Agent Handover (Agenten-Übergabe)
Agent Handover (Agenten-Übergabe) ist die strukturierte Übergabe von Aufgabe, Kontext, Zwischenständen und Zuständigkeiten von einem KI-Agenten an einen anderen Agenten oder an einen Menschen. Ziel ist, dass der nächste Bearbeiter ohne Informationsverlust weiterarbeiten kann – inklusive relevanter Daten, Entscheidungen, Annahmen, offenen Fragen und klaren nächsten Schritten.
Was bedeutet Agent Handover in der Praxis?
In agentischen Systemen (z. B. AI Agents (KI-Agenten)) arbeiten oft mehrere spezialisierte Komponenten zusammen: ein Recherche-Agent, ein Schreib-Agent, ein Compliance-Agent oder ein Support-Agent. Ein Agent Handover beschreibt den Moment, in dem die Verantwortung wechselt – etwa weil ein Agent an Grenzen stößt (fehlende Berechtigung, Tool-Zugriff, Risiko), weil eine Freigabe nötig ist oder weil ein anderer Agent besser geeignet ist.
Wie funktioniert ein Agenten-Übergabeprozess?
- 1) Trigger erkennen: z. B. Unsicherheit, Policy-Risiko, fehlende Daten, zu hoher Aufwand, Eskalation an Human-in-the-Loop.
- 2) Kontext sammeln: relevante Chat-Historie, Ziele, Constraints, Nutzerpräferenzen, verwendete Tools, Ergebnisse aus RAG (Retrieval-Augmented Generation), wichtige Quellen.
- 3) Kontext verdichten: Zusammenfassung statt Roh-Log; ggf. mit Prompt Compression (Prompt-Kompression), damit es ins Kontextfenster (Context Window) passt.
- 4) Übergabe-Paket strukturieren: ideal als JSON via Structured Outputs (JSON Schema) (z. B. „Ziel“, „Status“, „Entscheidungen“, „Offene Punkte“, „Nächste Schritte“, „Risiken“).
- 5) Verantwortungswechsel & Bestätigung: neuer Agent/Mensch bestätigt, stellt Rückfragen, übernimmt und setzt fort.
Beispiele (Agent → Agent, Agent → Mensch)
- Agent → Agent: Ein Support-Agent erkennt ein technisches Problem und übergibt an einen Diagnose-Agenten inklusive Logs, Repro-Schritten, Kundenumgebung und bisherigen Tests. Der Diagnose-Agent nutzt Function Calling / Tool Use für Monitoring-Tools und liefert eine Lösung zurück.
- Agent → Mensch: Ein Vertragsanalyse-Agent findet potenziell kritische Klauseln, markiert Risiken und übergibt an Legal/Compliance. Das Handover enthält Textstellen, Begründung, Unsicherheiten und eine Empfehlung („prüfen/ablehnen/freigeben“). Das ist klassisches Human-in-the-Loop (HITL).
Warum ist Agent Handover wichtig?
Gute Übergaben reduzieren Fehler, Halluzinationsrisiken (Halluzinationen (Hallucinations)) und Doppelarbeit. Sie erhöhen Nachvollziehbarkeit (Auditability), verbessern Qualität in mehrstufigen Agentic Workflow (Agenten-Workflow)-Prozessen und sind zentral für Governance-Anforderungen wie AI Governance sowie Datenschutz-Themen (z. B. Minimierung/Schwärzung über PII Redaction (PII-Schwärzung)).
Best Practices für robuste Übergaben
- Standardisiertes Format: immer gleiches Schema (Status, Fakten, Annahmen, To-dos, Owner).
- Nur relevantes Wissen: keine kompletten Verläufe, sondern entscheidungsrelevante Inhalte.
- Quellen & Belege: wenn möglich Links/Referenzen oder „woher stammt die Info“ (z. B. aus RAG).
- Sicherheits- & Datenschutzcheck: keine unnötigen personenbezogenen Daten, klare Berechtigungen.
- Automatisierung: in Tools wie n8n oder Automatisierung (Automation)-Pipelines kann das Handover als Workflow-Schritt implementiert werden.
Kurz: Agent Handover ist das „Staffelstab-Übergabe“-Prinzip für KI-gestützte Arbeit – damit Aufgaben trotz Spezialisierung, Tool-Grenzen und menschlicher Freigaben zuverlässig und effizient ans Ziel kommen.