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Agentic – Geltungsbereich

Im Scope

Die Agentic-Säule deckt alle Aspekte autonomer und semi-autonomer KI-Agenten-Systeme ab:

1. Agenten-Architekturen

  • Single Agent: Einzelne autonome Agenten mit klaren Verantwortlichkeiten

  • Swarm-Architektur: Viele homogene Agenten arbeiten parallel

  • Mesh-Architektur: Heterogene Agenten mit spezialisierten Fähigkeiten

  • Coordinator-Pattern: Manager/Worker Patterns für Orchestrierung

  • Hybrid-Patterns: Kombinationen der oben genannten Patterns

2. Agenten-Orchestrierung

  • Agenten-Koordination: Wie Agenten kommunizieren und zusammenarbeiten

  • Task-Delegation: Verteilung von Arbeit unter Agenten

  • Result-Aggregation: Kombination von Outputs aus mehreren Agenten

  • Orchestrierungstools: Step Functions, Lambda, Kubernetes Controller

3. Mensch-KI-Schnittstellen

  • Human-in-the-Loop: Approval-Workflows für sensible Entscheidungen

  • Menschliche Überwachung: Monitoring und Intervention Mechanismen

  • Feedback-Loops: Menschliches Feedback für Agenten-Verbesserung

  • Alert-Eskalation: Handoff von Agenten zu menschlichen Operateuren

4. Agenten-Sicherheit

  • Content-Filterung: Blockieren unangemessener oder schädlicher Inhalte

  • Aktions-Boundaries: Begrenzung dessen, was Agenten tun können

  • Alignment: Sicherstellen, dass Agenten-Ziele mit organisatorischen Werten übereinstimmen

  • Fail-Safe-Mechanismen: Automatisches Herunterfahren und Wiederherstellung

5. Agenten-Observabilität

  • Metrics-Sammlung: Token-Usage, Latenz, Fehlerquoten

  • Tracing: End-zu-End-Request-Verfolgung

  • Logging: Umfassende Audit-Trails

  • Dashboards: Visuelles Monitoring und Alerting

6. Kostenmanagement von Agenten

  • Token-Tracking: Input, Output und Gesamt-Token-Usage

  • Budget-Alerts: Kosten-Monitoring und Warnungen

  • Modell-Optimierung: Kosten-Performance-Tradeoffs

  • Ressourcen-Effizienz: Effizientes Agenten-Design

7. Agent Debt Management

  • Wissens-Cutoff-Dokumentation: Versionsbewusstsein

  • Tool-Availability-Lücken: Fehlende Fähigkeiten verfolgen

  • Genauigkeits-Limitationen: Bekannte Fehlermuster

  • Edge Cases: Nicht behandelte Szenarien dokumentieren

  • Verbesserungspläne: Handelbare Debt-Lösungen

Nicht im Scope

Folgendes ist ausdrücklich außerhalb des Scopes der Agentic-Säule:

1. Prompt Engineering

  • Einzelnes Prompt-Design und -Optimierung

  • Prompt-Templates für Chatbots

  • One-off Prompt-Tuning

  • Verwandte Säule: Architektur/Operations

2. LLM-Training

  • Modell-Training und Fine-Tuning

  • Dataset-Curation für Training

  • Training-Infrastruktur-Management

  • Verwandte Säule: Architektur/Operations

3. Data Engineering

  • Training Data Preparation

  • Data Pipeline-Infrastruktur

  • Feature Engineering für Modelle

  • Verwandte Säule: Architektur/Operations

4. Infrastructure Provisioning

  • LLM Model Hosting Infrastruktur

  • GPU/TPU Cluster Management

  • Inference Infrastructure Skalierung

  • Verwandte Säule: Reliability/Efficiency

5. Allgemeine AI Safety

  • Model-Level Safety (Bias, Fairness)

  • Allgemeine AI Alignment Forschung

  • Existentielle Risiko-Minderung

  • Verwandte Säule: Security (bei Model-Level)

Brownfield vs. Greenfield

Brownfield Agentic Implementierung

  • Integration Pattern: Agenten zu bestehenden Systemen hinzufügen

  • Migrationsstrategie: Inkrementelle Adaption mit Legacy-Kompatibilität

  • Verwaiste Agenten: Bestehende Agenten ohne Governance

  • Integration Points: APIs, Webhooks, Message Queues

Greenfield Agentic Implementierung

  • Agent-First Design: Agenten als Kern-Architekturkomponenten

  • Native Integration: Keine Legacy-Einschränkungen

  • Sauberer Scope: Klare Trennung der Verantwortlichkeiten

  • Optimierter Fluss: Design für agentic Patterns

Anwendungsbereiche

Die Agentic-Säule gilt für:

1. Customer-Facing Agenten

  • Support-Assistenten: Hilfe bei Kundenanfragen

  • Persönliche Assistenten: Verwaltung von Nutzer-Terminen und Aufgaben

  • Verkaufs-Assistenten: Guiding Kaufentscheidungen

  • Chatbots: Conversations-Management jenseits einfacher FAQs

2. Interne Produktivitäts-Agenten

  • Code-Assistenten: Schreiben und Review von Code

  • Dokumentations-Assistenten: Erstellen und Update von Docs

  • Meeting-Assistenten: Zusammenfassungen und Action-Item-Extraktion

  • Forschungs-Assistenten: Informationsansammlung und -Synthese

3. Operationelle Agenten

  • Monitoring-Agenten: Proaktive Problem-Erkennung

  • Response-Agenten: Automatisierte Incident-Response

  • Optimierungs-Agenten: Ressourcen- und Kosten-Optimierung

  • Security-Agenten: Bedrohungserkennung und -Response

4. Business Logic Agenten

  • Entscheidungs-Agenten: Business-Entscheidungen innerhalb von Grenzen

  • Workflow-Agenten: Orchestrierung multi-Step Prozesse

  • Analyse-Agenten: Business Intelligence und Reporting

  • Compliance-Agenten: Regulatorische Compliance-Überwachung

Agenten Deployment Stufen

Stage Was passiert Controls angewendet

Discovery

Identifizierung von Use Cases für Agenten

WAF-AGN-100 (Agent Debt Register)

Design

Architektur-Pattern wählen

WAF-AGN-060 (Multi-Agent Orchestration)

Development

Agent mit Guardrails implementieren

WAF-AGN-050 (Safety & Guardrails), WAF-AGN-020 (Tool Use Governance)

Deployment

Agent in Production aktivieren

WAF-AGN-010 (Identity & Authentication), WAF-AGN-080 (Human-in-the-Loop)

Operations

Überwachen und optimieren

WAF-AGN-070 (Agent Observability), WAF-AGN-090 (Cost & Performance)

Governance

Überprüfen und verbessern

WAF-AGN-040 (Memory & State), WAF-AGN-030 (Reasoning Transparency)

Scope-Grenzen

Grenze Erklärung

Werkzeug-Scope

Agenten dürfen nur Werkzeuge nutzen, die explizit in ihrer Konfiguration definiert sind. Wildcard-Werkzeugzugriff ist verboten.

Daten-Scope

Agenten dürfen nur auf Daten zugreifen, zu denen sie explizit Zugriff gewährt wurden.

Aktions-Scope

Agenten dürfen nur Aktionen innerhalb ihrer definierten Berechtigungsgrenzen ausführen.

Zeit-Scope

Agenten-Sessions und Memory-Retention müssen innerhalb definierter Zeitgrenzen liegen.

Interaktionen mit anderen Säulen

Säule Interaktion mit Agentic

Operational Excellence

Agenten benötigen Observability, Runbooks und Postmortems wie jedes Production-System.

Reliability

SLOs gelten für Agenten-Antworten. Agenten-Ausfälle sind Incidents, die SRE-Response erfordern.

Security

Agenten-Zugriff muss Least Privilege folgen. Agentenverhalten muss auf Kompromittierung überwacht werden.

Cost

Agenten-Operationen repräsentieren Cloud-Kosten, die verfolgt und optimiert werden müssen.

Architecture

Agenten-Architektur-Entscheidungen müssen Architektur-Patterns und -Standards folgen.

Governance

Agent Debt Register unterstützt Governance-Reviews. Controls werden mit Compliance-Frameworks abgebildet.

Sustainability

Agenten-Compute beeinflusst den CO2-Fußabdruck. Modellauswahl wirkt sich auf Umweltauswirkungen aus.

Efficiency

Agenten-Effizienz (Token-Usage, Antwortzeit) wird gemessen und optimiert.