Agentic Patterns

Source: https://github.com/nibzard/awesome-agentic-patterns at 87538fdeccf6
License: Apache-2.0
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This edition is an AI-assisted translation.

Awesome Agentic Patterns

Ein kuratierter Katalog von agentischen KI-Mustern – praxisnahe Tricks, Workflows und Mini-Architekturen, mit denen autonome oder teilautonome KI-Agenten produktiv nützliche Aufgaben erledigen.

Warum? Tutorials zeigen Spielzeug-Demos. Reale Produkte verbergen die komplizierten Teile. Diese Liste stellt wiederverwendbare Muster vor, die diese Lücke schließen, damit wir alle intelligentere und schnellere Agenten bereitstellen können.

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Was gilt als Muster?

• Wiederholbar – mehr als ein Team verwendet es.
• Agentenzentriert – verbessert, wie ein KI-Agent wahrnimmt, schlussfolgert oder handelt.
• Nachvollziehbar – durch eine öffentliche Quelle belegt: Blogbeitrag, Vortrag, Repository oder Paper.

Wenn dein Link diese Kriterien erfüllt, gehört er hierher.

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🌐 Website entdecken

Besuchen: https://agentic-patterns.com

Die Website bietet über diese README-Datei hinaus leistungsstarke Suchwerkzeuge:

• Pattern Explorer: Alle Muster nach Kategorie, Status, Komplexität und weiteren Kriterien durchsuchen, filtern und erkunden
• Compare Tool: Mehrere Muster anhand gemeinsamer Merkmale nebeneinander vergleichen
• Decision Explorer: Interaktiver Leitfaden, um das passende Muster für deinen Anwendungsfall zu finden
• Graph Visualization: Visuelle Karte der Beziehungen und Verbindungen zwischen Mustern
• Pattern Packs: Kuratierte Mustersammlungen für gängige Agentenarchitekturen
• Developer Guides: Ausführliche Dokumentation zur Auswahl und Verwendung von Mustern
• Dark Mode: Vollständige Theme-Unterstützung für angenehmes Lesen in jeder Umgebung

Erstellt mit Astro, bereitgestellt auf Vercel, Quellcode in apps/web/.

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Kurzübersicht der Kategorien

Kategorie	Das erwartet dich
Kontext und Speicher	Sliding-Window-Auswahl, Vektor-Cache, episodisches Gedächtnis
Feedbackschleifen	Compiler, CI, menschliche Prüfung, selbstheilende Wiederholungen
Lernen und Anpassung	Agent RFT, Skill-Bibliotheken, varianzbasierte RL
Orchestrierung und Steuerung	Aufgabenzerlegung, Subagent-Erstellung, Tool-Routing
Zuverlässigkeit und Evaluation	Leitplanken, Evaluations-Frameworks, Protokollierung, Reproduzierbarkeit
Sicherheit und Schutz	Isolierte VMs, PII-Tokenisierung, Sicherheitsprüfungen
Werkzeuge und Umgebung	Shell, Browser, DB, Playwright, Sandbox-Tricks
UX und Zusammenarbeit	Prompt-Übergaben, gestagte Commits, asynchrone Hintergrundagenten

Kategorien sind flexibel – eröffne einen PR, wenn du eine bessere Einteilung findest! Die folgenden Tabellen werden automatisch aus dem Ordner patterns/ generiert.

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Kontext & Gedächtnis

• Agent-Powered Codebase Q&A / Onboarding
• Context Budget as a Governed Resource
• Context Window Anxiety Management
• Context Window Auto-Compaction
• Context-Minimization Pattern
• Cross-Agent Lesson Sharing via Git
• Curated Code Context Window
• Curated File Context Window
• Dynamic Context Injection
• Episodic Memory Retrieval & Injection
• Filesystem-Based Agent State
• Layered Configuration Context
• Memory Synthesis from Execution Logs
• Proactive Agent State Externalization
• Progressive Disclosure for Large Files
• Prompt Caching via Exact Prefix Preservation
• Schema-Guided Graph Retrieval for Multi-Hop Reasoning
• Self-Identity Accumulation
• Semantic Context Filtering Pattern
• Session-Scoped Context Runtime for Agent Tools
• Tool Search Lazy Loading
• Working Memory via TodoWrite

Feedbackschleifen

• AI-Assisted Code Review / Verification
• Background Agent with CI Feedback
• Coding Agent CI Feedback Loop
• Deterministic Grader in the Loop
• Dogfooding with Rapid Iteration for Agent Improvement
• Graph of Thoughts (GoT)
• Incident-to-Eval Synthesis
• Inference-Healed Code Review Reward
• Iterative Prompt & Skill Refinement
• Reflection Loop
• Rendered UI Finish Gate
• Rich Feedback Loops > Perfect Prompts
• Self-Critique Evaluator Loop
• Self-Discover: LLM Self-Composed Reasoning Structures
• Spec-As-Test Feedback Loop
• Tool Use Incentivization via Reward Shaping

Lernen & Anpassung

• Agent Reinforcement Fine-Tuning (Agent RFT)
• Commitment Ledger with Reality-Gated Credit
• Compounding Engineering Pattern
• Frontier-Focused Development
• Memory Reinforcement Learning (MemRL)
• Persistent Test Memory Feedback Loop
• Shipping as Research
• Skill Library Evolution
• Variance-Based RL Sample Selection

Orchestrierung & Steuerung

• 402-First Machine Payments (Price-Before-Work Tool Purchases)
• Action-Selector Pattern
• Agent Modes by Model Personality
• Agent-Driven Research
• Artifact-Driven Analysis Pipeline Orchestration
• Autonomous Workflow Agent Architecture
• Board-Mediated Async Inter-Agent Coordination
• Budget-Aware Model Routing with Hard Cost Caps
• Burn the Boats
• Capability-Escrow-Receipt
• Classify-Then-Act for Background Agents
• Conditional Parallel Tool Execution
• Continuous Autonomous Task Loop Pattern
• Cross-Cycle Consensus Relay
• Cross-Domain Agent Conflict Resolution
• Custom Sandboxed Background Agent
• Declarative Multi-Agent Topology Definition
• Design-Time File Partition as Concurrency Control
• Deterministic Zero-LLM Orchestration
• Discrete Phase Separation
• Disposable Scaffolding Over Durable Features
• Distributed Execution with Cloud Workers
• Dual LLM Pattern
• Dual-Rail Message Delivery
• Economic Value Signaling in Multi-Agent Networks
• Explicit Posterior-Sampling Planner
• Factory over Assistant
• Feature List as Immutable Contract
• Hybrid LLM/Code Workflow Coordinator
• Inference-Time Scaling
• Initializer-Maintainer Dual Agent Architecture
• Inversion of Control
• Iterative Multi-Agent Brainstorming
• Lane-Based Execution Queueing
• Language Agent Tree Search (LATS)
• LLM Map-Reduce Pattern
• Markdown Polis — Multi-Vendor Agent Coordination via Filesystem Constitution
• Multi-Model Orchestration for Complex Edits
• Non-Generative Judgment Routing with Typed Escalation
• Opponent Processor / Multi-Agent Debate Pattern
• Oracle and Worker Multi-Model Approach
• Parallel Tool Call Learning
• Plan-Then-Execute Pattern
• Planner-Worker Separation for Long-Running Agents
• Progressive Autonomy with Model Evolution
• Progressive Complexity Escalation
• Recursive Best-of-N Delegation
• Self-Rewriting Meta-Prompt Loop
• Signal-Driven Agent Activation
• Specification-Driven Agent Development
• Stop Hook Auto-Continue Pattern
• Sub-Agent Spawning
• Subject Hygiene for Task Delegation
• Swarm Migration Pattern
• Three-Stage Perception Architecture
• Tool Capability Compartmentalization
• Tool Selection Guide
• Tracker-as-Desired-State Reconciliation
• Tree-of-Thought Reasoning
• Workspace-Native Multi-Agent Orchestration

Zuverlässigkeit & Evaluation

• Action Caching & Replay Pattern
• Adaptive Sandbox Fan-Out Controller
• Agent Circuit Breaker
• Anti-Reward-Hacking Grader Design
• Asynchronous Coding Agent Pipeline
• Canary Rollout and Automatic Rollback for Agent Policy Changes
• CriticGPT-Style Code Review
• Dead-Man’s Switch for Scheduled Agent Jobs
• Evidence-Layered Evaluation for Interactive Agents
• Extended Coherence Work Sessions
• Failover-Aware Model Fallback
• Lethal Trifecta Threat Model
• LLM Observability
• Merged Code + Language Skill Model
• No-Token-Limit Magic
• Orchestration Prompt-Writing Benchmark
• Out-of-Process Provider-Boundary Replay
• Output Verification Loop
• Own-Check Fault Injection
• Reasoning-Token Firewall
• Reliability Problem Map Checklist for RAG and Agents
• RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback)
• Schema Validation Retry with Cross-Step Learning
• Skill Activation as a Precision/Recall Measurement
• Structured Output Specification
• Subagent Compilation Checker
• Tier Auto-Apply by Mechanical Impact
• Versioned Constitution Governance
• Workflow Evals with Mocked Tools

Sicherheit & Schutz

• Authenticated Authority Channel
• Black-Box Skill Invocation
• Consequence-Family Coverage Audit
• Cryptographic Governance Audit Trail
• Denial Tracking & Permission Escalation
• Deterministic Security Scanning Build Loop
• Deterministic Threat Rule Scanning
• Evidence Questions, Not Verdict Questions
• Exact-Action Authorization Binding
• External Credential Sync
• Hook-Based Safety Guard Rails for Autonomous Code Agents
• Isolated VM per RL Rollout
• Local-First Credential Broker
• Non-Custodial Spending Controls
• One OS User per Agent
• PII Tokenization
• Policy-Gated Tool Proxy
• Sandboxed Tool Authorization
• Soulbound Identity Verification
• Transitive Vouch-Chain Trust
• Zero-Knowledge Verified Agent Egress
• Zero-Trust Agent Mesh

Werkzeugnutzung & Umgebung

• Agent SDK for Programmatic Control
• Agent-First Tool Discovery
• Agent-First Tooling and Logging
• Agentic Search Over Vector Embeddings
• AI Web Search Agent Loop
• CLI-First Skill Design
• CLI-Native Agent Orchestration
• Code Mode MCP Tool Interface Improvement Pattern
• Code-Over-API Pattern
• Code-Then-Execute Pattern
• Cross-Protocol Agent Discovery
• Dual-Use Tool Design
• Dynamic Code Injection (On-Demand File Fetch)
• Egress Lockdown (No-Exfiltration Channel)
• Filesystem-Mediated Host Delegation
• Intelligent Bash Tool Execution
• LLM-Friendly API Design
• MCP Pattern Injection
• Multi-Platform Communication Aggregation
• Multi-Platform Webhook Triggers
• Patch Steering via Prompted Tool Selection
• Precomputed Code Graph Lookup
• Progressive Tool Discovery
• Shell Command Contextualization
• Static Service Manifest for Agents
• Tool Use Steering via Prompting
• Unified Tool Gateway
• Virtual Machine Operator Agent
• Visual AI Multimodal Integration

UX & Zusammenarbeit

• Abstracted Code Representation for Review
• Agent-Assisted Scaffolding
• Agent-Friendly Workflow Design
• AI-Accelerated Learning and Skill Development
• Chain-of-Thought Monitoring & Interruption
• Codebase Optimization for Agents
• Democratization of Tooling via Agents
• Dev Tooling Assumptions Reset
• Human-in-the-Loop Approval Framework
• Latent Demand Product Discovery
• Milestone Escrow for Agent Resource Funding
• Proactive Trigger Vocabulary
• Seamless Background-to-Foreground Handoff
• Spectrum of Control / Blended Initiative
• Team-Shared Agent Configuration as Code
• Verbose Reasoning Transparency

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Für KI-Assistenten (llms.txt)

Dieses Projekt enthält llms.txt, eine maschinenlesbare Dokumentationsdatei, die KI-Assistenten und LLMs dabei unterstützt, passende Muster zu verstehen und zu empfehlen.

Enthalten sind:

• Musterkategorien und ihre Zwecke
• Wichtige Muster mit knappen Beschreibungen
• Nutzungshinweise für KI-Assistenten
• Strategien zur Musterauswahl anhand der Anforderungen des Anwendungsfalls

Für Entwickler, die KI-Assistenten erstellen: Die Datei llms.txt kann LLMs als Kontext zur Verbesserung von Musterempfehlungen bereitgestellt werden. Sie ist optimiert für:

• RAG-Systeme, die diesen Katalog indizieren
• KI-Programmierassistenten, die Muster vorschlagen
• LLM-gestützte Werkzeuge, die agentische Muster empfehlen

Zugriff: https://agentic-patterns.com/llms.txt (auch verfügbar unter apps/web/public/llms.txt)

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In 3 Schritten beitragen

1. Fork erstellen und Branch anlegen → git checkout -b add-my-pattern
2. Mit der obigen Vorlage eine Musterdatei unter patterns/ hinzufügen.
3. bun run build:data ausführen, um die generierten README-Abschnitte und Websitedaten zu aktualisieren.
4. Einen PR mit dem Titel Add: my-pattern-name eröffnen.
5. Dieses Repository stellt Muster in den Mittelpunkt: Vorschläge, die hauptsächlich Produktankündigungen oder Werbung sind, werden auch dann abgelehnt, wenn sie technisch gültig sind.

Die genauen Regeln findest du in CONTRIBUTING.md.

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Inspirationen

Dieses Projekt begann nach dem Beitrag „Was Sourcegraph beim Bau von KI-Programmieragenten gelernt hat“ (28. Mai 2025) und dem fortlaufenden Videotagebuch Raising an Agent. Viele frühe Muster stammen direkt aus diesen Erkenntnissen – vielen Dank an alle, die ihre Erfahrungen offen teilen!

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Lizenz

Apache‑2.0. Siehe LICENSE.

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