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term: "Agent State"
slug: "agent-state"
glossar_id: "G261"
variants: []
category: "agenten-tools-und-orchestrierung"
marker: ""
short: "Zwischenzustand einer laufenden mehrschrittigen Aufgabe."
sources:
  - label: "OpenAI: Sessions"
    url: "https://openai.github.io/openai-agents-python/sessions/"
  - label: "Anthropic: How tool use works"
    url: "https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/how-tool-use-works"
status: "entwurf"
updated: "2026-09-21"
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Der Agent State ist alles, was ein Agent zwischen zwei Schritten mit sich führt: der bisherige Gesprächsverlauf, die Werkzeugaufrufe samt Ergebnissen, Zwischenergebnisse und der Stand der Aufgabe. Ein Sprachmodell selbst merkt sich nichts. Was in der nächsten Runde verfügbar sein soll, muss die Anwendung erneut mitschicken. [Anthropic: How tool use works](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/how-tool-use-works)

## Der Zustand liegt außerhalb des Modells

In der einfachsten Form ist der Zustand die Liste der bisherigen Nachrichten, die vor jedem Aufruf wieder mitgeht. Baukästen nehmen diese Arbeit ab: Eine Sitzung speichert den Verlauf, holt ihn vor jedem Lauf hervor und schreibt neue Nachrichten und Werkzeugergebnisse danach zurück. [OpenAI: Sessions](https://openai.github.io/openai-agents-python/sessions/)

Davon zu trennen ist der Zustand außerhalb des Gesprächs, also die Spuren, die der Agent in der Welt hinterlässt: angelegte Dateien, geänderte Datensätze, verschickte Mails. Dieser Teil verschwindet nicht, wenn die Sitzung endet.

## So kannst du dir das vorstellen

Der Zustand ist der Schreibtisch, an dem gearbeitet wird. Solange alles liegen bleibt, kann man nach der Pause weitermachen. Wird der Tisch geräumt, beginnt die Arbeit von vorn, auch wenn das Ergebnis der bisherigen Schritte im Regal steht. Das Bild erklärt den Unterschied zwischen Arbeitsstand und Ablage, es beschreibt keine konkrete Speicherform.

## Was es in der Praxis bedeutet

Der Zustand wächst mit jedem Schritt und füllt das Kontextfenster. Läuft es voll, wird zusammengefasst, und dabei entscheidet das Modell, was verloren geht. Wer eine lange Aufgabe bearbeitet, sichert die wichtigsten Zwischenstände deshalb besser außerhalb des Gesprächs, etwa in einem Dokument, und startet damit eine neue Sitzung.

Für Werkzeuge, die etwas verändern, kommt eine zweite Frage dazu: Was passiert bei einem Abbruch mitten in der Aufgabe? Ein abgebrochener Lauf hinterlässt einen halben Vorgang, und der Agent weiß beim Neustart nichts davon, wenn es niemand notiert hat.

## Wo es verwechselt wird

Agent State ist der Stand eines laufenden Auftrags, Memory dagegen das, was über einzelne Sitzungen hinaus erhalten bleiben soll. Und der Zustand ist nicht das Kontextfenster: Das Fenster ist die Grenze, der Zustand ist der Inhalt, der hineinmuss.

## Verwandte Begriffe

**Agent Loop**, **Context Window**, **Context Compaction**, **Long-Horizon Task**, **Termination Condition**.