---
term: "Termination Condition"
slug: "termination-condition"
glossar_id: "G260"
variants: ["Stop Condition"]
category: "agenten-tools-und-orchestrierung"
marker: ""
short: "Kriterium zum Beenden einer Agentenschleife."
sources:
  - label: "Anthropic: How tool use works"
    url: "https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/how-tool-use-works"
  - label: "OpenAI: Running agents"
    url: "https://openai.github.io/openai-agents-python/running_agents/"
  - label: "Anthropic: Building effective agents"
    url: "https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents"
status: "entwurf"
updated: "2026-09-21"
---

Die Termination Condition ist das Kriterium, an dem die Schleife eines Agenten endet. Ohne ein solches Kriterium würde ein Agent weiterlaufen, solange er noch einen nächsten Schritt sieht. Üblich sind zwei Arten: das inhaltliche Ende, wenn eine fertige Antwort vorliegt, und die harte Grenze, etwa eine Höchstzahl an Runden.

## Das inhaltliche Ende erkennt die Anwendung an der Antwort

In der Schleife um Werkzeuge entscheidet die Begründung, mit der das Modell seinen Zug beendet. Meldet es einen Werkzeugaufruf, geht es weiter; meldet es eine fertige Antwort, ein erreichtes Ausgabelimit oder eine Verweigerung, steigt die Anwendung aus. [Anthropic: How tool use works](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/how-tool-use-works)

Daneben steht die Notbremse. Ein verbreitetes Baukastensystem zählt die Durchläufe mit und bricht mit einem Fehler ab, sobald die eingestellte Höchstzahl überschritten ist. [OpenAI: Running agents](https://openai.github.io/openai-agents-python/running_agents/) Solche Obergrenzen gelten als übliche Vorkehrung, um die Kontrolle zu behalten.

## So kannst du dir das vorstellen

Zwei Uhren laufen gleichzeitig. Die eine misst, ob die Aufgabe erledigt ist, die andere misst schlicht die Zeit. Die zweite ist unbequem, aber sie greift auch dann, wenn die erste kaputt ist. Das Bild erklärt das Nebeneinander beider Kriterien, es sagt nichts über die richtige Einstellung.

## Was es in der Praxis bedeutet

Eine Abbruchbedingung ist ein Kostenlimit und eine Sicherheitsmaßnahme zugleich. Jede zusätzliche Runde schickt den gesamten bisherigen Verlauf erneut an das Modell und kann weitere Werkzeuge auslösen, im schlimmsten Fall schreibende.

Sinnvoll sind deshalb mehrere Grenzen nebeneinander: eine Höchstzahl an Runden, ein Budget in Geld oder Tokens und eine Zeitgrenze. Wichtig ist auch, was beim Abbruch passiert. Ein Agent, der auf halber Strecke stehen bleibt, hinterlässt womöglich einen halb bearbeiteten Vorgang, und das Zwischenergebnis sollte lesbar sein statt verworfen.

## Wo es verwechselt wird

Die Abbruchbedingung beendet die Schleife, sie sagt nichts über Erfolg. Ein Lauf, der an der Rundengrenze endet, ist abgebrochen, nicht erledigt. Und ein Haltepunkt für eine menschliche Freigabe unterbricht nur, statt zu beenden.

## Verwandte Begriffe

**Agent Loop**, **AI Agent**, **Autonomous Agent**, **Long-Horizon Task**, **Human-in-the-Loop**, **Agent State**.