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Wie Agentic AI von konsistenter Datenbasis profitiert
Lernen Sie vier wesentliche Infrastrukturprinzipien für die effektive Implementierung autonomer KI-Agenten kennen: Speichersysteme, semantische Suche, Edge Computing und Steuerung.
Autonome KI-Agenten übernehmen zunehmend operative Aufgaben in Unternehmen – etwa in Kundeninteraktionen, in der Logistik oder Maschinensteuerung. Doch in der Praxis zeigt sich: Ihre Leistungsfähigkeit hängt weniger von der Wahl des Modells ab als von der Datenarchitektur, die ihnen zugrunde liegt.
Damit Agenten Entscheidungen zuverlässig, nachvollziehbar und im richtigen Kontext treffen können, müssen Unternehmen grundlegende Anforderungen an Speicherstruktur, Zugriffsgeschwindigkeit und Transparenz erfüllen. In diesem Beitrag zeigen wir vier entscheidende Infrastrukturprinzipien, mit denen Agentic AI praxistauglich und sicher umgesetzt werden kann.
1. Warum Agenten ein Gedächtnis brauchen
Damit Agenten effektiv arbeiten, benötigen sie Zugriff auf persistente, kontextreiche Informationen – sie brauchen also ein dauerhaftes Gedächtnis. Dies umfasst sowohl strukturierte Daten wie Kundennummern oder Gerätezustände als auch unstrukturierte Inhalte wie Chatverläufe, Log-Dateien, Audiodaten oder Bilder. Klassische relationale Systeme stoßen dabei oft an Grenzen, weil sie stark auf vordefinierte Schemata angewiesen sind.
Dokumentenorientierte Datenplattformen bieten hier mehr Flexibilität. Sie ermöglichen es, heterogene Datenformate innerhalb eines einheitlichen Datenmodells zu speichern und dynamisch zu erweitern. Für Agenten bedeutet das, dass sie nicht nur Einzelinformationen abrufen, sondern auch Zusammenhänge besser erkennen und verarbeiten können – etwa um Interaktionen konsistent weiterzuführen oder vergangene Entscheidungen in neue Kontexte einzubetten.
2. Kontext statt Keyword: Die Rolle der semantischen Suche
Ein weiteres zentrales Element für Agentenarchitekturen ist die Fähigkeit, relevante Informationen semantisch – also inhaltlich passend – zu finden. Hier kommen sogenannte Vektorsuchen ins Spiel: Sie übersetzen Inhalte in Vektorräume, in denen Ähnlichkeit nicht auf identischen Begriffen, sondern auf Bedeutungsähnlichkeit basiert.
Ein Agent, der eine Frage wie Wann wird das Gerät gewartet? stellt, kann so auch Dokumente finden, in denen lediglich von Serviceintervallen oder Instandhaltung die Rede ist. Diese semantische Nähe ist entscheidend für viele Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Workflows, bei denen Agenten externe Wissensquellen zur Beantwortung nutzen.
Für die Praxis bedeutet das: Unternehmen benötigen Datenarchitekturen, die nicht nur die Speicherung, sondern auch die Vektorisierung und semantische Abfrage performant abbilden können – idealerweise eng integriert in bestehende Datenbankabfragen und Indexierungsmechanismen.
3. Reaktionsfähigkeit am Rand des Netzwerks
In vielen Anwendungsfällen – etwa im Einzelhandel, in der Instandhaltung oder in mobilen Apps – operieren Agenten außerhalb zentraler Rechenzentren. Eine stabile, dauerhafte Internetverbindung ist hier nicht immer gegeben. Um trotzdem zuverlässig agieren zu können, müssen Agenten auf lokal verfügbare Daten zugreifen und Änderungen synchronisieren können, sobald eine Verbindung besteht.
Edge-Architekturen mit Offline-Fähigkeit spielen dabei eine zentrale Rolle. Sie stellen sicher, dass Agenten auch bei eingeschränkter Konnektivität handlungsfähig bleiben. Gleichzeitig ermöglichen sie es, lokal getroffene Entscheidungen später mit zentralen Systemen abzugleichen – inklusive Konflikterkennung und -auflösung. In einem Retail-Projekt führte diese Architektur zu signifikant weniger Kaufabbrüchen, da Produktempfehlungen auch bei schlechter Verbindung direkt aus dem lokalen Speicher geliefert wurden.
4. Kontrolle statt Blindflug: Observability und Validierung
Mit zunehmender Autonomie von Agenten wächst die Herausforderung, ihr Verhalten nachvollziehbar zu halten. In sicherheitskritischen oder regulierten Branchen ist dies nicht nur ein Wunsch, sondern eine Notwendigkeit. Unternehmen müssen in der Lage sein, die Entscheidungsprozesse von Agenten vollständig zu beobachten und bei Bedarf einzugreifen – bevor Handlungen live ausgeführt werden.
„Erst wenn Daten konsistent gespeichert, semantisch zugänglich, lokal verfügbar und sämtliche Interaktionen nachvollziehbar sind, können Agenten ihr Potenzial voll entfalten – ohne Kontrollverlust oder Sicherheitsrisiken.“
Gregor Bauer, Couchbase
Dazu gehört eine lückenlose Nachvollziehbarkeit sämtlicher Schritte: von der Auswahl und Transformation der Daten über die Agenteninteraktion bis zur Validierung und – falls erforderlich – Genehmigung der nächsten Handlung. Beobachtbarkeit (Observability) wird damit zu einem zentralen Designprinzip – nicht nur für Debugging-Zwecke, sondern als Teil der Governance.
Idealerweise lässt sich jede Entscheidung eines Agenten mit einem klaren Datenpfad belegen: Welcher Prompt wurde ausgelöst? Welche Daten wurden verarbeitet? Welche Alternativen lagen vor? Und warum wurde eine bestimmte Aktion ausgewählt? Diese Art von Transparenz ist die Voraussetzung dafür, Vertrauen in autonome Systeme aufzubauen und zu erhalten.
Infrastruktur als Grundbaustein
Agentic AI eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Prozesse zu automatisieren und Entscheidungen zu beschleunigen. Doch ihr Erfolg steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Infrastruktur.
Erst wenn Daten konsistent gespeichert, semantisch zugänglich, lokal verfügbar und sämtliche Interaktionen nachvollziehbar sind, können Agenten ihr Potenzial voll entfalten – ohne Kontrollverlust oder Sicherheitsrisiken. Unternehmen, die dies in ihren Architekturen mitdenken, schaffen eine tragfähige Grundlage für die produktive Nutzung autonomer Systeme.
Über den Autor:
Gregor Bauer ist Manager Solutions Engineering Zentraleuropa bei Couchbase, der Datenplattform für unternehmenskritische Anwendungen in einer zunehmend KI-getriebenen Welt. Er spezialisiert sich auf die Modernisierung von Applikationen, Multi-Cloud-Strategien und nachhaltige Nutzererlebnisse mit besonderem Fokus auf Edge Computing.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
