools)
• LlamaIndex (Anwendungsfälle mit hohem Aufkommen von Abrufen)

Beobachtbarkeit

• Amazon CloudWatch (Metriken und Protokolle)
• AWS X-Ray (verteiltes Tracing)
• Amazon Managed Grafana (Datenvisualisierung)

Vermeiden Sie weiterhin Schwärme. Die meisten Produkte hier profitieren von einer einzigen disziplinierten Reasoning-Schleife.

Ziel: Zuverlässigkeit unter realer Benutzerlast.

500–5 000 Kunden | Komplexität skalieren

In der zweiten Phase verhält sich das System wie eine echte Infrastruktur. Sie haben es mit zeitlich parallel laufenden Sitzungen, lange laufenden Workflows und asynchroner Ausführung zu tun. Die Outputs sind nun möglicherweise geschäftskritisch, Kostensteigerungen sind heikler und Großkunden beginnen, ernsthafte Fragen zu stellen. Dies ist der erste echte Wendepunkt.

Um in dieser Phase effektiv zu arbeiten, benötigen Sie stabile Workflows, eine klare Isolation von Mandanten und Sitzungen, versionierte Prompts und Tools sowie Evaluierungspipelines, damit das System beständig getestet und verbessert werden kann.

Isolation: Was Sie wirklich brauchen

In dieser Phase ist die Isolation nicht optional. Aber Isolation besteht aus Schichten:

1. Datenisolierung (obligatorisch)

• Auf Mandanten ausgerichtete DynamoDB-Partitionen
• Vektor-Namespaces pro Mandant
• Amazon-S3-Präfixe/Buckets pro Mandant
• Auf AWS Identity and Access Management (IAM) ausgerichtete Anmeldeinformationen für Tools
• Verschlüsselung mit dem AWS Key Management Service (KMS)
  

Das sind die unabdingbaren Mindestanforderungen.

2. Isolation der Ausführung (oft erforderlich)

• Limits für Parallelität pro Mandant
• Separate Worker-Pools für Premium-Mandanten
• Anfragen-Drosselung und Circuit Breaker
• Gegebenenfalls separate AWS-Konten für Großkunden

Das schützt vor lauten Nachbarn.

3. Isolation auf Laufzeitebene (manchmal erforderlich)

• Starkes Sandboxing
• Zentralisierte Durchsetzung von Richtlinien
• Standardisierte Auditkontrollen
• Klare Abgrenzung zwischen Mandanten auf der Ausführungsebene

Hier kommen die Laufzeiten von verwalteten Agenten ins Spiel.

Standard-Architekturpfad

Für die meisten Startups in Phase 2:

Workflow

• AWS Step Functions
• Amazon EventBridge
• Temporal (falls externe Orchestrierung bevorzugt wird)
  

Ausführung

• Üblicherweise Amazon EKS
• Amazon ECS für einfachere Modelle

Frameworks

• Strands Agents SDK für strukturiertes Reasoning
• LangGraph für expliziten Kontrollfluss
• CrewAI nur, wenn eine echte Multi-Agent-Spezialisierung erforderlich ist

Workflow-Primitive sind flexibel. Sie ermöglichen es Ihnen, schnell an der Produktlogik zu iterieren und bieten Ihnen dennoch dauerhaft Ausführung und Wiederholungsversuche. 

Wann AgentCore in Phase 2 eingeführt werden sollte

Amazon Bedrock AgentCore ist eine agentenbasierte Plattform für die schnelle, sichere und skalierbare Entwicklung und den Betrieb von KI-Agenten. Es bietet Runtime-Services wie sicheren Toolzugriff, Speicher, Richtliniendurchsetzung und Überwachung der Abläufe. Dadurch kann sich Ihr Team auf die Performance der Agenten konzentrieren, ohne eine eigene Infrastrukturebene aufbauen zu müssen.

Wenn mindestens zwei der folgenden Bedingungen zutreffen, sollten Sie früher zu AgentCore wechseln:

• Geschäfte mit großen Unternehmen hängen von Garantien bezüglich Isolation ab.
• Sicherheitsüberprüfungen erfordern formelle Audit- und Mandanten-Modelle.
• Sie entwickeln Code für die Durchsetzung von Richtlinien und zur Isolation von Hand.
• Mehrere Agenten/Produkte benötigen einen gemeinsamen Runtime-Layer.
• Hohe Parallelität erfordert standardisierte Ausführungskontrollen.

Faustregel:

• Nutzen Sie bei der Produktgestaltung Workflow-Primitive.
• Wenn Sie Abläufe standardisieren, verwenden Sie AgentCore.

Ziel: Zuverlässige Infrastruktur mit angemessener Isolation.

Mehr als 5 000 Kunden | Kontakt zu Großunternehmen

In der dritten Phase entwickeln Sie keinen Agenten mehr. Sie betreiben nun viele Agenten über viele Mandanten hinweg. Compliance-Anforderungen, Kostenzuweisung und Service Level Agreement

(SLA)-Erwartungen sind jetzt Bestandteil des Systems. Jetzt ist die Isolation auf Laufzeitebene zu einer rationalen architektonischen Wahl geworden.

Empfohlener Stack

Agenten-Laufzeit

• AWS AgentCore Runtime
• Oder benutzerdefinierte Steuerungsebene auf Amazon EKS

Sicherheit

• AWS-IAM-begrenzte Tool-Berechtigungen
• Starke Grenzen zwischen Mandanten
• Segmentierung der Virtual Private Cloud (VPC)

Governance

• Zuordnung der Kosten zu den einzelnen Mandanten
• Audit-Protokollierung
• Zentralisierte Durchsetzung von Richtlinien

Sie haben den Sprung vom Feature zur Plattform geschafft.

AWS vs. Frameworks: Halten Sie die Grenzen sauber

Für diese Aufgaben nutzen Sie AWS:

• Dauerhafte Ausführung
• Isolation
• Identität
• Beobachtbarkeit
• Governance

Für diese Aufgaben nutzen Sie Frameworks (Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI):

• Strukturierung von Reasoning
• Tool-Komposition
• Planungs-/Ausführungsmuster

Infrastrukturprobleme fallen in das Gebiet der Cloud-Primitiven, Reasoning-Probleme hingegen in das Gebiet der Agenten-Frameworks. Ein Vermischen dieser Schichten führt oft zu unnötig hoher Komplexität.

Wenn Sie mehr über AWS-Tools zum Entwickeln von auf KI und Agenten basierenden Workflows erfahren möchten, schauen Sie sich Matt Garmans Einführung in Amazon Q Developer auf der AWS re:Invent 2025 an. Amazon Q ist eine auf Entwickler ausgerichtete KI-Agenten-Plattform, mit der Sie hervorstechende Anwendungen schneller erstellen und bereitstellen können.

Entwickeln Sie keine Agentenplattform. Entwickeln Sie einen Agenten, der sich das Recht verdient, eine Plattform zu werden. Isolation, Orchestrierung und Governance sollten durch Kundenwachstum vorangebracht werden, nicht durch Ambitionen bezüglich Architektur. Agenten sind verteilte Systeme mit internen Reasoning-Schleifen. Steigern Sie die Komplexität nur, wenn die Realität das erfordert.

Wenn Sie ein Startup in der Frühphase sind und Innovationen anhand agentenbasierter KI entwickeln möchten, kann Ihnen AWS Activate dabei helfen, vom Prototyp zur Produktion zu gelangen. Unser Flaggschiff-Programm für Startups bietet AWS-Guthaben, technische Beratung und Unterstützung bezüglich der Architektur. Dadurch können Sie sich auf das Entwickeln von Agenten konzentrieren, die einen Nutzen bieten. Zudem können Sie sich mit der Weiterentwicklung der Plattform im Verlauf des Wachstums Ihres Unternehmens befassen. Treten Sie unserem Netzwerk von weltweit mehr als 350 000 Startups bei und beginnen Sie noch heute mit der Skalierung anhand von KI-Agenten.