Agentic AI

Reflection Pattern

Das Reflection Pattern ist ein Agentic-AI-Entwurfsmuster, bei dem ein KI-Agent seine eigenen Ausgaben kritisch überprüft und iterativ verbessert. Ein zweiter Evaluierungs-Schritt bewertet die Erstantwort auf Korrektheit, Vollständigkeit und Relevanz — und löst bei Bedarf eine automatische Überarbeitung aus.

Warum ist das relevant?

Reflection erhöht die Qualität von KI-Ausgaben drastisch — besonders bei komplexen Geschäftsentscheidungen. Ein Agent, der seine eigene Lieferantenanalyse kritisch hinterfragt, liefert fundierte Ergebnisse statt oberflächlicher Erstantworten. Das senkt die Fehlerquote und reduziert den Nachbearbeitungsaufwand für Ihre Mitarbeiter.

So setzt IJONIS das ein

Wir implementieren Reflection Patterns als LangGraph-Zyklen, in denen ein Critic-Agent die Ausgaben des Primary-Agents bewertet. Die Bewertungskriterien werden domänenspezifisch definiert — von Faktengenauigkeit in der Vertragsanalyse bis zur Vollständigkeit bei Angebotsvergleichen. Maximal drei Iterationen verhindern Endlosschleifen.

Häufige Fragen

Steigen durch das Reflection Pattern die KI-Kosten?

Ja, es werden zusätzliche Token für die Bewertung und eventuelle Überarbeitung verbraucht — typischerweise 30-80 % mehr pro Anfrage. In der Praxis rechnet sich das, weil fehlerhafte Erstantworten deutlich teurer sind: falsche Entscheidungen, manuelle Korrekturen und verlorenes Vertrauen.

Wann sollte ich das Reflection Pattern einsetzen?

Bei allen Aufgaben, wo Fehler kostspielig sind: Vertragsanalyse, Compliance-Prüfung, Kundenkommunikation oder Finanzberechnungen. Für einfache Routineaufgaben wie Datenextraktion oder Klassifikation ist der Mehraufwand meist nicht gerechtfertigt.

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