{"id":56085,"date":"2025-06-16T14:21:00","date_gmt":"2025-06-16T12:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/?p=56085"},"modified":"2026-03-24T11:35:40","modified_gmt":"2026-03-24T10:35:40","slug":"build-your-own-agent-von-einfachen-chats-zu-autonomen-assistenten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/unternehmen\/build-your-own-agent-von-einfachen-chats-zu-autonomen-assistenten\/","title":{"rendered":"d.velop SUMMIT Masterclass: Build Your Own Agent \u2013 Von einfachen Chats zu autonomen Assistenten"},"content":{"rendered":"\n

Unter diesem Titel fand auf dem d.velop SUMMIT 2025 eine besonders begehrte Masterclass statt. Unsere beiden Senior Software Development Engineers, Jan F\u00f6cking und Lars Fe\u00dfen-Fallsehr, demonstrierten\u202fim Tech Lab eindrucksvoll, wie aus einem Large Language Model (LLM) ein echter, intelligenter und autonomer KI-Assistent wird. Schritt f\u00fcr Schritt, nicht nur in der Theorie, sondern auch mit Live-Coding, praxisnahen Beispielen, einem durchg\u00e4ngigen Use Case aus dem Messe-Alltag und jeder Menge Aha-Momente.<\/p>\n\n\n\n

In einer Zeit, in der Begriffe wie \u201ek\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>\u201c und \u201eAgenten\u201c oft nur als Schlagworte des Digitalisierungstrends umher geistern, wollten die KI-Experten von d.velop zeigen, was wirklich dahintersteckt. \u201eHier geht es nicht nur um KI als Buzzword, sondern echtes KI-Agenten-Know-how\u201c, betonte Moderator Fabien Davids.  <\/p>\n\n\n\n

Erlebe den Vortrag (noch einmal)\u202f\u2013 in dem die beiden erl\u00e4uterten, wie LLMs gezielt eingesetzt werden k\u00f6nnen, um Nutzer:innen mit hilfreichen Informationen zu versorgen, wie sich die technische Entwicklung der letzten Jahre vollzogen hat und wie sich aus einem gro\u00dfen Sprachmodell ein agentenbasiertes System entwickeln l\u00e4sst \u2013 mit RAG, Knowledge Graphs und einer Prise \u201ehei\u00dfem Schei\u00df\u201c, wie Jan F\u00f6cking sagen w\u00fcrde. <\/p>\n\n\n\n

\n

<\/span>Was ist das Tech Lab? 🧪\u202f<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Im Tech Lab wurde es praktisch: Diese B\u00fchne auf dem d.velop SUMMIT 2025 war der Ort f\u00fcr alle, die Technologie hautnah erleben wollten. F\u00fcr Tech-Enthusiast:innen und Entwickler:innen bot sie einen tiefen Einblick in die technische Seite von d.velop. Es wurden nicht nur aktuelle Entwicklungen beleuchtet, sondern auch Einblicke in zuk\u00fcnftige Weichenstellungen und die M\u00f6glichkeiten, Teil der Entwickler:innen-Community zu werden, gegeben. Passend dazu fand hier auch die KI-Masterclass statt.<\/p>\n\n\n\n

\"Bild<\/figure>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

<\/span>Build Your Own Agent: Der digitale Event-App-Assistent<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Stell dir vor, du bist auf dem d.velop SUMMIT: Acht B\u00fchnen, zahlreiche Vortr\u00e4ge und spannende Keynotes und alles l\u00e4uft parallel. Du m\u00f6chtest wissen \u201eWelche Vortr\u00e4ge handeln von generativer KI?\u201c, \u201eWelche Keynote Speaker sind da?\u201c, \u201eWo findet das Tech Lab statt?\u201c. Die Agenda zu studieren, interessante Vortr\u00e4ge herauszufiltern und auftauchende Fragen zu beantworten kostet Zeit, die man auf einem Event lieber anders nutzen m\u00f6chte \u2013 und genau hier beginnt der Pain.<\/p>\n\n\n\n

Jan und Lars griffen dieses reale Problem auf und machten es zum Herzst\u00fcck ihrer Masterclass. Ihre L\u00f6sung: eine eigene Event-App, der ein digitaler Assistent zugrunde liegt, welcher all diese Fragen beantworten kann, ganz ohne langes Suchen in der Agenda.<\/p>\n\n\n\n

Die Idee klingt einfach. Doch wie genau funktioniert so ein Assistent eigentlich? K\u00f6nnen wir nicht einfach ein einfaches Sprachmodell wie ChatGPT, Deepseek etc. fragen?<\/p>\n\n\n\n

Wir wollen aus unserer Sicht zeigen \u2013 sowohl auf konzeptioneller Ebene als auch anhand konkreter Beispiele mit Live-Code, wie man sich eigentlich einen Agenten selber bauen kann und was da im Hintergrund passiert. [\u2026] Jetzt machen wir das Ganze nat\u00fcrlich nicht einfach, weil wir es irgendwie k\u00f6nnen, sondern weil wir damit immer ein konkretes Problem l\u00f6sen wollen.<\/p>Jan F\u00f6cking, Senior Software Development Engineer
d.velop AG<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

<\/span>Vom Chat zur echten KI-Assistenz – Die n\u00e4chste Evolutionsstufe von KI<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Large Language Models (LLM) entwickeln sich zu Agenten weiter, die verstehen, planen und handeln k\u00f6nnen. Warum einfache LLMs nicht immer ausreichen und was Agenten zus\u00e4tzlich brauchen, haben unsere Experten gekl\u00e4rt.<\/p>\n\n\n\n

Die Entwicklungsstufen eines autonomen Assistenten<\/h3>\n\n\n\n

LLM Basics \u2013 Warum ein Sprachmodell allein nicht reicht<\/h4>\n\n\n\n

Jan und Lars starteten mit den Grundlagen: Wie funktioniert eigentlich ein LLM? LLMs sind Sprachmodelle, wie sie zum Beispiel hinter ChatGPT oder Deepseek stecken. Die Basis bilden sogenannte Language Models (LMs) \u2013 einfache Sprachmodelle, die Sprache vervollst\u00e4ndigen, \u00e4hnlich wie die Autovervollst\u00e4ndigung auf dem Smartphone.<\/p>\n\n\n\n

LLMs funktionieren nach einem \u00e4hnlichen Prinzip: Sie schlagen das jeweils n\u00e4chste Wort vor, basierend auf dem bisherigen Text. Die Ausgabe der ersten Iteration wird dabei direkt an die Eingabe der n\u00e4chsten Iteration angeh\u00e4ngt, so lange, bis eine definierte Stoppbedingung erreicht ist und das gew\u00fcnschte Ergebnis vorliegt. So entstehen ganze Abs\u00e4tze, Slogans oder Antworten, wie z.\u202fB. auf die Eingabe \u201ed.velop SUMMIT\u201c.<\/p>\n\n\n\n

\"Infografik\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n

In der Live-Demo zeigten Jan und Lars: Einfache Fragen wie \u201eWo ist das Areal B\u00f6hler?\u201c beantwortet ein LLM gut. Aber Folgefragen wie \u201eWie komme ich da mit dem \u00d6PNV hin?\u201c scheitern, weil das Modell den vorherigen Kontext nicht kennt. <\/p>\n\n\n\n

Zwar kann man den bisherigen Chatverlauf mitgeben, doch das sogenannte Kontextfenster ist begrenzt. Je mehr Text, desto h\u00f6her der Aufwand und desto gr\u00f6\u00dfer die Gefahr, dass wichtige Informationen abgeschnitten werden. <\/p>\n\n\n\n

Ein weiteres zentrales Problem: LLMs k\u00f6nnen nur auf Informationen zugreifen, die sie beim Training gesehen haben. Sie k\u00f6nnen keine aktuellen Daten kennen, etwa zur Event-Agenda des SUMMIT 2025. Stattdessen versuchen sie, Antworten aus bekannten Mustern herzuleiten. \u00c4nderungen oder neue Inhalte bleiben au\u00dfen vor. <\/p>\n\n\n\n

Ein eigenes Modell nachzutrainieren, im Fachjargon \u201eFinetuning\u201c, w\u00e4re zwar m\u00f6glich, aber teuer, aufw\u00e4ndig und unflexibel, vor allem, wenn sich Inhalte regelm\u00e4\u00dfig \u00e4ndern. Deshalb braucht es eine dynamischere L\u00f6sung. Genau hier kommt RAG ins Spiel. <\/p>\n\n\n\n

Retrieval-Augmented Generation (RAG) \u2013 Relevanz ist, was z\u00e4hlt<\/h4>\n\n\n\n

RAG steht f\u00fcr \u201eRetrieval-Augmented Generation<\/a>\u201c, ein Ansatz, bei dem ein LLM zur Laufzeit mit zus\u00e4tzlichen Informationen versorgt wird, die es selbst nicht kennt. Der Trick: Statt alles ins Modell zu trainieren, geben wir ihm nur die gerade relevanten Inhalte, z.B. aus der Event-Agenda, direkt mit in den Prompt. <\/p>\n\n\n\n

Das spart Aufwand, bringt aber neue Herausforderungen mit sich. Auch hier gilt: Das Kontextfenster ist begrenzt. Zu viele Infos machen den Prompt teuer und erh\u00f6hen die Gefahr von Halluzinationen. Deshalb braucht es eine Vorverarbeitung, die filtert, was wirklich relevant ist. <\/p>\n\n\n\n

Daf\u00fcr wird Text in sogenannte Embeddings umgewandelt, also Vektoren, die Bedeutung in Zahlen abbilden. Ein Retriever (Filtermechanismus) vergleicht den Vektor der Nutzerfrage mit denen der Inhalte (z.\u202fB. Talks) und w\u00e4hlt die \u00e4hnlichsten aus. Diese kommen in den Prompt und das LLM kann die Frage beantworten. <\/p>\n\n\n\n

\"Infografik\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n

Damit das effizient bleibt, werden die Vektoren im Voraus berechnet und in einer Vektordatenbank gespeichert. So kann der Retriever bei jeder Anfrage schnell darauf zugreifen.<\/p>\n\n\n\n

Die beiden erkl\u00e4rten auch, wo RAG an Grenzen st\u00f6\u00dft. Dies ist bei verneinten oder komplexen Fragen der Fall. Hier reicht reine \u00c4hnlichkeit nicht aus. Daf\u00fcr braucht es zus\u00e4tzliche Strukturen wie Knowledge Graphs.<\/p>\n\n\n\n

Knowledge Graphs \u2013 Von Datenpunkten zu echtem Verst\u00e4ndnis<\/h4>\n\n\n\n

Knowledge Graphs sind eine Technologie, die immer mehr aufkommt. Statt Inhalte nur als Vektoren zu speichern, werden sie in Form von Knoten modelliert. Beispielsweise der d.velop SUMMIT als Knoten sowie Vortr\u00e4ge, Speaker, B\u00fchnen oder Unternehmen als weitere Knoten, die miteinander verkn\u00fcpft sind. So entsteht ein flexibles, erweiterbares Wissensnetzwerk. <\/p>\n\n\n\n

\"Infografik\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n

Ein Graph allein ist aber nicht genug, da die Event-App auch darauf zugreifen k\u00f6nnen muss. LLMs k\u00f6nnen dabei helfen. Sie sind nicht nur gut im Textgenerieren, sondern auch darin, Codes zu generieren und strukturierte Abfragen zu erstellen. Aus einer nat\u00fcrlichen Frage wie \u201eWelche Vortr\u00e4ge finden auf der B\u00fchne statt, auf der Sascha Lobo spricht?\u201c kann das Modell eine passende Graph Query erzeugen, die sich von Knoten zu Knoten durch den Graphen hangelt.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Event-App bedeutet das, dass der\u202fIndexer\u202f(Strukturierer) erweitert wird und zus\u00e4tzlich zum Vektorindex auch den Graphen aufbaut. Der\u202fRetriever\u202ff\u00fchrt gezielte Abfragen gegen die Graphdatenbank aus, wandelt die Ergebnisse in Text um und \u00fcbergibt sie dem LLM zur Beantwortung. So lassen sich deutlich komplexere Fragen beantworten als mit RAG allein.<\/p>\n\n\n\n

\u201eUnser Vortrag hei\u00dft ja\u202fBuild Your Own Agent und so richtig agentisch, also dass das System auch wirklich etwas tut und nicht nur Fragen beantwortet, ist bis hierhin noch nicht enthalten.\u201c Mit diesem Satz leitete Lars \u00fcber zum n\u00e4chsten Schritt: der Reasoning Loop, und damit zur eigentlichen Handlungsf\u00e4higkeit eines Agenten.<\/p>\n\n\n\n

Reasoning Loops & Tools \u2013 Agenten in Aktion<\/h4>\n\n\n\n

Was macht ein System wirklich \u201eagentisch\u201c? Jan und Lars verdeutlichten, dass ein Agent nicht nur Fragen beantwortet, sondern auch eigenst\u00e4ndig handeln kann, indem er Tools nutzt, Entscheidungen trifft und Aufgaben Schritt f\u00fcr Schritt abarbeitet, wof\u00fcr ein Standard-LLM nicht ausreicht.<\/p>\n\n\n\n

Hier kommt ein\u202fReAct Agent\u202fins Spiel, bestehend aus einem LLM, einem\u202fMemory\u202ff\u00fcr den Gespr\u00e4chsverlauf und\u202fTools, die auf externe Services zugreifen k\u00f6nnen. Eine Reasoning Loop pr\u00fcft nach jedem Schritt, ob die Aufgabe gel\u00f6st ist. Wenn nicht, wird das n\u00e4chste Tool aufgerufen. Jeder Schritt wird dokumentiert, der Prompt w\u00e4chst mit, bis schlie\u00dflich die Antwort geliefert wird.<\/p>\n\n\n\n

Auch in der Event-App wurde dieses Prinzip umgesetzt. Ein Prompt wie \u201eIch m\u00f6chte Sascha Lobo sehen, aber nur, wenn Fortuna nicht spielt\u201c l\u00f6st eine Kette von Tool-Aufrufen aus (Wikipedia, Spielplan-Check, Kalenderintegration). Erst wenn alle Bedingungen erf\u00fcllt sind, wird die Aufgabe abgeschlossen.<\/p>\n\n\n\n

Dank eines sogenannten\u202fModel Context Protocol (MCP)\u202flassen sich externe Services anbinden, ohne alle Tools selbst zu programmieren. MCP erkennt verf\u00fcgbare Tools und integriert sie parallel zu eigenen Komponenten.<\/p>\n\n\n\n

Von Prompt zu Power: So entsteht aus einem Large Language Model also ein agentenbasiertes System, das nicht nur antwortet, sondern auch aktiv wird.<\/p>\n\n\n\n

\"Infografik\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n

<\/span>Building Blocks \u2013 Schritt f\u00fcr Schritt zum digitalen Agenten am Beispiel der Event-App<\/span><\/h2>\n\n\n\n
    \n
  1. LLM<\/strong> \u2192 Beispiel: \u201eWo ist das Areal B\u00f6hler?\u201c <\/em>\u2192 \u201e\u2026 in D\u00fcsseldorf \u2026\u201c\u200b\u00a0<\/em> \u00a0
    Das Large Language Model verarbeitet Nutzerfragen in nat\u00fcrlicher Sprache. Eine Antwort ist nur m\u00f6glich, wenn die Info im Training enthalten ist.\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \n
    1. Memory: <\/strong>\u2192 Beispiel: <\/em>\u201eKomme ich da mit dem \u00d6PNV hin?\u201c <\/em>\u2192 \u201eJa, das Areal B\u00f6hler ist gut mit dem \u00d6PNV erreichbar.<\/em>\u200b<\/em>\u201c<\/em>     <\/em>Der Agent merkt sich den Kontext vorheriger Eingaben (hier: Areal B\u00f6hler) und kann sinnvoll antworten. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \n
      1. RAG\u202f<\/strong> \u2192 \u202fBeispiel: \u201eWelche Talks besch\u00e4ftigen sich mit dem d.velop process studio?\u201c <\/em>Die Event-Agenda wird nicht in das Modell trainiert, der Retriever sucht relevante Inhalte per Embedding-Vergleich und das LLM antwortet. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
          \n
        1. Knowledge Graph <\/strong>\u2192<\/strong> <\/strong>Beispiel:\u202f\u201eWelche Vortr\u00e4ge finden auf der B\u00fchne statt, auf der Sascha Lobo spricht?\u201c\u202f<\/em>\u2192 \u201eAuf der B\u00fchne, auf der Sascha Lobo spricht, finden zus\u00e4tzlich statt \u2026<\/em>\u200b<\/em>\u201c<\/em>  
          RAG reicht f\u00fcr komplexere Fragen nicht aus, das LLM generiert eine Graph Query und die Antwort wird in Text umgewandelt. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
            \n
          1. Tools<\/strong> \u2192 \u202fBeispiel: \u201eGib mir bitte ein paar Infos zu Sascha Lobo und trage die Keynote im Kalender ein, falls Fortuna D\u00fcsseldorf an dem Tag nicht spielt.\u200b<\/em>\u201c \u2192 Wikipedia-Check \u2192 Spielplan pr\u00fcfen \u2192 Kalenderintegration. Der Agent wird durch externe Services handlungsf\u00e4hig.  <\/li>\n\n\n\n
          2. UI <\/strong>\u2192 Durch die Integration in die Event-App k\u00f6nnen Nutzer:innen Fragen direkt in der App stellen und der Agent antwortet sofort.  <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
            \"Infografik\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n

            <\/span>Fazit: Agenten sind die Zukunft \u2013 du auch?<\/span><\/h2>\n\n\n\n

            Der Deep Dive in dieser Masterclass hat gezeigt: Ein LLM ist nur der Anfang. Erst durch RAG, Knowledge Graphs und Tool-Integration wird daraus ein echter Agent, der auch komplexe Anfragen beantworten kann und damit wirklich \u201eassistiert\u201c.\u202fDer Vortrag unserer d.veloper hat verdeutlicht, welches enorme Potenzial Know-How und einige Zeilen Code bereits heute freisetzen k\u00f6nnen und wie wichtig der richtige Umgang mit der Technologie f\u00fcr unsere digitale Zukunft ist.  <\/p>\n\n\n\n

            Apropos Zukunft: Auch in 2026 findet wieder unser d.velop SUMMIT statt. Denke schon jetzt zukunftweisend und sichere dir dein Ticket<\/a>, um das neueste KI-Wissen aufzusaugen.  <\/p>\n\n\n\n

            Auch im Dokumentenmanagement kann von k\u00fcnstlicher Intelligenz enorm profitiert werden. Noch mehr KI-Insides und wie sie mithilfe des d.velop pilot im Dokumentenmanagement-System (DMS)<\/a> integriert werden kann, sind auf unserer Themenseite K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> zu finden. <\/p>\n\n\n\n

            <\/p>\n\n\n\n

            \n

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            <\/span>Mehr \u00fcber unsere Speaker<\/span><\/h2>\n\n\n\n

            Jan F\u00f6cking – Senior Software Development Engineer \u2013 Artificial Intelligence | d.velop AG<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            Jan F\u00f6cking ist seit 2016 bei d.velop und hat ein duales Studium Bachelor Wirtschaftsinformatik von 2016 bis 2020 absolviert, was zum Abschluss Bachelor of Arts f\u00fchrte. Anschlie\u00dfend verfolgte er einen berufsbegleitenden Masterstudiengang in Wirtschaftsinformatik von 2020 bis 2023, wodurch er den Abschluss M. Sc. erlangte. Bis 2023 arbeitete er als Software-Engineer im Bereich Dokumenten-Import und seitdem Jahr ist er als Software-Engineer f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz t\u00e4tig. Seine Schwerpunkte liegen dabei auf generativer KI, Retrieval-Augmented-Generation, Large Language Models und Cloud Computing.<\/p>\n\n\n\n

            Lars Fe\u00dfen-Fallsehr – Senior Software Development Engineer \u2013 Artificial Intelligence | d.velop AG<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            Lars Fe\u00dfen-Fallsehr ist seit 2017 bei d.velop t\u00e4tig und hat zuvor ein duales Studium mit dem Abschluss Bachelor of Science in Informatik absolviert. Seinen berufsbegleitenden Master of Science in Data Science hat er im Jahr 2020 erfolgreich abgeschlossen. Von Anfang 2017 bis 2019 arbeitete Lars als Software-Engineer im Bereich Aufgaben- und Prozess-Management und seit 2019 ist er als Software-Engineer f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz bei d.velop t\u00e4tig. Sein Fokus liegt dabei auf generativer KI, Retrieval-Augmented-Generation, Large Language Models und Cloud Computing. <\/strong> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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