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DIE SYSTEMINTEGRATION VON KI-AGENTEN VERBESSERN
Reply verfügt über umfassende Erfahrung in der traditionellen Systemintegration und entwickelt nun neue, effektive Wege zur Integration von KI-gestützten Agentenumgebungen – für mehr Effizienz und Produktivität in komplexen Abläufe wie dem Software Development Life Cycle.
Traditionelle Systemintegration vs. Integration von KI-Agenten
Die Systemintegration war schon immer eine ressourcenintensive Aufgabe, die ein tiefes Verständnis von Kommunikationsprotokollen und Nachrichtenstrukturen erfordert, um einen nahtlosen Datenaustausch zu gewährleisten. Sie basierte auf vordefinierten Schnittstellen, die spezifische Protokolle verwendeten. Doch die Flexibilität bei der Gestaltung der Schnittstellen führte zu einer Vielzahl individueller Lösungen.
Deshalb sind Integrationstätigkeiten in der Regel sehr deterministisch und erfordern umfangreiche Analysen von Mustern, die Implementierung von Logiken und das Testen von Lösungen, wobei häufig mehrere Schnittstellen für einen einzigen Anwendungsfall erforderlich sind.
Ähnlich verhält es sich mit der Integration von KI-Agenten. Immer mehr Organisationen möchten die Vorteile von KI-Agenten in komplexen Kontexten nutzen, beispielsweise im Software Development Life Cycle (SDLC). Um die Zusammenarbeit von KI-Agenten jedoch effektiv zu koordinieren zu können, muss die zunehmende Komplexität bewältigt und eine nahtlose Interaktion und Funktionalität in verteilten Systemen sichergestellt werden.
Vom einzelnen Agenten zu Agentensystemen
Jeder KI-Agent ist darauf ausgelegt, bestimmte Aufgaben zu erfüllen, unabhängig von seiner internen Struktur. Dabei reicht das Spektrum von hochentwickelten Interaktionen zwischen mehreren Modellen bis hin zu einfacheren Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Agenten. Ein zentrales Sprachmodell (LLM) fungiert dabei als Entscheidungsinstanz, während eine Orchestrierungsschicht iteratives Denken, Planen und Handeln ermöglicht. Diese Architektur erlaubt es den Agenten, über ihr vorab trainiertes Wissen hinauszugehen und über Tools wie Erweiterungen und Datenspeicher mit externen Systemen wie APIs, Datenbanken und Echtzeit-Datenquellen zu interagieren. Der dynamische Zugriff auf und die Verarbeitung externer Informationen befähigt KI-Agenten dazu, komplexe, mehrstufige Aufgaben mit minimaler menschlicher Intervention zu bewältigen.
Ein Agentensystem hingegen ist eine zielorientierte Architektur, bei der mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um ihre Umgebung wahrzunehmen, autonome Entscheidungen zu treffen und koordinierte Aktionen mit geringer menschlicher Kontrolle auszuführen. Diese Systeme lernen kontinuierlich, passen sich an veränderte Bedingungen an und arbeiten gemeinsam daran, komplexe, mehrstufige Probleme zu lösen. Ein Beispiel aus dem Bereich Reisemanagement könnte folgendermaßen aussehen: Ein Agent überwacht Echtzeit-Flugdaten, ein anderer analysiert historische Trends, und ein dritter führt automatisierte Aktionen aus. Eine Lernkomponente verfeinert die zukünftige Entscheidungsfindung basierend auf der bisherigen Leistung. Durch ihre autonome und koordinierte Arbeitsweise steigern Agentensysteme die Effizienz und Anpassungsfähigkeit und stellen einen herausragenden Beispiel für KI-gesteuerte Automatisierung in komplexen Umgebungen dar.
Autonome Agenten unter menschlicher Kontrolle
Unternehmen können ihren Software Development Life Cycle (SDLC) optimieren, indem sie KI-Agenten spezifischen Teamrollen zuweisen und diese in einen durch KI gesteuerten, nahtlosen Workflow integrieren. Jede Phase des SDLC könnte dabei von einem dedizierten KI-Agenten unterstützt werden – etwa ein Product Owner Agent für die Aufschlüsselung von Epics in User Stories, ein Requirement Agent für das Schreiben dieser Stories, ein Coding Agent für die Unterstützung bei der Entwicklung und Dokumentation, ein DevOps Agent für das Management der Bereitstellungspipelines und ein Test Agent für End-to-End-Tests. Dieser strukturierte Ansatz erlaubt es der KI, jede Phase der Entwicklung zu begleiten, sodass Teammitglieder mit ihren jeweiligen KI-Agenten interagieren können. Gleichzeitig werden Entwicklungsprozesse optimiert, der manuelle Aufwand verringert und die Produktivität gesteigert.
Damit KI-Agenten effektiv arbeiten können, müssen sie miteinander verknüpft sein, um einen reibungslosen Informationsaustausch über den gesamten SDLC hinweg zu ermöglichen. Durch die Integration in Projektmanagement- und Versionierungstools lassen sich Routineaufgaben automatisieren, was den Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert. Dennoch bleibt menschliche Kontrolle entscheidend, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Entwickler müssen beispielsweise den von der KI generierten Code überprüfen, um dessen Logik und Auswirkungen zu verstehen. Dieser „Human-in-the-Loop“-Ansatz stellt sicher, dass KI-Agenten zwar die Effizienz steigern, jedoch qualifizierte Fachkräfte die notwendige Validierung und kritisches Denken bieten, um die Qualität zu sichern und sicherzustellen, dass die Entwicklung mit den übergeordneten Geschäftsziele in Einklang steht.
Indirekte Integration
KI-Agenten können auf zwei Arten integriert werden: direkt oder indirekt. Bei der direkten Integration können die Agenten in Echtzeit miteinander kommunizieren und Informationen austauschen. Im Gegensatz dazu basiert die indirekte Integration auf einem Drittanbietersystem, das die Interaktionen der Agenten vermittelt. In diesem Fall tauschen die Agenten keine Informationen direkt aus und erkennen sich gegenseitig nicht. Stattdessen interagieren sie mit einem externen System, wie einer Datenbank oder einem gemeinsam genutzten Datenrepository, um Informationen abzurufen und zu aktualisieren. Jeder Agent arbeitet dabei unabhängig in seinem eigenen Kontext und nutzt seine zugewiesene Wissensbasis, um Benutzereingaben zu verarbeiten und Daten zu verändern. Dieser Ansatz fördert die Modularität, da Agenten hinzugefügt oder ersetzt werden können, ohne das Gesamtsystem zu stören. Die indirekte Integration bietet eine strukturierte und skalierbare Möglichkeit, KI-Agenten zu verbinden, wobei die Grenzen ihrer Funktionen klar definiert bleiben.
Agent Programmatic Integration
Die direkte Integration ermöglicht die Kommunikation zwischen mehreren Agenten, wobei die zugrunde liegenden Systeme abstrahiert werden, was einen nahtlosen Informationsaustausch fördert. Diese Integrationsmethode ist besonders beliebt, da große Anbieter das Potenzial erkannt haben und ihre Produkte so gestalten, dass sie solche Interaktionen unterstützen. Ein Beispiel hierfür sind die GitHub Copilot Extensions, die die Integration von Coding-Support-Agenten mit anderen Systemen ermöglichen.
Die programmatische Integration erlaubt es den Agenten, über vordefinierte Befehle oder Schlüsselwörter miteinander zu kommunizieren, wobei häufig auch der Kontext zur Verfeinerung der Anfrage herangezogen wird. Ihre Beliebtheit rührt daher, dass man davon ausgeht, dass der Benutzer den spezifischen Agenten kennt, der aktiviert wird, und seine Fähigkeiten sowie die Arten von Fragen, die er beantworten kann, gut einschätzt. Diese Integration ist einfach zu implementieren, da sie keine Änderungen an den beteiligten Agenten erfordert. Stattdessen nutzt sie bestehende Frameworks und Programmierschnittstellen, um die Kommunikation zwischen den Agenten zu erleichtern.
Native Integration und Native-vermittelte Integration
Eine weitere Form der direkten Integration ist die native Integration. Dabei trifft ein Agent basierend auf der Anfrage des Benutzers oder dem Kontext der Situation eigenständig die Entscheidung, wann er einen anderen Agenten hinzuzieht. In dieser Form der Integration sind Agenten mit spezifischen Funktionen oder Tools ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, andere Agenten anzusprechen, ohne dass eine explizite Anweisung erforderlich ist. Der Agent ist also dafür verantwortlich, zu bestimmen, ob und wann die Fähigkeiten eines anderen Agenten in Anspruch genommen werden sollen, wodurch der Prozess dynamisch und kontextabhängig bleibt.
Die native-vermittelte Integration fügt eine weitere Komplexitätsebene hinzu, indem ein Supervisor-Agent eingeführt wird, der die Kommunikation zwischen den Agenten koordiniert. Anstatt direkt miteinander zu interagieren, übernimmt der Supervisor-Agent die Verwaltung und Orchestrierung der Interaktion, um sicherzustellen, dass der passende Agent zur richtigen Zeit aktiviert wird.
Während bei der nativen Integration Agenten auf der Grundlage ihrer eigenen Schlussfolgerungen direkt miteinander kommunizieren, reduziert die native-vermittelte Integration die direkte Interaktion, indem ein Supervisor-Agent die Kommunikation zwischen den Agenten übernimmt. Um eine native Integration zu ermöglichen, muss häufig ein Kommunikationsprotokoll oder eine Vorverarbeitung eingerichtet werden – ähnlich wie bei einem Enterprise Service Bus (ESB), der den Informationsaustausch zwischen verschiedenen Systemen erleichtern.
Nutzen Sie die Expertise von Reply und erzielen Sie optimale Ergebnisse
All diese Integrationsmethoden ermöglichen es Unternehmen, die Potenziale vorkonfigurierter Agenten und Agentensysteme in komplexen Bereichen wie dem Software Development Life Cycle optimal zu nutzen. Reply hat sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen spezialisiert, die sich nahtlos in bestehende Unternehmensumgebungen integrieren lassen. Durch die maßgeschneiderte Optimierung von Prozessen können die Experten von Reply Unternehmen dabei unterstützen, Kosteneinsparungen von bis zu 50 Prozent zu realisieren.
Riverland Reply ist auf die Beratung von kundenorientierten End-to-End-Lösungen und Strategien spezialisiert und unterstützt seine Kunden bei strategischen IT-Entscheidungen, der Implementierung von definierten Lösungen und der Produktionsausführung. Das Unternehmen kombiniert fundierte Kenntnisse der digitalen Customer Experience mit dem gesamten Potenzial der nativen Cloud-Technologien. Diese Expertise ermöglicht es Riverland Reply, die Barrieren zwischen einer produktbasierten Technologie und einer komplett kundenspezifischen Implementierung zu beseitigen. Ausgehend davon, dass die Customer Experience im digitalen Zeitalter sehr flexibel sein muss, um an verschiedene Branchen angepasst werden zu können, berät das Unternehmen insbesondere Kunden aus der Automobil-, Transport-, Logistik- und Finanzbranche. Durch die langjährige Partnerschaft und enge Zusammenarbeit mit Oracle ist Riverland Reply Experte für Oracles Customer Experience Produkte.
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