Herausforderungen und Lösungen bei der Entwicklung von On-Premise LLM-Agentensystemen

Die zunehmende Verbreitung von Large Language Model (LLM)-basierten Agentensystemen in Unternehmen führt zu einem wachsenden Bedarf an On-Premise-Anwendungen, da regulatorische Anforderungen erfüllt werden und die vollständige Kontrolle über sensible Daten gewährleistet wird. Lokale On-Premise Implementierungen bringen jedoch spezifische technische Herausforderungen mit sich, die bei Cloud-basierten Lösungen automatisch behoben werden können.

Diese Arbeit diskutiert vier kritische Problemfelder bei der Entwicklung von On-Premise Agentensystemen: (1) die Integration heterogener Datenquellen und Unternehmenssysteme (wie Datenbanken, Webdienste und Produktionsanlagen) mit unterschiedlichen Schnittstellen und Datenmodellen, (2) die Zuverlässigkeit von Function/Tool-Calling bei lokalen Modellen im Vergleich zu Cloud-LLMs, (3) den inhärenten Nicht-Determinismus und die Reproduzierbarkeit von LLM-basierten Systemen sowie (4) die Komplexität der Evaluation von Multi-Step Agentenprozessen. Für jedes Problemfeld werden praxiserprobte Lösungsansätze und konkrete Handlungsempfehlungen vorgestellt. Durch die systematische Anwendung der beschriebenen Methoden können robuste und produktionstaugliche LLM-basierte Agentensysteme realisierbar werden.