KI-Agenten verlagern die Entscheidungsprozesse in die Anwendungsschicht

Derzeit spüren die meisten Unternehmenssysteme kaum Reibungen. Erste Agenten sind meist Chatbots, Copiloten oder eigenständige Produktivitätshelfer.

Wenn sie in Geschäftsprozesse einsteigen (wie z. B. Auftragsklärung, Schadenbearbeitung, Triage, Erfüllung), treten sie mit echten Systemen in Kontakt. Das bedeutet:

• Die Infrastruktur muss die von Agenten übermittelte Logik verstehen
• Gateways müssen mehr als nur JWTs und Pfade verarbeiten
• Load Balancer sollten nicht mehr auf „schnellste“ Leistung setzen, sondern darauf, die richtige Lösung für die jeweilige Aufgabe zu bieten.

Es ist noch keine Krise. Aber sie steht bevor. Das Problem wird dann nicht die fehlende Bandbreite sein. Sondern die Diskrepanz zwischen den Entscheidungen der Agenten und der Art, wie die Infrastruktur den Datenverkehr steuert.

Der eigentliche architektonische Durchbruch liegt darin, dass Agenten die Entscheidungsprozesse nach oben in die Schichten verschieben.

Sie werden zur Steuerungsebene der Anforderung.

Es fragt die Netzwerkinfrastruktur nicht: „Was soll ich tun?“ Es gibt klare Anweisungen: „Das brauche ich. So sollst du dich verhalten. Dann setze es um.“

Wenn Ihre Systeme das wie eine normale Anforderung behandeln, also einfach als GET oder POST, kommt es zu Konflikten in der Fallback-Logik, die Wiederholungen überschneiden sich, und die Leistung des Agents sinkt aus Gründen, die Ihre Dashboards nicht erkennen.

Nicht, weil die Infrastruktur versagt hat. Sondern weil sie nicht zugehört hat.

Diese Veränderung ist kein theoretisches Konzept, sie entwickelt sich in realen Rahmenwerken. Initiativen wie das Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) Kommunikationsmodelle und sogar erste Ansätze im Bereich der regelbasierten Anforderungsweiterleitung zeigen alle in dieselbe Richtung:

• MCP überträgt den vollständigen Kontext – Ziele, Einschränkungen und Ausweichmöglichkeiten – direkt in die Anforderungsnutzlast.
• A2A-Protokolle ermöglichen Agenten, Aufgaben zu koordinieren und Entscheidungen dynamisch zu übergeben – ganz ohne zentralen Orchestrator.
• Laufzeitaufgaben delegieren über strukturierte Metadaten ermöglicht es der Infrastruktur, beim Ausführen zu interpretieren – nicht zu entscheiden.

Sie unterscheiden sich in Syntax, Struktur und Abstraktion – doch alle führen zum gleichen architektonischen Ergebnis: Richtlinie in der Nutzlast und Absicht in der Anforderung.

Sobald die Anforderung zur Trägerin der Logik wird, stehen Netzwerkinfrastrukturen vor zwei Optionen: sich anpassen oder auf eine reine Transportleitung für Nutzdaten reduziert werden.

Dabei geht es nicht ums Abreißen und Ersetzen. Nutzen Sie die Chance, frühzeitig auf den Wandel zu reagieren. Beginnen Sie hier:

1. Kontext erfassen
   Protokollieren Sie X-Intent, X-Task-Profile und alle weiteren Metadaten, die auf das Ziel des Agents hinweisen. Beobachten Sie nicht nur die URI – sonst bleiben Sie zurück.
2. Denken Sie in Begriffen von „Task Fitness“ statt nur „Verfügbarkeit“
   Ein Backend, das läuft, ist nicht automatisch gut genug. Probieren Sie Gesundheitsmodelle aus, die SLA, Latenzgrenzen und Zweck berücksichtigen.
3. Gestalten Sie Ihre Richtlinien clever
   Bestehende Plattformen zur Anwendungsbereitstellung und Sicherheit bieten Skriptebenen. Nutzen Sie sie. Beginnen Sie mit dem Analysieren von Intent-Headern. Passen Sie die Weiterleitungsregeln an die Ziele der Anforderung an, nicht nur an den Servicepfad.
4. Adaptive Durchsetzung planen
   Statt Fallback-Logik in einer statischen Konfigurationsdatei zu definieren, sollten Sie prüfen, wie die Infrastruktur Fallback-Anweisungen direkt in der Anfrage durchsetzen kann.
5. Schaffen Sie einen Feedback-Kreislauf
   Wenn Agenten den Datenverkehr anhand früherer Leistung umleiten, sollten Sie Teil dieses Prozesses sein. Geben Sie die Ergebniszusammenhänge zurück in Ihre Verkehrs- und Gesundheitssysteme.