Agentic AI: Autonome Systeme für Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit

Agen­tic AI erweit­ert die Fähigkeit­en gen­er­a­tiv­er KI, indem es autonome Auf­gaben wie Reise­pla­nung, Buchun­gen oder Bestel­lun­gen eigen­ständig aus­führt. Diese Tech­nolo­gie geht über die reine Textgener­ierung hin­aus und ermöglicht es, kom­plexe Auf­gaben auf Basis indi­vidu­eller Präferen­zen zu erledi­gen. Der Entwick­lung­sprozess solch­er Sys­teme umfasst mehrere Phasen. Zu Beginn ste­ht die Def­i­n­i­tion des Use-Cas­es, bei der Prob­lem­stel­lung, Geschäft­sziele und der poten­zielle Return-on-Invest­ment analysiert wer­den. Anschließend fol­gt der Auf­bau eines Mark­t­platzes für Mod­elle und Tools, wobei Stan­dards wie das Agen­t2A­gent-Pro­tokoll (A2A) und das Mod­el Con­text Pro­to­col (MCP) die Inter­ak­tion zwis­chen Agen­ten erle­ichtern. Diese Stan­dards ermöglichen es, Agen­ten- und Tool-Fähigkeit­en dynamisch zu ent­deck­en und zu inte­gri­eren.

Ein weit­er­er wichtiger Schritt ist das Design der Logik der Agen­ten. Dabei unter­schei­det man zwis­chen deter­min­is­tis­chen, sta­tisch definierten Agen­ten und autonomen Agen­ten, die dynamisch auf ihre Umge­bung reagieren kön­nen. Die Opti­mierung der Bere­it­stel­lung solch­er Sys­teme ist eben­falls entschei­dend, wobei der Fokus auf Effizienz, Skalier­barkeit und der Möglichkeit liegt, Agen­ten auch auf ressourcenschwachen Geräten einzuset­zen. Schließlich spielt die Gov­er­nance eine zen­trale Rolle, um die Sicher­heit und Zuver­läs­sigkeit der einge­set­zten Sys­teme zu gewährleis­ten. Hierzu gehören Mech­a­nis­men zur Überwachung und Fehler­be­he­bung sowie das Ein­hal­ten unternehmensspez­i­fis­ch­er Richtlin­ien.

Die Ein­führung von Agen­tic AI in Unternehmen wird jedoch durch Ver­trauens- und Zuver­läs­sigkeit­sprob­leme erschw­ert. Deshalb ist, so Deb­malya Biswas in Guardrails for AI Agents eine umfassende Evaluierungsstrate­gie essen­ziell, die sowohl funk­tionale als auch nicht-funk­tionale Aspek­te berück­sichtigt. Es gibt ver­schiedene Meth­o­d­en zur Evaluierung von Agen­tic AI. Gener­ische Bench­marks wie SQuaD oder GLUE testen vor­trainierte Sprach­mod­elle auf all­ge­meine NLP-Auf­gaben, reichen jedoch nicht aus, um spez­i­fis­che Anforderun­gen in Unternehmen zu bew­erten. Alter­na­tiv kann ein zweites Sprach­mod­ell genutzt wer­den, um die Qual­ität der Agen­ten­be­w­er­tung zu beschle­u­ni­gen, was allerd­ings kosten­in­ten­siv ist. Manuelle Vali­dierun­gen durch Experten bieten eine weit­ere Möglichkeit, sind jedoch eben­falls teuer und zeitaufwendig.

Mit zunehmender Ver­bre­itung von Agen­tic AI-Sys­te­men gewin­nen auch Risiken an Bedeu­tung. Dazu gehören Sicher­heit­srisiken wie Iden­titätsspoof­ing oder Priv­i­legien­miss­brauch, Betrieb­srisiken wie Ressourcenüber­las­tung und Bias-Risiken, die durch sys­tem­a­tis­che Verz­er­run­gen entste­hen kön­nen. Die Risiko­min­derung erfordert spez­i­fis­che Guardrails, die in die Sys­temar­chitek­tur inte­gri­ert wer­den müssen. Diese Guardrails gewährleis­ten, dass Richtlin­ien und Sicher­heit­san­forderun­gen während der Laufzeit einge­hal­ten wer­den.

Ein vielver­sprechen­der Ansatz zur Absicherung von Agen­tic AI ist die automa­tisierte Gener­ierung von Guardrails. Hier­bei wer­den zunächst unternehmensspez­i­fis­che Richtlin­ien iden­ti­fiziert und in kleinere, ver­ständliche Bestandteile zer­legt. Anschließend wird auf Basis dieser Richtlin­ien Vali­dierungscode gener­iert, der sich­er­stellt, dass die Agen­ten nur regelkon­form agieren. Während der Laufzeit prüfen diese Guardrails beispiel­sweise Eingabe­dat­en, den bish­eri­gen Inter­ak­tionsver­lauf oder die Inte­gra­tio­nen mit anderen Sys­te­men. So wird ver­hin­dert, dass die Agen­ten gegen fest­gelegte Vor­gaben ver­stoßen.

Obwohl Agen­tic AI großes Poten­zial bietet, bleibt ihre Umset­zung kom­plex. Der Erfolg in der Unternehmen­sprax­is hängt maßge­blich davon ab, robuste Evaluierungs- und Risiko­man­age­mentstrate­gien zu etablieren. Automa­tisierte Guardrails ermöglichen es, kom­plexe Richtlin­ien in funk­tionalen Code zu über­set­zen, was die Zuver­läs­sigkeit und Ein­hal­tung von Vorschriften sich­er­stellt. So kann Agen­tic AI effizient und sich­er in Unternehmen­sprozesse inte­gri­ert wer­den.