Multi-Agenten-Systeme und Gemini Enterprise: Intelligenz als Code

Wenn Sie heute eine Tech-Konferenz besuchen, werden Sie überall das Wort Agenten hören. Einst ein Forschungskonzept, entwickeln sich agentenbasierte Systeme schnell zu praktischen Tools für Unternehmen. Mit der zunehmenden Reife dieser Tools setzt sich jedoch die Erkenntnis durch, dass diese Systeme nicht nur gebaut werden müssen, sondern auch Orchestrierung und betriebliche Praktiken erfordern, um zuverlässig, kosteneffizient und sicher zu sein.

"Ein Agent ist im Grunde nur ein Webserver mit Zugriff auf Tools und Daten. Er ist autonom, überlegt, was als nächstes zu tun ist, und führt es aus. Sobald Sie mehrere spezialisierte Agenten mit jeweils eigenem Schwerpunkt miteinander verbinden, können sie Aufgaben koordinieren, ähnlich wie Microservices in der Softwarearchitektur."

Diese Analogie umrahmt einen entscheidenden Punkt. Agenten sind keine Science Fiction, sie sind Architektur. Und so wie Microservices DevOps hervorgebracht haben, braucht agentenbasierte KI ihre eigene Disziplin, AgentOps.

Der Aufstieg der Multi-Agenten-Systeme

Im Kern sind Agenten LLM (Large Language Models)-gestützte Programme, die externe Tools wie Datenbanken, APIs, Rechner und andere Softwarekomponenten aufrufen können. Sie unterscheiden sich von der traditionellen Automatisierung dadurch, dass sie selbst entscheiden können, wann und wie sie diese Tools verwenden. Sie sind nicht an ein Skript gebunden. Stattdessen können sie in Echtzeit planen, anpassen und erneut versuchen.

Die Skalierung dieses Konzepts führt zu Multi-Agenten-Systemen. Anstatt sich auf einen generalistischen Agenten zu verlassen, setzen Sie mehrere spezialisierte Agenten ein, die sich jeweils auf Bereiche wie Finanzen, HR oder Compliance konzentrieren und von einem zentralen Orchestrator koordiniert werden. Das Ergebnis ist ein modulares Netzwerk von Intelligenzen, die wie ein Team von menschlichen Experten zusammenarbeiten.

Gemini Enterprise bietet diese unternehmenstaugliche Vision durch die Bereitstellung:

Kurz gesagt, Gemini Enterprise bietet das Gerüst, um von Prototypen zu produktionsreifen agentenbasierten Systemen zu gelangen.

Unverzichtbar: Orchestrierung und AgentOps

Oberflächlich betrachtet scheinen Multiagentensysteme sich selbst zu verwalten: Sie weisen eine Aufgabe zu und teilen sie auf und lösen sie. In der Praxis stehen die Unternehmen vor bekannten Herausforderungen:

Um einen Vergleich zur Verwaltung von Microservices zu ziehen:

"Sie können Grenzen für die Skalierung setzen, die Latenz beobachten und die Kosten überwachen, genau wie bei Cloud-Containern."

Das macht Orchestrierung und AgentOps unverzichtbar, nicht optional. Unternehmen brauchen Einblick in:

Von Monolithen zu modularer Intelligenz

Die Parallelen zur Softwareentwicklung sind bemerkenswert:

Agentensysteme stehen vor einer ähnlichen Entscheidung:

Letzteres ist nachhaltiger. So wie Microservices DevOps erfordern, verlangen Multiagentensysteme nach AgentOps. Beobachtbarkeit, Skalierung und Governance werden zu zentralen Erfolgsfaktoren.

Die sich entwickelnde Rolle des Entwicklers

Diese Entwicklung verändert die Rolle der Entwicklungsteams.

In einer agentenbasierten Umgebung verlagern sich die Aufgaben der Entwickler vom Schreiben von Code zur Orchestrierung von Ökosystemen. Zu ihren neuen Aufgaben gehören:

Entwickler werden weniger zu Regelschreibern und mehr zu Architekten digitaler Ökosysteme. Ähnlich wie Stadtplaner, die die Infrastruktur entwerfen, die es einer Gruppe von Agenten ermöglicht, effektiv zusammenzuarbeiten, entwerfen sie die Infrastruktur, die Verwaltung und die Überwachung, die es einer Gruppe von Agenten ermöglicht, effektiv zusammenzuarbeiten.

Auswirkungen auf Unternehmen: Chancen und Herausforderungen

Für Unternehmen ergeben sich daraus erhebliche Chancen:

Blick in die Zukunft: Intelligenz als Code

Wir nähern uns einer Zukunft, in der Unternehmen Hunderte oder Tausende von spezialisierten, auffindbaren Agenten betreiben werden. Ein Beschaffungsbeauftragter könnte einen Compliance-Beauftragten konsultieren, der sich wiederum mit einem juristischen Beauftragten abstimmt, während er von einem Aufsichtsbeauftragten koordiniert wird.

Der Unterschied zu früheren Architekturen besteht darin, dass es sich nicht nur um Dienste handelt, sondern um denkende Systeme, die Entscheidungen treffen, sich anpassen und lernen.

Dieser Wandel spiegelt frühere Veränderungen wider. So wie Infrastruktur als Code die Infrastruktur programmierbar gemacht hat, tut Intelligenz als Code das Gleiche für die Intelligenz. Modulare, orchestrierte und beobachtbare Agenten werden zu einer neuen Ebene der Unternehmensarchitektur.

Fazit

Die Entwicklung der KI hat mehrere Wellen durchlaufen: Expertensysteme, maschinelles Lernen, generative KI. In diesem Umfeld stellen agentenbasierte Systeme den nächsten logischen Schritt dar. Sie ergänzen generative Modelle um autonomes Denken und den Einsatz von Werkzeugen und ermöglichen nicht nur Antworten, sondern auch Aktionen.

Der Wechsel von monolithischen Agenten zu orchestrierten Multi-Agenten-Systemen ist der nächste Schritt in dieser Entwicklung und entspricht dem Wechsel von monolithischen Anwendungen zu Microservices, die von DevOps unterstützt werden. Spezialisierte und orchestrierte Agenten werden von AgentOps unterstützt. So wie DevOps für die Softwarebereitstellung unverzichtbar wurde, wird AgentOps für die KI in Unternehmen unverzichtbar werden.

Unternehmen, die frühzeitig in Orchestrierung, Governance und Überwachung investieren, sind am besten positioniert, um diese Entwicklung in ihren digitalen Kern zu integrieren. Das Ergebnis ist ein neues Paradigma, die Ära der Intelligenz als Code ist da.