Agentische KI-Speichersysteme zeigen deutlich das Wachstum des Netzwerk-Datenverkehrs an

Sie müssen die betrieblichen Konsequenzen jeder agentenbasierten KI-Lösung verstehen, die Sie einsetzen. Agentenbasierter Speicher entwickelt sich gerade rasant weiter und wird der nächste Maßstab für operative Auswirkungen sein. Warum? Weil Fortschritte im agentenbasierten „Langzeitgedächtnis“ die Entwicklung agentenbasierter KI direkt vorantreiben – und diese KI Ihr Netzwerk unmittelbar beeinflusst.

Einem aktuellen Bericht von S&P Global Data zufolge treiben Fortschritte im logischen Denken, bei Multi-Agenten-Systemen und im Datenabruf die agentenbasierte KI voran: Agentenbasierte KI entwickelt sich durch fortschrittliche Schlussfolgerungsrahmen, dynamische Modelle der Multi-Agenten-Zusammenarbeit und intelligente Abrufmethoden schnell weiter. Diese Innovationen befähigen Agenten, selbstständig wahrzunehmen, zu planen und zu handeln, wodurch Sie Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Personalisierung in komplexen, realen Umgebungen verbessern.

Fortschritte in der Langzeitspeichertechnologie fördern Innovationen bei agentenbasierter KI. Auch als erweiterte Argumentationsrahmen bekannt, verwenden Optionen wie LangMem, Memobase und Mem0 neue Speicherfunktionen, die Zugriff auf den Status, Kontext und die Entwicklung von Informationen während und zwischen agentenbasierten Abläufen ermöglichen. Durch das Erfassen, Speichern, Aktualisieren, Verschieben und Teilen von Daten erhöhen wir den Bedarf an Netzwerkkapazität.

Agentenbasierte Speichersysteme eröffnen einen neuen Datenstandort, auf den Gruppen von Agenten zugreifen müssen, um Unternehmens- und persönliche Informationen gemeinsam zu nutzen und zu aktualisieren. Dabei müssen Sie dieselben hohen Standards bei Pflege, Verwaltung, Prüfung und Sicherung anlegen wie bei jeder anderen wichtigen Unternehmensressource. Das hat drei direkte Auswirkungen auf den Netzwerkverkehr.

Laut dem Nokia Global Network Traffic Report wird der KI-Datenverkehr in Unternehmen voraussichtlich bis 2033 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 57 % zulegen. Warum? Agenten bringen neuen Datenverkehr ins Spiel, der vor ihrer Einführung nicht existierte, was den Bandbreitenverbrauch und die Latenzrisiken erhöht. Dieser Datenverkehr zeigt sich als API-Aufrufe. Je mehr Aktionen durch immer mehr Agenten erfolgen, desto mehr API-Aufrufe entstehen, was die Reaktionsfähigkeit der API-Endpunkte beeinflusst. Retrieval-augmented generation (RAG) ist eine weitere wachsende Quelle von API-Aufrufen, denn dynamischer Abrufspeicher sorgt für aktuelles Kontextbewusstsein. Das bedeutet, dass RAG nicht mehr statisch, sondern in Echtzeit aktualisiert wird. Mehr RAG heißt mehr API-Aufrufe an Vektordatenbanken, um Daten zu aktualisieren und Inferenzen zu erweitern.

IDC berichtet, dass Unternehmen ihre GenAI-Roadmaps an die Modernisierung der Netzwerkinfrastruktur anpassen, um agentenbasierte KI-Workloads besser zu unterstützen. Netzwerkpfade entstehen in alle Richtungen und bilden ein Datenpfadnetz, das mit der Anzahl der Agenten und Ressourcen exponentiell wächst. Zunahme des Datenverkehrs von Container zu Container. Zunehmender Verkehr in und aus Container-Hosts. Mehr Datenverkehr in und aus Container-Pods und Clustern. Erweiterte Netzwerkpfade erfordern mehr Richtlinien, zusätzliche Konfiguration der Netzwerkkomponenten und verstärkte Automatisierung. Netzwerkkarten werden komplexer, und die Überwachung intensiviert sich. Das Ergebnis? Alles führt zu einer umfassenderen Umgebung – einem Datenpfadnetz, das wir kontinuierlich warten, sichern und steuern müssen.

Mehr Verbindungen erfordern mehr Aussendung und Erfassung operativer Telemetrie. Diese Telemetrie unterstützt gesamte Beobachtbarkeit – vom operativen Management und der Fehlerbehebung bis hin zu Sicherheit und Governance. Hohe Konzentrationen von Agenten, Modellen und Ressourcen können in zentralisierten Architekturen Netzwerkkon­gestion verursachen. Intelligentes Routing kann dem bis zu einem gewissen Grad entgegenwirken, doch es fordert, die Staus in einem Netzwerkbereich mit denen eines anderen auszubalancieren – was wenig bringt, wenn die Netzwerkkapazität nicht ausreicht.

Zum Glück können Unternehmen die Erfahrungen aus der Einführung von Microservices auf agentenbasierte KI übertragen. Der starke Anstieg der operationellen Telemetrie erfordert dieselben Maßnahmen zur Kostenkontrolle, indem Sie entscheiden, wie viel und welche Telemetriedaten ausgesendet, gesammelt, analysiert und gespeichert werden sollen.

Agentische KI befindet sich noch in der Entwicklungsphase. Während Entwickler Werkzeuge und Entwicklungskits schaffen, müssen Sie als IT-Verantwortlicher Ihr Netzwerk auf die unvermeidlichen Veränderungen vorbereiten.

Gut ausgerüstete Organisationen kombinieren Entwicklerprototypen mit frühzeitigen Infrastrukturtests, um die Auswirkungen auf das Netzwerk zu überwachen und zu messen. So können Sie rechtzeitig Verbesserungen vornehmen, bevor die Produktion startet. Ihre Zusammenarbeit und Kommunikation senken das Risiko, dass ein Bereich dem anderen vorausläuft. Indem Sie das Innovationstempo im agentischen Gedächtnis verfolgen, bleiben Netzwerkbetreiber kontinuierlich einen Schritt vor der Innovationskurve.

Sobald sich die Innovation im Bereich des agentenbasierten Speichers etabliert, wissen IT-Verantwortliche, dass sich die erste unternehmensweite Bereitstellung einer agentenbasierten Lösung in ihrem Netzwerk nähert.