Kontext ist der neue Perimeter: KI-Agenten durch programmierbare Anwendungsbereitstellung steuern

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Im Bereich AIOps hält sich hartnäckig ein gefährlicher Mythos: „MCP ist nur eine weitere API.“

Klar. Und SOAP war nur XML mit Größenwahn.

Agentenbasierte Architekturen, insbesondere solche, die auf dem Model Context Protocol (MCP) basieren, stützen sich auf explizite Kontextblöcke, die bei jeder Anfrage mitgeführt werden. Dabei geht es nicht um neuronale Ahnungen oder ein „LLM-Gedächtnis“. Vielmehr handelt es sich um serialisierten, strukturierten, operativen Kontext – JSON statt Bauchgefühl –, der bei jedem Aufruf übermittelt wird, damit Agenten Ziele, Rollen, Richtlinien und den Workflow-Status im Blick behalten können.

Doch die Realität sieht so aus: Der Kontext driftet ab. Und wenn das passiert, sind Ihre Agenten nicht einfach nur verwirrt. Sie liegen mit voller Überzeugung falsch, verhalten sich im Betrieb unvorhersehbar oder werden schlichtweg gefährlich.

Das Problem ist, dass diejenigen, die bereits mit KI-Agenten experimentieren – und sie einsetzen –, ihrer Zeit voraus sind. Und das sind sie tatsächlich. Unsere neuesten Forschungsergebnisse zeigen, dass 9 % KI-Agenten bereits produktiv einsetzen, 29 % einen formal definierten Ansatz für das weitere Vorgehen haben und weitere 50 % sich in einer „frühen Phase“ befinden und noch herausfinden, wie sie vorgehen sollen. Damit bleiben gerade einmal 11 %, die noch nicht einmal über KI-Agenten nachdenken.

Sie kommen schnell voran. Schneller als die Branche.

Es gibt weder echte Compliance-Tools noch Sicherheitsvorkehrungen oder Best Practices. Praktisch keine der vorhandenen Lösungen ist geeignet, die Sicherheitsrisiken zu bewältigen, die mit jeder neuen Technologie einhergehen.

Mit Ausnahme der Programmierbarkeit. Ja, genau hier kommt Ihre Plattform für Anwendungsbereitstellung und -sicherheit ins Spiel. Nicht als bloße Datenleitung, sondern als programmierbarer Wächter für kognitive Hygiene und Kontextdisziplin.

Wie Kontext tatsächlich übertragen wird

Kontext ist kein abstraktes Konzept. Er steckt direkt in den Nutzdaten. Eine MCP-Anfrage aus der Praxis sieht so aus:

POST /agent/v1/invoke HTTP/1.1

Host: agentmesh.internal

Authorization: Bearer xyz123

Content-Type: application/json

X-MCP-Version: 1.0

{

"context": {

"user": { ... },

"goal": "...",

"prior_messages": [ ... ],

"task_state": { ... },

"security": { ... }

},

"input": { "prompt": "Visualisiere es jetzt mit einem kurzen Diagramm." }

}

Dieser Kontextblock ist nicht optional. Er ist das Arbeitsgedächtnis des Agenten. Er enthält alles, was der Agent „weiß“, und jede Annahme, auf deren Grundlage er handelt. Bei jedem Schritt wird er weitergereicht: unkomprimiert, manchmal ungeprüft und mit jeder Interaktion fast immer zunehmend veraltet.

Wie der Kontext abdriftet (und warum das wichtig ist)

Dieser Ballast führt letztlich dazu, dass der Kontext abdriftet. Das geschieht, wenn:

• Alte Ziele und Aufgabenstände bleiben bestehen, obwohl der Nutzer längst zu etwas anderem übergegangen ist.
• Frühere Nachrichten häufen sich an, blähen Anfragen unnötig auf und führen Agenten in die Irre.
• Sicherheits-Tags bleiben dort bestehen, wo sie nicht hingehören.
• Mehrere Agents aktualisieren denselben Thread, ohne den Datenmüll zu entfernen.

Wenn Agent Nr. 4 den Staffelstab übernimmt, trifft er seine Entscheidungen auf Grundlage veralteter Anweisungen, längst überholter Zugriffskontrollen und „Ziele“, die niemanden mehr interessieren. Agenten beschweren sich nicht. Sie halluzinieren einfach voller Überzeugung und reichen das Chaos an die nächste Stelle weiter.

Programmierbarkeit: Der Kontext-Hausmeister, den Sie wirklich brauchen

Wenn Sie Ihre Application-Delivery-Plattform immer noch nur als Load Balancer betrachten, herzlichen Glückwunsch. Sie spielen Dame, während der Rest der Welt Schach spielt.

In agentenbasierten Architekturen ist die programmierbare Anwendungsbereitstellung die einzige Schicht, die über Folgendes verfügt:

• Vollständige Transparenz bei jeder Anfrage
• Die Befugnis, Kontext zu prüfen, zu transformieren, zu blockieren oder zu bereinigen
• Keine Bindung an die Meinung oder den Speicher eines einzelnen Agenten

Kontextkürzung am Rand

Lassen Sie Agenten nicht bei jeder Anfrage die gesamte Menschheitsgeschichte mitschleppen.

• Beschränken Sie prior_messages auf die letzten N Gesprächswechsel.
• Ziele abhängig von Zeit oder Zustandsänderungen automatisch verfallen lassen.
• Drop task_state when intent switches from continuation to new-task.

Jetzt setzen Sie Speicherbudgets und kognitive Hygiene durch, noch bevor der Agent die Eingabe überhaupt verarbeitet.

Klassifizierung und Durchsetzung von Richtlinien

Wenn Ihr Kontextblock security.classification = confidential enthält, Sie aber im Begriff sind, eine öffentliche API zur Zusammenfassung aufzurufen, benötigen Sie am Netzwerkrand eine programmierbare Richtlinienkontrolle, die sensible Felder blockiert, schwärzt oder maskiert und bei jeder Anfrage den Zugriffsbereich überprüft. Große Sprachmodelle (LLMs) hinterfragen Ihre Richtlinien nicht, sondern geben die Daten einfach preis.

Erkennung von Intent-Abweichungen

Ist ein Benutzer von „Quartalskennzahlen zusammenfassen“ zu „eine Präsentation erstellen“ übergegangen? Dann muss der Kontext zurückgesetzt werden, statt sich einfach weiter anzusammeln. Wenn sich die Absicht der Anfrage ändert, der Kontext aber noch veraltete Ziele und Aufgabenstände enthält, verwerfen Sie den Kontext und beginnen Sie von vorn. So verhindern Sie, dass Agenten mit den Daten von heute das Problem von gestern lösen.

Telemetrie und Driftüberwachung

Ihre Anwendungsbereitstellungsschicht sollte Folgendes überwachen:

• Tokenanzahl von Kontextblöcken im Zeitverlauf
• Wachstumsraten von prior_messages
• Muster von Ziel-/Aufgabenabweichungen pro Agent

So erkennen Sie aufgeblähte Kontexte und Abweichungen, bevor sie außer Kontrolle geraten. Monitoring liefert Ihnen fundierte Antworten, wenn die Führungsebene wissen will, warum sich Ihre „autonomen Agenten“ wie überhebliche Praktikanten verhalten.

Sie brauchen nicht nur eine Firewall, sondern auch einen Kontext-Hausmeister

LLMs nehmen bereitwillig sämtlichen Kontext auf, den Sie ihnen geben, und richten ein Chaos an, wenn Sie nicht aufpassen. Agenten warnen Sie nicht, wenn der Kontext abdriftet, Ziele veralten oder der Aufgabenverlauf problematisch wird. Ihre programmierbare Bereitstellungsschicht kann das nicht nur, sondern muss es sogar.

Sie ist die einzige verbliebene neutrale, allwissende und Richtlinien durchsetzende Schicht.

Im Zeitalter agentischer KI leitet Ihre Application-Delivery-Plattform nicht nur Datenverkehr weiter. Sie ist Ihre semantische Firewall, Ihr Compliance-Wächter und Ihre letzte große Hoffnung, KI-Agenten davon abzuhalten, sich in überhebliche Lügner mit Root-Zugriff zu verwandeln.

Denn wenn Sie Drift und unnötige Aufblähung zulassen, haben Sie verloren. Und zwar nicht nur die Kontrolle, sondern auch das Vertrauen in Ihren gesamten KI-Stack.

Über den Autor

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.

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