So testen Sie KI-Agenten richtig – ein praktischer Leitfaden für Unternehmen

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein intelligentes Softwaresystem, das mit Nutzer:innen in natürlicher Sprache interagiert, ihre Absichten versteht und – basierend auf verbundenen Datenquellen und vordefinierter Logik – Antworten liefert oder Aktionen ausführt.

Viele KI-Agenten sind konversationell und arbeiten über Spracheingaben. Andere hingegen sind halbautonom oder vollautonom und werden durch Ereignisse ausgelöst, anstatt auf direkte Nutzereingaben zu reagieren.

Warum ist das Testen von KI-Agenten anders?

• Dynamische Ausgaben: Antworten sind nicht immer identisch, sondern hängen von Formulierung, Kontext und Datenquellen ab.

• Datenabhängigkeit: Die Genauigkeit der KI hängt stark von der Qualität, Vollständigkeit und Aktualität der zugrunde liegenden Daten ab.

• Komplexe Validierung: Es geht nicht nur um Korrektheit – auch Tonalität, Compliance, Nachvollziehbarkeit und ethische Aspekte müssen geprüft werden.

• Mehrstufige Konversationen: Der Agent muss Kontext über mehrere Abfragen hinweg verstehen und korrekt berücksichtigen.

Unser Ansatz zum Testen von KI-Agenten

Angesichts der dynamischen und variablen Natur von KI-Agenten haben wir unseren Testansatz so entwickelt, dass er auf den jeweiligen Agenten-Typ zugeschnitten ist.

• Bei konversationellen KI-Agenten nutzen wir einen promptbasierten Testansatz. Hier dienen natürliche Spracheingaben (Prompts) als Testdaten. Bewertet wird anhand von Dimensionen wie sprachliche Variation, Kontextverständnis, Genauigkeit, Compliance und Nachvollziehbarkeit.

• Bei halbautonomen oder eventgetriebenen Agenten liegt der Fokus auf szenariobasierten und datengetriebenen Tests – also darauf, wie der Agent eingehende Daten verarbeitet, Geschäftsregeln anwendet und sich in nachgelagerte Systeme integriert.

Durch die frühzeitige Identifikation des Agenten-Typs in der Testplanung stellen wir sicher, dass die effektivsten Validierungstechniken eingesetzt werden – und so funktionale Richtigkeit, Robustheit und ethische Konformität gewährleistet sind.

In diesem Blog konzentrieren wir uns speziell auf promptbasiertes Testen für konversationelle KI-Agenten. Dabei wird die Qualität des Agenten daran gemessen, wie gut er unterschiedliche Prompts versteht und präzise, relevante und verantwortungsvolle Antworten liefert.

Promptbasiertes Testen

Unser Ansatz fokussiert sich auf Prompt-Driven Testing, bei dem Prompts als Testdaten fungieren. Die Ausgaben werden anhand folgender Kriterien validiert: Genauigkeit, Relevanz, Compliance, Konsistenz und Stabilität.

So stellen wir sicher, dass der KI-Agent auch in realen Szenarien zuverlässig und verantwortungsvoll arbeitet.

Prompts lassen sich dabei wie folgt kategorisieren:

 

 

Schritt-für-Schritt-Prozess für den Prompt-Driven Testing-Ansatz

1: Kritische Prompts sammeln (Golden Scenarios)
Gemeinsam mit Fachexpert:innen, Business-Usern und Stakeholdern die wichtigsten und wertvollsten Prompts identifizieren, die reale Anwendungsfälle widerspiegeln.

2: Erweiterung zu vollständigen Funktionsprüfungen
Tests über mehrere Dimensionen hinweg: regulatorische Compliance, numerische und berechnungsbasierte Prompts, Prozessschritte, Folgefragen im Kontext, Nachvollziehbarkeit, NLP-Variationen und abkürzungsbasierte Prompts. Weitere Prompt-Kategorien können je nach Projekt ergänzt werden.

3: Prompts umformulieren & verketten
Das Kontextverständnis und die Stabilität des KI-Agenten prüfen, indem Prompts umformuliert und mit Folgefragen verknüpft werden.

4: Jeden Prompt mehrfach ausführen
Prompts 2–3 Mal absetzen, um sicherzustellen, dass die Antworten konsistent und reproduzierbar sind.

5: Quellen nachverfolgen & belegen
Überprüfen, ob die KI-Ausgaben die richtigen Quellen nennen – für Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit.

6: Edge-, Negative- und Jailbreak-Tests
Sicherstellen, dass der Agent unsichere, nicht abgedeckte oder böswillige Prompts korrekt handhabt – indem er ablehnt oder seine Grenzen klarstellt.

7: Ergebnisse pro Szenario dokumentieren
Für jeden getesteten Prompt werden Prompt, KI-Antwort, zitierte Quelle und Pass/Fail-Status dokumentiert – für vollständige Auditierbarkeit.

Dieser strukturierte Prompt-Driven Testing-Ansatz stellt sicher, dass KI-Agenten umfassend geprüft werden – auf funktionale Richtigkeit, Zuverlässigkeit und Compliance. Gleichzeitig werden Edge Cases und adversarielle Szenarien berücksichtigt. Da sich Projekte weiterentwickeln, können neue Prompt-Kategorien ergänzt oder entfernt werden – der Ansatz bleibt flexibel und anpassbar.

Wie Antworten validieren?

Für jedes promptbasierte Szenario prüfen:

• Genauigkeit – Ist die Antwort korrekt und entspricht den Erwartungen der Fachexpert:innen?

• Nachvollziehbarkeit – Bezieht sie sich auf die richtige Quelle?

• Ton & Relevanz – Ist die Sprache klar, professionell und nutzerfreundlich?

• Konsistenz – Liefern ähnliche Prompts ähnliche Ergebnisse?

• Compliance – Vermeidet die KI Halluzinationen, die Offenlegung sensibler Daten oder nicht regelkonforme Empfehlungen?