Agentische KI: Eine neue Ära des Netzwerkmanagements
Agentische KI wird das Netzwerkmanagement neu definieren. IT-Führungskräfte müssen jedoch sowohl die Vorteile als auch die Nachteile dieser wichtigen Technologie verstehen.
Die Vernetzung erlebt durch KI eine Veränderung. Die Technologie überwacht bereits eine Vielzahl von Netzwerkinformationen wie Konfigurationsdaten, Protokollmeldungen von Geräten und Überwachungsdaten. KI löst Warnmeldungen aus, wenn Netzwerke sich abnormal verhalten, und liefert Gründe für dieses Verhalten. Außerdem erstellt sie Schritt-für-Schritt-Pläne zur Behebung auftretender Probleme.
Was ist agentische KI und wie funktioniert sie?
Agentische KI ist eine Art von KI, die Softwaresysteme, sogenannte Agenten, verwendet, um Systemen zu ermöglichen, autonom Entscheidungen zu treffen und unabhängig von menschlichen Eingriffen zu handeln. KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie zielgerichtetes Verhalten zeigen. Im Netzwerkkontext sorgen KI-Agenten dafür, dass das Netzwerk auf dem erwarteten Niveau funktioniert und die Netzwerkkonfiguration gemäß den Sicherheitsrichtlinien des Unternehmens aufrechterhalten wird.
Darüber hinaus kann agentische KI ein gewisses Maß an Umgebungsbewusstsein zeigen, zum Beispiel indem sie weiß, dass ein Switch während der Geschäftszeiten nicht im Rahmen der routinemäßigen Wartung neu gestartet werden darf. Wie ihre nicht-agentischen Pendants können auch agentische KI-Systeme mehrstufige Pläne erstellen und diese an veränderte Umstände anpassen. KI-Agenten können diese Pläne ausführen und darüber hinaus Richtlinien und Verhaltensziele mit minimalem menschlichem Eingriff verfolgen.
Agentische KI im Netzwerk
Agentische KI durchläuft ständig die vier Phasen des OODA-Zyklus (Observe, Orient, Decide, Act) und lernt dabei kontinuierlich dazu. Agentische KI funktioniert wie folgt:
Observe (Beobachten): Identifiziert, was im Netzwerk geschieht.
Orient (Orientieren): Die Daten werden auf der Grundlage früherer Lernerfahrungen analysiert und verstanden.
Decide (Entscheiden): Legt auf der Grundlage der Daten fest, welche Maßnahmen zu ergreifen sind.
Act (Handeln): Die KI setzt ihre Entscheidungen um.
Agentische KI benötigt jedoch weitere Tools, um im Netzwerk zu agieren. Obwohl sie autonom ist, muss sie mit anderen Komponenten eines Systems wie Geräten, Software oder APIs interagieren, um auf deren Fähigkeiten aufzubauen. Beispiele für Möglichkeiten, wie agentische KI innerhalb eines Netzwerks interagieren kann, sind unter anderem:
Schreiben eines Programms oder Skripts, das über APIs direkt auf einem physischen oder virtuellen Netzwerkgerät ausgeführt wird.
Senden von Anfragen mit APIs an andere Verwaltungstools, um Aufgaben auszuführen. Beispielsweise kann die Verwaltungskonsole für die Netzwerkgeräte eines Anbieters aufgefordert werden, sofort einen Software-Patch zu installieren.
Verwendung eines Agent-zu-Agent-Protokolls wie dem Model Context Protocol (MCP), um einem anderen KI-Agenten die Ausführung von Aktionen zu ermöglichen.
In einigen Fällen müssen KI-Agenten zudem mit Netzwerkteams interagieren, um Aktionen auszuführen. Manchmal können KI-Agenten die erforderlichen Aktionen nicht ausführen, weil ihnen der Zugriff auf die notwendigen Tools fehlt. In anderen Fällen ist ein menschliches Eingreifen erforderlich, beispielsweise beim Austausch einer defekten Netzwerkschnittstelle an einem Router oder beim Ersetzen eines ausgefallenen Switches.
Netzwerkteams sollten agentenbasierte KI-Funktionen mit so viel Autonomie einsetzen, wie sie für angemessen erachten.
Anwendungsfälle und Vorsichtsmaßnahmen für agentenbasierte KI
KI-Agenten werden voraussichtlich mittelkomplexe Aufgaben im Netzwerkbetrieb übernehmen. Beispiele für Anwendungsfälle sind:
Durchführung von richtlinienbasierten Änderungen an der Netzwerkkonfiguration bei Änderungen der Richtlinien.
Administratoren können den Grad der Autonomie festlegen, den KI-Agenten innerhalb des Netzwerks haben. Unternehmen, die die Kontrolle behalten möchten, können die KI-Agenten so programmieren, dass sie nur in bestimmten, genau definierten Situationen mit wenig Kontrolle eingesetzt werden. Unternehmen, die mehr Effizienz wünschen, können KI-Agenten erlauben, in einem größeren, aber immer noch begrenzten Bereich zu arbeiten oder unabhängig alles auszuführen, worauf sie Zugriff haben.
Dennoch ist agentenbasierte KI nach wie vor ein neues Konzept. Netzwerkteams sollten agentenbasierte KI-Funktionen mit so viel Autonomie einsetzen, wie sie für angemessen erachten. Die meisten Unternehmen prüfen derzeit noch vorsichtig, wie sie mit diesen Tools umgehen sollen. Netzwerkteams erinnern sich noch gut an Automatisierungstools, die ihre Erwartungen nicht erfüllt haben und in einigen Fällen sogar erheblichen Schaden angerichtet haben, wenn ihnen zu viel Spielraum eingeräumt wurde.
Daher entwerfen die meisten Unternehmen zunächst agentenbasierte KI-Richtlinien mit einem Menschen in der Schleife. In diesen Fällen muss der Agent die Genehmigung einholen, um geplante Änderungen umzusetzen. Sobald sich die agentenbasierte KI als fähig und zuverlässig erwiesen hat, werden die Mitarbeiter des Unternehmens bereit sein, ihr mehr Verantwortung und Freiheit zu übertragen.
