AI Agent Capacity Planning (KI-Agenten-Kapazitätsplanung)

AI Agent Capacity Planning beschreibt die systematische Planung von Rechenleistung, API-Quoten, Parallelität, Warteschlangen und Fallbacks für produktive KI-Agenten. Anders als klassische Server-Kapazitätsplanung berücksichtigt sie, dass Agenten nicht nur eine einzelne Anfrage beantworten, sondern Aufgaben in Schritte zerlegen, Tools aufrufen, Code ausführen, Dateien lesen und mehrfach mit Modellen kommunizieren. Dadurch entstehen Lastspitzen bei Tokens, Kontextfenstern, Rate Limits, Speicher, CI-Läufen und menschlichen Freigaben. Gute Kapazitätsplanung definiert deshalb erwartete Aufgabenvolumina, maximale Laufzeiten, Budgetgrenzen, Prioritätsklassen, Degradationspfade und Eskalationsregeln. Sie beantwortet Fragen wie: Welche Agenten dürfen parallel laufen? Wann wird auf ein kleineres Modell geroutet? Welche Aufgaben warten, welche brechen ab, und welche bekommen garantierte Kapazität? Zusätzlich müssen Monitoring, Abrechnung und Sicherheitsregeln zusammenpassen, damit ein Agent nicht unbemerkt teure Schleifen produziert oder kritische Ressourcen blockiert. Für Unternehmen ist das ein Betriebsmodell für verlässliche Agenten. Es verbindet Infrastruktur, Kostenkontrolle, Governance und Nutzererlebnis, damit KI-Agenten auch bei Anbieterlimits, Compute-Engpässen oder plötzlicher Nachfrage planbar stabil bleiben. Besonders wichtig ist diese Disziplin bei Multi-Agenten-Systemen und geschäftskritischen Automatisierungen.