Wer testet die KI-Agenten?
So sichern Sie die Qualität von Agentic AI
Objentis | Drvless
KI-Agenten führen nicht mehr nur vorgegebene Schritte aus – sie entscheiden selbst, wie sie ein Ziel erreichen. Das macht sie wertvoll für Kundenservice, Backoffice und Prozessautomatisierung. Für die Qualitätssicherung heißt es aber: Wer KI-Agenten testen will, braucht mehr als klassische Testfälle.
Ein Agent, der heute einen bestimmten Workflow wählt, kann morgen bei identischer Eingabe einen anderen, ebenso plausiblen Weg gehen. Ein Testfall mit festem Ablauf und einem einzigen Soll-Ergebnis meldet dann einen Fehler – obwohl der Agent korrekt gearbeitet hat. Oder er übersieht einen echten Fehler, weil das Ergebnis zufällig stimmt.
In diesem Beitrag zeigen wir:
- warum klassische Tests bei Agentic AI an Grenzen stoßen,
- was ein verhaltensbasierter Testansatz prüft,
- warum visuelle, nicht-invasive Testautomatisierung dafür besonders geeignet ist,
- und wer im Unternehmen die Verantwortung für die Qualität von KI-Agenten trägt.
Agentic AI ist in der Produktion angekommen
KI-Agenten sind längst kein Laborthema mehr. Laut dem State of Agent Engineering 2026 von LangChain setzen bereits 57 % der befragten Organisationen KI-Agenten produktiv ein. Gleichzeitig nennen die Befragten Qualität – vor allem Konsistenz und den Umgang mit Halluzinationen – als eine der größten Hürden.
Das zeigt das Spannungsfeld: Agenten werden schneller eingeführt, als Unternehmen passende Prüfmethoden etablieren.
Warum klassische Tests bei KI-Agenten nicht ausreichen
Traditionelles Testen beruht auf einer einfachen Annahme: gleiche Eingabe, gleicher Ablauf, gleiches Ergebnis. Für Schnittstellen, Berechtigungen und stabile Geschäftsregeln bleibt das unverzichtbar.
Bei KI-Agenten kommt eine neue Ebene hinzu – variables Verhalten. Agenten wählen Werkzeuge autonom, planen Zwischenschritte und reagieren auf Kontext. Klassische Testverfahren stoßen dabei an vier Grenzen:
- Variierendes Verhalten: Derselbe Prompt oder Trigger kann zu unterschiedlichen Aktionen führen.
- Mehrere Wege zum Ziel: Ein Agent erreicht ein korrektes Ergebnis über verschiedene Pfade.
- Begrenzte Transparenz: Bei Drittanbieter-Agenten oder SaaS-Lösungen fehlt oft der Zugriff auf Quellcode, Logs oder Entscheidungslogik.
- Skalierung: Einen Agenten kann man beobachten. Dutzende parallel laufende Agenten-Workflows lassen sich ohne Automatisierung kaum überwachen.
Klassische Tests bleiben deshalb wichtig – sie müssen aber um Methoden ergänzt werden, die das tatsächliche Verhalten und die Risiken eines Agenten bewerten.
Vom Ergebnis-Test zum Verhaltens-Test
Die zentrale Frage beim Testen von KI-Agenten lautet nicht mehr nur: „Stimmt das Ergebnis?“ Sondern: „Hat der Agent das Ziel erreicht, dabei alle Regeln eingehalten und keine unzulässige Aktion ausgelöst?“
Ein verhaltensbasierter Testansatz prüft dafür vier Dimensionen:
| Dimension | Prüffrage |
|---|---|
| Ergebnis | Wurde das fachliche Ziel korrekt erreicht? |
| Regelkonformität | Wurden Geschäftsregeln, Berechtigungen, Freigabegrenzen und Sicherheitsvorgaben eingehalten? |
| Interaktion | Hat der Agent die richtigen Systeme, Daten und Werkzeuge angemessen genutzt? |
| Nachvollziehbarkeit | Lässt sich die Arbeitsweise dokumentieren und auditieren? |
Praxisbeispiel: Ein Agent bearbeitet Kundenreklamationen
Ein KI-Agent prüft eingehende Reklamationen, sammelt Informationen und schlägt eine Lösung vor.
- Zulässig: Der Agent nutzt unterschiedliche Informationsquellen oder wählt je nach Fall einen anderen Bearbeitungsweg.
- Nicht zulässig: Er überschreitet einen definierten Erstattungsbetrag ohne Freigabe, verarbeitet personenbezogene Daten nicht DSGVO-konform, greift ohne Berechtigung auf Datenquellen zu oder schließt einen Vorgang ohne Dokumentation ab.
Ein klassischer Test würde nur prüfen, ob am Ende eine Gutschrift erstellt wurde. Ein Verhaltens-Test prüft, ob der Weg dorthin innerhalb der erlaubten Grenzen lag.
Drei Aufgaben der Testautomatisierung für KI-Agenten
Ob Mensch oder Maschine – wer KI-Agenten testet, muss drei Dinge leisten:
- Beobachten: Oberfläche und Systemverhalten so erfassen, wie ein Mensch den Ablauf wahrnimmt.
- Bewerten: Prüfen, ob Ergebnis, Regeln und Risikogrenzen eingehalten wurden – auch wenn der Weg variiert.
- Nachvollziehen: Abläufe, Entscheidungen und Abweichungen so dokumentieren, dass sie analysiert und auditiert werden können.
Visuelle Testautomatisierung mit Drvless
Genau hier setzt Drvless an, der visuelle KI-Automation-Agent von Objentis. Drvless erkennt Bildschirminhalte per KI, bedient Anwendungen über Maus und Tastatur wie ein Mensch und bereitet die Ergebnisse für das Testmanagement auf.
Das Modul Ideation generiert aus vorhandenen Informationen Testfälle und übergibt sie nach Freigabe direkt an die automatisierte Testdurchführung.
Da Drvless auch im Produktivbetrieb einsetzbar ist, lassen sich Test und 24/7 Application Monitoring verbinden: Was vor dem Go-live geprüft wurde, wird im Betrieb kontinuierlich überwacht.
Warum visuelle, nicht-invasive Tests für KI-Agenten so wertvoll sind
Wenn Agenten oder Zielsysteme nur eingeschränkt transparent sind, liefert ein visueller Ansatz eine unabhängige End-to-End-Sicht auf das, was tatsächlich passiert:
- Kein interner Zugriff nötig: Weder Quellcode noch API-Dokumentation des Agenten müssen verfügbar sein.
- Technologieübergreifend: Web-Anwendung, SAP-Frontend oder Legacy-Maske – entscheidend ist nur eine sichtbare Oberfläche.
- Nah am realen Einsatz: Getestet wird, was Anwenderinnen und Anwender sehen und welche Aktionen der Agent in der produktiven Umgebung auslöst.
Wichtig: Visuelle Tests ersetzen keine anderen Testebenen. Interne Datenflüsse, API-Aufrufe und Sicherheitsmechanismen prüfen sie nicht. Ihren größten Nutzen entfalten sie als ergänzende Schicht neben API-, Security- und Datentests. Einen Vergleich der Ansätze finden Sie unter Drvless vs. codebasiertes Testen.
Wo der Bedarf am größten ist
- Agentic-AI-Piloten in der Produktion: Sobald Agenten echte Geschäftsprozesse und Kundendaten berühren, steigen die Anforderungen an Kontrolle und Nachweisbarkeit. Automatisiertes Monitoring wird zum entscheidenden Qualitätsfaktor.
- Kundenservice und Backoffice: Agenten bearbeiten Anfragen, füllen Formulare aus, übertragen Daten und bereiten Entscheidungen vor – mit direkter Wirkung auf Kundinnen und Kunden.
- Regulierte Branchen: Banken, Versicherungen und kritische Infrastruktur müssen Risikomanagement, Dokumentation und Monitoring nachweisen. Regelwerke wie DORA, NIS2 und der EU AI Act machen das für viele Unternehmen verpflichtend.
Wer trägt die Verantwortung für die Qualität von KI-Agenten?
Fachbereich, IT und Architektur, IT-Security, Data- und AI-Teams oder Quality Assurance? Alle leisten einen Beitrag – entscheidend sind klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten.
Dass hier Nachholbedarf besteht, zeigt The State of AI in the Enterprise 2026 von Deloitte: Der Einsatz agentischer KI wächst schneller als die Kontrollmechanismen. Nur rund jedes fünfte Unternehmen hat ein ausgereiftes Governance-Modell für autonome KI-Agenten.
Visuelle Testautomatisierung stellt vor dem Einsatz sicher, dass ein KI-Agent korrekt arbeitet. Monitoring sorgt dafür, dass das im Betrieb so bleibt. Objentis verbindet beides – mit Tools für visuelle Testautomatisierung, Prozessautomation und 24/7 Monitoring sowie mit Beratung zum Testen von KI-Systemen.
Fazit: Wenn der Agent eine Blackbox ist, darf der Test keine sein
Klassische Tests bleiben unverzichtbar. Für KI-Agenten reichen ergebnis- und ablauforientierte Testfälle allein aber nicht aus, weil Wege und Ergebnisse variieren. Entscheidend ist, ob ein Agent seine Entscheidungen ausschließlich innerhalb definierter Grenzen trifft.
Ein visueller, verhaltensbasierter Testansatz ergänzt die bestehende Qualitätssicherung: Er beobachtet Agenten in ihrer echten Arbeitsumgebung und bewertet Ergebnisse und Regeln statt starrer Schrittfolgen. Drvless kombiniert dafür KI-basierte visuelle Erkennung mit Maus- und Tastaturinteraktion – ohne Plugins oder SDKs.
