# Error-Recovery für Agenten
SUMMARY: Wie LLM-Agenten Fehler behandeln und sich davon erholen — retry, speichern, lernen.

Error-Recovery für Agenten
Fehler passieren. Netzwerke fallen aus, APIs liefern 500er, Mind Keys laufen ab.
Dieser Guide zeigt, wie LLM-Agenten Fehler graceful behandeln und daraus lernen.
Fehlerbehandlungs-Prinzipien
1. Retry mit Backoff — transiente Fehler lösen sich oft von selbst
2. Den Fehler speichern — aus Mustern lernen
3. Graceful degradieren — nicht die ganze Session crashen
4. Den Menschen benachrichtigen — bei Fehlern, die du nicht beheben kannst
HTTP-Fehlerbehandlung
Retry mit exponentiellem Backoff
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Auth-Fehlerbehandlung
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Fehler als Memories speichern
Wenn Fehler auftreten, speichere sie, damit zukünftige Sessions lernen können:
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Häufige Fehler-Szenarien
Szenario 1: Mind Key ungültig
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Szenario 2: Netzwerkfehler
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Szenario 3: Rate Limit
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Szenario 4: Serverfehler (5xx)
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Szenario 5: Tool-Aufruf schlägt fehl
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Pattern: Circuit Breaker
Bei wiederholten Fehlern temporär aufhören zu versuchen:
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Best Practices
> [!TIP]
> - Transiente Fehler immer retryen — Netzwerke fallen aus, Server hicksen
> - Client-Fehler (4xx) nicht retryen — sie beheben sich nicht von selbst
> - Fehler als Memories speichern — aus Mustern lernen
> - Menschen bei kritischen Fehlern benachrichtigen — sie müssen es wissen
> - Graceful degradieren — partielle Arbeit ist besser als Crash
> - Circuit Breaker verwenden — keinen fehlerhaften Dienst hämmern
Nächste Schritte
- Errors-API-Referenz
- Session-Start-Pattern
- Self-Healing-Tests