{"id":150966,"date":"2025-07-11T16:59:47","date_gmt":"2025-07-11T20:59:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.applause.com\/agentic-ai-testing\/"},"modified":"2026-04-28T14:43:55","modified_gmt":"2026-04-28T18:43:55","slug":"agentic-ai-testing","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.applause.com\/de\/agentic-ai-testing\/","title":{"rendered":"Managed Services f\u00fcr Agentic AI Testing"},"content":{"rendered":"
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Agentic AI Testing<\/h1><\/div><\/div>\n\n

Validierung, bevor Ihr Agent in der realen Welt agiert<\/h2>\n

Agentische Systeme versagen nicht auf vorhersehbare Weise. Applause testet sie auf die einzige Weise, die funktioniert: mit echten Menschen, in gro\u00dfem Umfang und bevor sie live gehen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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\"Validierung,<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n
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\"Testen<\/span><\/div>\n<\/div>\n\n
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Testen Sie KI-Agenten mit einem hybriden QA-Ansatz<\/h2>\n

Trainieren Sie Ihre Agenten im H\u00f6chsttempo, um weltweit vertrauensw\u00fcrdige Kundenerlebnisse zu bieten.<\/h3>\n

\u200bWenn Ihr KI-Agent eine falsche Entscheidung trifft, liefert er nicht nur ein schlechtes Ergebnis \u2013 er f\u00fchrt auch eine Aktion aus. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen KI-Modellen oder regelbasierter Automatisierung verfolgen agentische KI-Systeme Ziele autonom. Sie treffen Entscheidungen in Echtzeit, indem sie Planung, Ged\u00e4chtnis, die Interaktion mit externen Tools (wie APIs oder Suchmaschinen) und Feedbackschleifen nutzen. Das ist ein grundlegend anderes Risikoprofil als bei traditioneller Software.<\/p>\n

Die Priorisierung von Transparenz, vielf\u00e4ltigem Nutzer-Input und ethischem Design von Anfang an stellt sicher, dass Ihre KI-Agenten als zuverl\u00e4ssige Partner agieren und nicht nur als blo\u00dfe Tools. Bei Applause unterst\u00fctzen wir Ihre Teams dabei, diese kritischen Aspekte \u00fcber den gesamten SDLC hinweg zu ber\u00fccksichtigen, um vertrauensw\u00fcrdige agentische Erlebnisse mit hoher Nutzerakzeptanz zu gestalten. Applause testet agentische Systeme so, wie sie tats\u00e4chlich genutzt werden: mit echten Nutzern, realen Edge Cases und menschlicher Aufsicht. Dieser Prozess wird durch KI und Automatisierung beschleunigt, um mit modernen Release-Zyklen Schritt zu halten.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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Ein umfassender Ansatz f\u00fcr das Testen agentischer KI<\/h2>\n

Fundierte Expertise, Erfahrung und eine weitreichende Community von Fachexperten tragen dazu bei, dass Ihre Agenten zuverl\u00e4ssig und sicher agieren.<\/h3>\n

Da sich Agenten auf LLMs verlassen \u2013 auch beim Testen \u2013 sind sie anf\u00e4llig f\u00fcr Halluzinationen. Diese unvorhersehbaren Ergebnisse sind besonders in kundenorientierten oder regulierten Umfeldern kritisch, da hier bereits ein einzelner Fehler schwerwiegende Konsequenzen nach sich zieht. Menschliche Aufsicht ist unerl\u00e4sslich, um diese Risiken zu erkennen und zu mindern. Human-in-the-Loop-Tests sind besonders in der sp\u00e4ten Entwicklungsphase entscheidend, um Grenzf\u00e4lle, Sicherheitsm\u00e4ngel oder eine fehlerhafte Tonalit\u00e4t aufzudecken \u2013 insbesondere vor wichtigen Markteinf\u00fchrungen, in regulierten Umfeldern und bei kundenorientierten Anwendungen.<\/p>\n

Dank jahrelanger Erfahrung im Testen weltweit f\u00fchrender KI-Modelle und -Anwendungen unterst\u00fctzt Applause Unternehmen dabei, die Zuverl\u00e4ssigkeit ihrer Produkte zu verbessern. Durch das Testen agentischer Modelle vor und nach dem Release leisten wir einen wesentlichen Beitrag zu ihrer allgemeinen Risikominimierungsstrategie. Durch fachkundige Services und praxisorientierte Validierungsstrategien, die speziell f\u00fcr agentische Systeme entwickelt und durch KI und Automatisierung erg\u00e4nzt wurden, unterst\u00fctzen wir Sie dabei, dass KI-Agenten die Erwartungen der Nutzer in der Praxis erf\u00fcllen k\u00f6nnen. Unsere unabh\u00e4ngige Evaluierungsebene validiert RAG-Pipelines, mehrstufige tool-basierte Agenten und orchestrierte Multi-Modell-Workflows. Dies umfasst Assessments auf Trace-Ebene, die schrittweise \u00dcberpr\u00fcfung der Korrektheit, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen, die Bewertung der Retrieval-Relevanz sowie Metriken zur End-to-End-Aufgabenerf\u00fcllung.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Agentic Testing: Von Menschen gef\u00fchrt, von KI beschleunigt<\/h2>\n

Applause testet eine Vielzahl von Qualit\u00e4tsaspekten f\u00fcr agentische KI, darunter:<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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Sicheres und verantwortungsvolles KI-Testing<\/h3>

Hat sich der Agent bei der Erledigung der Aufgabe sicher und ethisch verhalten?<\/p>\n

Im Rahmen unseres umfassenden Ansatzes setzen wir Red Teaming ein \u2013 eine KI-Best-Practice, die durch gegnerische Tests potenzielle Schwachstellen gegen\u00fcber Risiken wie Bias, Rassismus und b\u00f6swilliger Absicht aufdeckt. Im Rahmen von Red Team-Eins\u00e4tzen kann Applause diverse Teams aus vertrauensw\u00fcrdigen Testern zusammenstellen, um Angriffe zu simulieren und Probleme aufzudecken. Dabei werden sowohl die Kommunikation als auch die Handlungen der Agenten auf gef\u00e4hrliche Verhaltensweisen und Schwachstellen getestet. Diese Eins\u00e4tze k\u00f6nnen Folgendes umfassen: Adversarial Prompt Injections, um zu pr\u00fcfen, ob Prompts Sicherheitsfilter umgehen k\u00f6nnen; Contextual Framing Exploits, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob Agenten bei der \u00dcbernahme von Rollen oder dem Wechsel des Kontexts sch\u00e4dliche Anweisungen befolgen; Token-Level Manipulation, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob ungew\u00f6hnliche Token-Muster unsichere Outputs ausl\u00f6sen; Agent Action Leakage, um zu verhindern, dass ein Agent durch Prompts Daten offenlegt oder seine zugrunde liegenden Eigenschaften preisgibt; oder Toxicity Detection, um mithilfe von LLMs voreingenommene, rassistische oder andere toxische Inhalte zu identifizieren.<\/p>\n

Beispiel<\/strong>: Testen, ob ein Reisebuchungs-Agent Anfragen zur Bauanleitung einer Bombe ablehnt.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Rollenkonformit\u00e4ts-Testing<\/h3>

Entsprachen die Handlungen und die Kommunikation des Agenten seiner vorgegebenen Rolle?<\/p>\n

Wir setzen menschliche Expertise ein, um die Performance der Agenten zu analysieren. Im Rahmen eines systematischen Ansatzes zur Bewertung der Genauigkeit und Qualit\u00e4t von Agentenantworten k\u00f6nnen wir Folgendes pr\u00fcfen: Tonalit\u00e4t und Rollenkonformit\u00e4t, um zu validieren, dass der Ton und die Handlungen eines Agenten f\u00fcr den jeweiligen Anwendungsfall geeignet sind; Domain-Terminologie, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob Agenten die korrekte Terminologie, Akronyme und professionelle Sprache innerhalb einer bestimmten Dom\u00e4ne verwenden; sowie dauerhafte Konsistenz, um zu testen, ob Ton und Rolle bei wiederholten und redundanten Interaktionen konsistent bleiben.<\/p>\n

Beispiel<\/strong>: Testen, dass ein Reisebuchungs-Agent einen professionellen Ton beibeh\u00e4lt und keine Handlungen durchf\u00fchrt, die nicht mit der Buchung zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Testen der Aufgabenerf\u00fcllung<\/h3>

Wie gut hat der Agent die ihm zugewiesene Aufgabe erf\u00fcllt?<\/p>\n

Mit diesen Tests stellt Applause sicher, dass Agenten Aufgaben unter verschiedenen realen Bedingungen erfolgreich ausf\u00fchren k\u00f6nnen. Zur Bewertung der Flexibilit\u00e4t simulieren Tester unterschiedliche Prompting-Stile mit verschiedenen Sprachvarianten, Dialekten, Tippfehlern und Abk\u00fcrzungen, um die Anpassungsf\u00e4higkeit zu beurteilen. Fachexperten validieren die dom\u00e4nenspezifische Richtigkeit in Bereichen wie Finanzwesen oder Wissenschaft. Wir bewerten auch die Qualit\u00e4t der menschlichen Interaktion, um festzustellen, wie echte Nutzer den Agenten erleben. Dabei pr\u00fcfen wir die Verst\u00e4ndlichkeit der Prompts, die wahrgenommene Hilfsbereitschaft, Vertrauen oder Zufriedenheit (z. B. NPS, CSAT), und wie Agenten mit Fehlern oder fehlerhaften Eingaben umgehen. Diese von Menschen durchgef\u00fchrten Evaluierungen gehen \u00fcber automatisierte Kennzahlen hinaus, um sicherzustellen, dass agentische Erlebnisse nicht nur funktional, sondern auch intuitiv, vertrauensw\u00fcrdig und f\u00fcr den realen Einsatz bereit sind.<\/p>\n

Beispiel<\/strong>: Testen, dass ein Agent die Reise korrekt gebucht und die Reisedaten klar an den Nutzer kommuniziert hat.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Testen der Nachvollziehbarkeit<\/h3>

Sind der Entscheidungsprozess und das finale Output des Agenten wahrheitsgem\u00e4\u00df und frei von Halluzinationen?<\/p>\n

Quellenverifizierung und die Bewertung der Gedankenkette sind entscheidend f\u00fcr die Erkennung von Halluzinationen in Agentenantworten. Diese Evaluierungen pr\u00fcfen, ob die zitierten Quellen legitim sind und ob der Denkprozess zu einer fundierten Entscheidung f\u00fchrt, beispielsweise zur Wahl der g\u00fcnstigsten Reiseroute. Obwohl einige \u00dcberpr\u00fcfungen ohne LLMs automatisiert werden k\u00f6nnen, erfordern andere eine menschliche Beurteilung, um die Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten und das Halluzinationsrisiko zu reduzieren. Da Agenten systembedingt von LLMs abh\u00e4ngen \u2013 selbst beim Testen \u2013 bleiben sie anf\u00e4llig daf\u00fcr, plausibel klingende, aber falsche Informationen zu generieren. Applause Tester spielen eine Schl\u00fcsselrolle bei der Verifizierung, dass Referenzen real, relevant und angemessen verwendet werden und dass die Schlussfolgerungen des Agenten dem korrekten Entscheidungspfad folgen.<\/p>\n

Beispiel<\/strong>: Testen, dass ein Agent alle Unterschritte des Workflows zur Buchung einer Pauschalreise korrekt abgeschlossen hat.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Effizienztests<\/h3>

Hat der Agent sowohl bei der Schlussfolgerung als auch bei den Aktionen wirtschaftlich gehandelt?<\/p>\n

Damit KI-Agenten kosteneffizient arbeiten, m\u00fcssen nicht nur die Richtigkeit ihrer Outputs, sondern auch die Effizienz ihrer Schlussfolgerungen und Aktionen bewertet werden. Ein Crowdtesting-Partner wie Applause kann Kundenteams dabei unterst\u00fctzen, die Effizienz eines Agenten auf mehreren Ebenen zu validieren \u2013 einschlie\u00dflich der Trajektorie-Effizienz, der Nutzerinteraktions-Effizienz und der Einzelschritt-Effizienz. Wir k\u00f6nnen dabei helfen, redundante oder unn\u00f6tige Schritte im \u200b\u200bgesamten\u200b\u200b\u200b Verlauf einer Interaktion festzustellen, \u00fcberm\u00e4\u00dfiges Hin und Her mit Endnutzern zu erkennen, das auf Friktion oder Ineffizienz hindeuten kann, und zu pr\u00fcfen, ob Prompts optimiert werden k\u00f6nnen, ohne die Leistung des Agenten zu beeintr\u00e4chtigen. Durch das Testen dieser Ebenen in realen Kontexten mit menschlichem Feedback unterst\u00fctzt Applause Unternehmen bei der Feinabstimmung von Agenten, sodass sie intelligentere Entscheidungen treffen und die Betriebskosten senken k\u00f6nnen.<\/p>\n

Beispiel<\/strong>: Testen, dass ein Agent bei der Reisebuchung keine unn\u00f6tigen Schritte unternimmt und nicht \u00fcberm\u00e4\u00dfig oft beim Nutzer nachfragen muss.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Interoperabilit\u00e4tstests<\/h3>

Kann der Agent zuverl\u00e4ssig mit anderen Agenten interagieren?<\/p>\n

Da Multiagentensysteme und Orchestrierungsframeworks immer gr\u00f6\u00dfer werden, gewinnen Interoperabilit\u00e4tstests zunehmend an Bedeutung \u2013 auch wenn sie sich noch in einem fr\u00fchen Stadium befinden. Diese Tests tragen dazu bei, dass Agenten nahtlos mit anderen Agenten kommunizieren und zusammenarbeiten k\u00f6nnen. Dies geschieht entweder durch die \u00dcbernahme des Task-Managements \u2013 Empfangen und Ausf\u00fchren von Anweisungen von Orchestrierungsschichten wie Model Context Protocol (MCP) \u2013 oder durch die Abgabe von Aufgabenanfragen an externe Agenten, wobei der korrekte Kontext oder Inhalt weitergegeben wird. Mit Applause k\u00f6nnen Sie validieren, ob Agenten externe Agentenanweisungen unter realen Bedingungen korrekt interpretieren, ausf\u00fchren und beantworten. Da Agenten-\u00d6kosysteme immer komplexer werden, ist die Gew\u00e4hrleistung einer reibungslosen Interaktion zwischen Agenten eine wesentliche Voraussetzung f\u00fcr skalierbare, zuverl\u00e4ssige KI-gest\u00fctzte L\u00f6sungen.<\/p>\n

Beispiel<\/strong>: Testen, ob ein Buchungsagent mit einer Website interagieren kann, die einen Shopping-Agenten basierend auf MCP1 bereitstellt.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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M\u00f6chten Sie mehr \u00fcber Agentic AI Testing mit Applause erfahren?<\/h2>\n

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