Ein Leitfaden zu agentischen KI-Plattformen und Frameworks

Agentische KI-Frameworks versus Plattformen

Es gibt einen wichtigen Unterschied zwischen agentischen Frameworks und agentischen Plattformen.

Agentische KI-Frameworks sind entwicklerorientierte Toolkits, die Bausteine für die Erstellung autonomer KI-Systeme liefern. Frameworks bieten Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten und ermöglichen es Ingenieuren, komplexe Multi-Agenten-Systeme von Grund auf neu zu entwickeln. Sie erfordern in der Regel umfangreiche Programmierkenntnisse, bieten jedoch eine präzise Steuerung des Agentenverhaltens, der Orchestrierungsmuster und der Systemintegrationen.

Agentische KI-Plattformen sind geschäftsorientiert und für eine schnelle Bereitstellung ohne tiefgreifende technische Kenntnisse konzipiert. Plattformen verfügen über Low-Code- oder No-Code-Schnittstellen und vorgefertigte Integrationen und bieten gleichzeitig Governance-Funktionen auf Unternehmensniveau. Sie legen mehr Wert auf Einfachheit, Compliance und Betriebsmanagement als auf technische Flexibilität.

Viele Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz und verwenden Frameworks für spezialisierte Anwendungen und Plattformen für eine breitere Bereitstellung.

Wichtige Funktionen und Vorteile von agentischen Frameworks

Agentische KI-Frameworks bieten die folgenden Funktionen, die sich auf technische Tiefe und Anpassungsmöglichkeiten konzentrieren:

• Modularität. Komponentenbasierte Architekturen ermöglichen es Entwicklern, Reasoning Engines, Speichersysteme und Tool-Integrationen zu kombinieren. Fortschrittliche Frameworks bieten knotenbasierte Designs mit präziser Ablaufsteuerung.
• Orchestrierung. Komplexe Koordinationsmuster umfassen hierarchische Agentenstrukturen, konversationsbasierte Koordination und graphbasiertes Workflow-Management. Mehrstufige Prozesse werden mit Verzweigungslogik und Fehlerbehandlung verwaltet.
• Anpassung. Entwickler haben eine umfassende programmatische Kontrolle über das Verhalten von Agenten, vom benutzerdefinierten Prompt Engineering bis hin zu spezialisierten Reasoning-Mustern. Agentische KI-Frameworks bieten rollenbasierte Kollaborationsmodelle und behalten gleichzeitig die Flexibilität für einzigartige Geschäftslogik.
• Multi-Agenten-Zusammenarbeit. Die native Kommunikation zwischen Agenten wird durch neue Standards wie das Agent2Agent-Protokoll (A2A) ermöglicht. Diese Funktion ermöglicht komplexe Workflows, in denen spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, um vielschichtige Probleme zu lösen.
• Flexibilität bei der Tool-Integration. Umfangreiche APIs und Konnektoren ermöglichen Agenten die Interaktion mit externen Systemen, Datenbanken und Diensten. Führende Frameworks lassen sich mit Hunderten von Anwendungen verbinden.

Wichtige Funktionen und Vorteile von agentischen Plattformen

Agentische KI-Plattformen bieten die folgenden Funktionen, die den Schwerpunkt auf Zugänglichkeit und Unternehmensreife legen:

• Low-Code-/No-Code-Schnittstellen. Visuelle Drag and Drop Builder mit Konfiguration in natürlicher Sprache ermöglichen es Geschäftsanwendern, Agenten ohne Programmierkenntnisse zu erstellen. Die Plattformen kombinieren Reasoning Engines mit intuitiven Workflow Buildern.
• Unternehmensintegrationen. Vorgefertigte Konnektoren zu wichtigen Geschäftssystemen umfassen CRM-, ERP- und Collaboration Tools. Die Plattformen verfügen oft über Hunderte von Konnektoren für die Integration.
• Governance und Compliance. Integrierte Audit-Trails, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Funktionen für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind enthalten. Unternehmensplattformen verfügen über Sicherheitsklassifizierer, Filter für personenbezogene Daten und umfassende Überwachungs-Dashboards für das Risikomanagement.
• Human-in-the-Loop-Funktionen. Mechanismen für eine nahtlose Eskalation ermöglichen es Agenten, komplexe Entscheidungen an menschliche Bediener weiterzuleiten und dabei den Kontext ihrer Arbeit beizubehalten. Bei Entscheidungen mit hohem Risiko wird eine angemessene Aufsicht gewährleistet.
• Skalierbarkeit. Cloud-native Architekturen mit automatischen Skalierungsfunktionen, Multi-Tenant-Bereitstellung und Garantien für eine Leistung auf Enterprise-Niveau sind enthalten. Plattformen verwalten die Infrastruktur und gewährleisten dabei eine konsistente Leistung.

So wählen Sie ein KI-Agenten-Framework aus

Ingenieure und Softwareentwickler sollten Frameworks anhand der technischen Anforderungen, der Komplexität der Entwicklung und der langfristigen Wartbarkeit bewerten. Es gibt wichtige Bewertungskriterien in mehreren Dimensionen, die sich direkt auf die erfolgreiche Entwicklung und Leistung von KI-Agenten auswirken.

Technische Architektur

Die Bewertung beginnt mit der Beurteilung der Fähigkeiten zur Multi-Agenten-Orchestrierung. Moderne Anwendungen erfordern oft eine ausgeklügelte Koordination zwischen mehreren spezialisierten Agenten, wodurch Frameworks, die speziell Multi-Agenten-Bereitstellungen unterstützen, für komplexe Workflows besonders wertvoll sind. Auch Speicherverwaltungssysteme sind wichtig, da das kurzfristige Kontextgedächtnis und die langfristige Wissensspeicherung die Genauigkeit der Operationen eines Agenten beeinflussen.

Leistung

Interaktive Benutzererfahrungen und komplexe Workloads können viele Stunden lang eigenständig ausgeführt werden. Frameworks müssen vertikal (das heißt mehr Ressourcen pro Agent) und horizontal (das heißt für mehr Agenteninstanzen) skalierbar sein und gleichzeitig die Isolation zwischen diesen Sitzungen für die Unternehmenssicherheit aufrechterhalten. Die Fehlerbehandlung, einschließlich Wiederherstellungslogik und sanfter Degradierung, ist für die Produktionszuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung.

Komplexität der Entwicklung

Der Grad der Komplexität der Entwicklung variiert erheblich zwischen den verschiedenen Frameworks. No-Code-Plattformen bieten visuelle Workflow Builder, und Medium-Code-Frameworks schaffen mithilfe von Python ein gewisses Maß an Abstraktion. Fortgeschrittene Frameworks hingegen können eine vollständige programmatische Kontrolle ermöglichen. Der Lernaufwand für ein Framework wirkt sich direkt auf die Zeit bis zum produktiven Einsatz aus, sodass die Qualität der Dokumentation und der Debugging Tools wichtige Faktoren sind.

Unterstützung durch die Community

Die Reife eines Ökosystems trägt in der Regel zur langfristigen Rentabilität bei. Eine aktive Basis von Mitwirkenden, die kommerzielle Unterstützung durch Unternehmen wie Anbieter und Beispielcode für Produktionsbereitstellungen schaffen Vertrauen in die Stabilität des Frameworks. Professionelle Dienstleistungen, Schulungsprogramme und aktive Entwickler-Communities können die erfolgreiche Entwicklung und Bereitstellung von Agenten beschleunigen.

Integration

Das gewählte Framework sollte optimal auf die bestehende technische Infrastruktur abgestimmt sein. API-Kompatibilität, Authentifizierungsmechanismen und Verbindungen zu Cloud-Plattformen bestimmen, wie einfach eine Abstimmung erreicht werden kann. Die Konnektivität von Unternehmenssystemen mit CRM-, ERP- und Workflow-Orchestrierungs-Tools ist besonders wichtig für geschäftskritische Anwendungen.

Beliebte agentische KI-Frameworks

Die Framework-Landschaft hat sich in den letzten zwei Jahren erheblich weiterentwickelt, wobei sich etablierte Marktführer, neue produktionsreife Optionen und Spezial-Tools deutlich voneinander unterscheiden.

Etablierte Marktführer

• LangChain bleibt mit seiner modularen Architektur, die mehr als 200 Integrationen und Konnektivität zu einer Vielzahl von Tools verbindet, der Marktführer im Ökosystem. Seine kettenbasierten Workflows eignen sich hervorragend für Dokumentenverarbeitung, dialogorientierte KI-Anwendungen und Retrieval-augmented Generation (RAG), erfordern jedoch umfangreiches Fachwissen für komplexe Implementierungen und können erhebliche Ressourcen verbrauchen.
• LangGraph bietet eine fortschrittliche Multi-Agenten-Koordination. Sein modulares Design eignet sich hervorragend für komplexe zustandsbehaftete Workflows, hierarchische Agenten und Anwendungen, die eine präzise Ablaufsteuerung erfordern, wie zum Beispiel medizinische Diagnosen.
• Microsoft AutoGen ist auf die Koordination von Konversationsagenten mit Messaging und einer ereignisgesteuerten Architektur spezialisiert. Aufgrund seiner Architektur und integrierten Tracing-Funktionen eignet es sich besonders für die Codegenerierung, Forschungszusammenarbeit und das IT-Infrastrukturmanagement innerhalb von Microsoft-Ökosystemen.
• CrewAI schafft eine rollenbasierte Zusammenarbeit durch Agententeams, die Aufgaben hierarchisch delegieren können. Seine modulare Struktur und mehr als 700 Anwendungsintegrationen erlauben teamorientierte Problemlösung, Workflows zur Erstellung von Inhalten und die Automatisierung von Geschäftsprozessen in verschiedenen Szenarien.

Neue produktionsreife Frameworks

• OpenAI Agents SDK bietet leichtgewichtige Multi-Agent-Workflows mit einem provider-unabhängigen Design. Seine integrierten Schutzvorrichtungen gewährleisten Zuverlässigkeit.
• AWS Agent Squad bietet intelligentes Routing mit einer cloud-nativen Architektur und Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau. Sein klassifikatorbasiertes Routing eignet sich gut für den Kundenservice von Unternehmen und komplexe Geschäftsabläufe, die eine kosteneffiziente Agentenkoordinierung erfordern.
• Sematischer Kernel von Microsoft schafft eine unternehmensorientierte, kompetenzbasierte Architektur mit Integration für Programmiersprachen wie C#, Python und Java. Seine Aufgabenorchestrierung kombiniert KI- und Nicht-KI-Dienste und eignet sich daher für Unternehmens-Chatbots und die Integration mit Microsoft 365 Copilot.

Agentische KI-Plattformen, die für Unternehmen in Betracht kommen

Unternehmensplattformen legen den Schwerpunkt eher auf Zugänglichkeit für Geschäftsanwender, Governance und schnelle Bereitstellung als auf technische Flexibilität. In letzter Zeit hat sich die Plattformlandschaft um große Cloud-Anbieter und etablierte Anbieter von Unternehmenssoftware konsolidiert, darunter die folgenden.

• Salesforce Agentforce ist führend in der CRM-Automatisierung mit visuellem Flow Builder und Konfiguration in natürlicher Sprache. Es zeichnet sich durch Kundenservice-Automatisierung, Vertriebsentwicklung und Außendienstmanagement aus.
• Microsoft Copilot Studio ist tief in das Microsoft 365-Ökosystem integriert und erstellt grafische Benutzeroberflächen mit Drag and Drop Workflows. Mit mehr als 1.800 Konnektoren über Power Automate, integrierten Richtlinien zum Schutz vor Datenverlust und der Integration von Microsoft Purview eignet sich die Plattform besonders gut für den Self-Service von Mitarbeitern, Automatisierung und Wissensmanagement.
• Google Vertex AI Agent Builder bietet ein Agentenentwicklungskit mit mehr als 100 Integrationskonnektoren und vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüsseln. Seine BigQuery- und Google Workspace-Konnektivität in Kombination mit KI zur Bekämpfung von Geldwäsche und Funktionen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen dienen der Dokumentenverarbeitung, der Unternehmenssuche und der Orchestrierung von Multi-Agent-Workflows.
• Amazon Bedrock AgentCore stellt eine modulare Architektur mit sieben Kernservices bereit, darunter Runtime, Memory, Identity, Gateway, Browser, Code Interpreter und Observability. Seine serverlose Architektur, die achtstündige Workflows und vollständige Sitzungsisolierung verarbeitet, eignet sich hervorragend für die Automatisierung von Finanzdienstleistungen und das Enterprise Content Management.
• IBM Watsonx Orchestrate schafft eine hybride Cloud-Unternehmensautomatisierung mit branchenspezifischen Modellen und Funktionen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und bedient Unternehmen, die flexible Bereitstellungsoptionen und gut durchdachte Governance-Verfahren benötigen.

Diese Plattformen unterscheiden sich von Frameworks durch ihre visuellen Drag and Drop Builder, umfangreichen Konnektoren, sofort einsatzbereite Unternehmenssicherheit und durch die Bereitstellung über mehrere Kanäle hinweg, darunter Web-, Mobile- und Kollaborationsplattformen.

Implementierungsstrategie und zukünftige Überlegungen

KI-Agenten können autonom handeln und ihre eigenen Entscheidungen treffen. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert eine strategische Planung, die über Experimente hinausgeht und Programme umfasst, die eng auf die Kernprioritäten des Unternehmens abgestimmt sind.

Unternehmen sollten mit risikoarmen Pilotprojekten beginnen, die ein klares ROI-Potenzial und einen überschaubaren Komplexitätsgrad aufweisen. Der Schwerpunkt sollte auf Anwendungsfällen mit hoher Wirkung liegen, die als Leuchtturmprojekte dienen, um die unternehmensweite Einführung zu fördern.

Funktionsübergreifende Teams haben sich als nützlich erwiesen, da sie Experten aus den Geschäftsbereichen, KI-/MLOps-Ingenieure, Prozessdesigner, IT-Architekten und neue Rollen wie Prompt Engineers und Agentenorchestratoren zusammenbringen. Programme zur Kompetenzentwicklung sollten neben der technischen Weiterqualifizierung, insbesondere in der Agentenentwicklung, auch die kulturelle Anpassung berücksichtigen, die erforderlich ist, um Vertrauen in die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI aufzubauen.

Zu den häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung gehören die Komplexität der Integration in Legacy-Systeme, die unkontrollierte Verbreitung von Agenten und Probleme mit KI-Fehlern und Halluzinationen. Diese Herausforderungen können gemildert werden, wenn Teams Infrastructure as Code (IaC) für eine zuverlässige Bereitstellung einsetzen und eine umfassende Überwachung mit Echtzeit-Leistungsüberwachung implementieren. Zu den neuen Best Practices gehört die abgestufte Autonomie, bei der KI-Agenten wie neue Mitarbeiter am Arbeitsplatz lernen und nach und nach Vertrauen aufbauen, wenn Teams sehen, dass sich ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessert.

Die Zukunft weist in Richtung Mainstream-Multi-Agenten-Systeme, die sich von reaktiven Assistenten zu proaktiven Problemlösern entwickeln, die Bedürfnisse antizipieren und autonome Maßnahmen ergreifen.

Ethische Überlegungen erfordern eine sorgfältige Beachtung der Grenzen autonomer Entscheidungsfindung, Methoden für erklärbare KI und die Minderung von Verzerrungen in Multi-Agenten-Systemen. Die zunehmende regulatorische Kontrolle erfordert von Unternehmen die Implementierung von Governance-Verfahren mit klaren Verantwortungsketten, menschlichen Überwachungsmechanismen und Compliance by Design.

Die Umstellung auf agentische KI erfordert eine Neugestaltung der Prozesse, an denen menschliche und agentische Mitarbeiter beteiligt sind. Der Erfolg hängt von einer Top-down-Führung, einer angemessenen Zuweisung strategischer Ressourcen und der Bereitschaft zum kontinuierlichen Lernen ab. Unternehmen, die umsichtig von Pilotprojekten zur Produktion übergehen und dabei starke ethische Grundlagen und Governance-Richtlinien beibehalten, sind gut positioniert, um den Wert zu nutzen, den agentische KI verspricht.