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concept#KI#Architektur#Plattform#Sicherheit

AI Agent

Autonome Softwareakteure, die durch Wahrnehmung, Planung und Handlung Aufgaben ausführen und als architektonisches Muster für Assistenz, Automatisierung und verteilte Systeme dienen.

AI Agents sind autonome Softwareakteure, die Aufgaben durch Wahrnehmung, Planung und Handlung fortlaufend ausführen.
Aufstrebend
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Nachrichtenbusse und Event‑Streaming (z. B. Kafka)Identity‑ und Access‑Management SystemeDatenspeicher, Knowledge‑Graphen und Vektor‑DBs

Prinzipien & Ziele

Klare Trennung von Wahrnehmung, Entscheidungslogik und Aktuation.Design für beobachtbare Zustände und erweiterbare Schnittstellen.Explizite Governance für Sicherheit, Privatsphäre und Verantwortlichkeit.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Fehlverhalten durch ungünstige Ziele oder fehlerhafte Belohnungsmodelle.
  • Unsachgemäße Rechtevergabe führt zu Sicherheits- und Datenschutzverletzungen.
  • Übermäßige Automatisierung kann menschliche Aufsicht reduzieren und Fehler verschleiern.
  • Explizite Schnittstellen und Versionierung von Agenten‑APIs.
  • Fein granulierte Berechtigungen und Prüfpfade einbauen.
  • Simulation und Testing in isolierten Umgebungen vor Produktion.

I/O & Ressourcen

  • Sensorische oder datenbasierte Eingaben (APIs, Events)
  • Domänenmodelle, Rollen und Berechtigungen
  • Zieldefinitionen, Policies und Belohnungsprofile
  • Aktionen gegen Systeme, Benachrichtigungen, Tickets
  • Protokolle, Metriken und Entscheidungshistorien
  • Analysen, Empfehlungen und Lerndaten

Beschreibung

AI Agents sind autonome Softwareakteure, die Aufgaben durch Wahrnehmung, Planung und Handlung fortlaufend ausführen. Sie werden als Architekturmuster für Assistenzsysteme, Automatisierung und verteilte Multi‑Agent‑Systeme eingesetzt. Dieses Konzept erklärt Grundprinzipien, Interaktionsmodelle, typische Architekturen und Einsatzgrenzen. Es adressiert Designentscheidungen wie Modultrennung, Zustandsmanagement, Sicherheit und Integrationspunkte zu bestehenden Plattformen sowie Skalierungsaspekte.

✔

  • Ermöglichen autonome Automatisierung komplexer Aufgaben.
  • Verbessern Reaktionszeiten und Skalierbarkeit durch dezentrale Aktionen.
  • Unterstützen modulare, wiederverwendbare Architekturen.

✖

  • Erfordern umfangreiche Daten- und Kontextintegration für zuverlässiges Verhalten.
  • Schwierigkeiten bei komplexer Koordination und Konfliktlösung zwischen Agenten.
  • Mögliche Intransparenz bei Entscheidungsfindung ohne geeignete Erklärbarkeit.

  • Aufgabenerfolgsrate

    Anteil erfolgreich abgeschlossener Aufgaben durch Agenten.

  • Latenz bis zur ersten Aktion

    Zeit zwischen Ereignis und erster von Agenten initiierter Aktion.

  • Fehlerkorrekturzeit

    Durchschnittliche Zeit zur Erkennung und Behebung von Fehlverhalten.

Intelligente Chat‑Assistenten

Bereitstellung von kontextsensitiven Antworten und Aktionen in Kundensupport und internen Tools.

Auto‑Scheduling‑Agent

Agent optimiert Termine, Ressourcen und Meeting‑Einladungen basierend auf Präferenzen und Verfügbarkeit.

Multi‑Agent‑Handelsbots

Verteilte Agenten simulieren Handelsstrategien und koordinieren Aktionen in Finanzsimulationen.

1

Ziele und Verantwortlichkeiten der Agenten definieren.

2

Datenzugriff, APIs und Integrationspunkte bereitstellen.

3

Agentenarchitektur gestalten (Perception, Decision, Actuation).

4

Monitoring, Governance und Sicherheitskontrollen implementieren.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc State‑Speicherung ohne Migrationsstrategie.
  • Enge Kopplung an proprietäre APIs statt klarer Abstraktionen.
  • Unzureichende Test‑ und Simulationsinfrastruktur.
DatenzugriffslatenzKoordinationsüberkopfZustandsreplikation
  • Agent trifft finanzielle Entscheidungen ohne menschliche Aufsicht.
  • Agent erhält zu breite Berechtigungen und exfiltriert Daten.
  • Alle Geschäftslogiken werden in einem monolithischen Agenten implementiert.
  • Unklare Zieldefinitionen führen zu unerwartetem Verhalten.
  • Ignorieren von Sicherheitsgrenzen in Testumgebungen.
  • Fehlende Beobachtbarkeit macht Fehlerursachen schwer erkennbar.
Architektur- und Systemdesign für verteilte Systeme.Kenntnisse in KI‑Modellen, State‑Management und Observability.Sicherheit, Datenschutz und Compliance‑Verständnis.
Erforderliche Autonomie und ReaktionszeitDatenzugriff und KontextintegrationSicherheits- und Governanceanforderungen
  • • Beschränkter Datenzugriff durch Datenschutzvorgaben.
  • • Begrenzte Rechenkapazität in Edge‑Umgebungen.
  • • Regulatorische Anforderungen an Nachvollziehbarkeit.