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Schlussfolgerung
Agentengestützte Workflow-Muster sind die nächste Evolutionsstufe ereignisgesteuerter Architekturen, bei denen Geschäftslogik nicht statisch definiert, sondern mithilfe eines Large Language Model (LLM) — erweiterter Kognition — dynamisch begründet wird. Durch die Kombination traditioneller cloudnativer Primitives mit LLM-Workflows und Agentendesignmustern können Unternehmen anpassungsfähige, intelligente und modulare Systeme aufbauen, die zielgerichtet reagieren und aus Erfahrungen lernen.
In diesen Mustern ist Amazon Bedrock das Tor zu agentischer Kognition und ermöglicht es LLM-basierten Agenten, auf Event-Workflows zuzugreifen, mit Tools und Speichern zu interagieren und strukturierte, nachvollziehbare und aufeinander abgestimmte Ergebnisse zu liefern.
Bei der Entwicklung und Bereitstellung agentischer Systeme bieten diese Workflow-Muster Blaupausen für den Aufbau autonomer, zusammensetzbarer KI-Architekturen. Diese Systeme basieren auf bewährten Methoden für serverlose Systeme und werden durch intelligente Basismodelle erweitert.
