Glossar: Begriffe und Definitionen zur Cybersicherheit

Was ist Agenten-KI?

Agentische KI ist ein spezialisierter Zweig der Künstliche Intelligenz , der Systemen die Möglichkeit gibt, miteinander zu interagieren und sogar autonom Entscheidungen zu treffen. Anstatt lediglich statischen Regeln zu folgen, nehmen diese „Agenten“ ihre Umgebung wahr, suchen proaktiv nach Daten, aus denen sie lernen können, passen ihr Verhalten entsprechend an und ergreifen, sofern möglich, Maßnahmen – und das alles mit minimaler menschlicher Beteiligung. Dieser Ansatz ermöglicht es intelligenten Technologien, Herausforderungen proaktiv anzugehen und in Echtzeit zu reagieren, um optimale Ergebnisse in Bereichen wie digitalen Diensten, Robotik und darüber hinaus zu erzielen. 

Agentische KI verstehen

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Tools, die sich auf eine einzelne Aufgabe konzentrieren – etwa Bilderkennung oder Sprachübersetzung – legt agentenbasierte KI den Schwerpunkt auf kontinuierliches Lernen und Entscheidungsfindung. Herkömmliche Lösungen für maschinelles Lernen sind häufig auf menschliches Eingreifen angewiesen, um Informationen aus verschiedenen Quellen und Modellen zu sammeln und zusammenzustellen und auf Grundlage dieser Ergebnisse Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz dazu verfeinert die agentenbasierte KI, auch „agentische Intelligenz“ genannt, kontinuierlich ihre eigene Logik und ihre Aktionen. Dieser vernetzte, dynamische und rückkopplungsgesteuerte Prozess ermöglicht diesen Systemen eine effektivere Interaktion mit ihrer Umgebung und führt zu einer neuen Ebene der „KI-Agentur“.

Was ist ein Beispiel für agentenbasierte KI?

Agentische KI funktioniert ähnlich wie ein Reisebüro, das eine Reise auf der Grundlage spezifischer Vorlieben und Anforderungen organisiert. Ein Nutzer könnte beispielsweise Reisedaten, ein Budget, eine bevorzugte Fluggesellschaft, den Wunsch nach einem Hotel in Strandnähe an einem bestimmten Ort und eine Reservierung für ein Abendessen für zwei Personen in der Nähe des Hotels um 19 Uhr am Tag nach der Ankunft angeben. 

Die agentenbasierte KI würde diese Eingabe in einzelne Aufgaben aufteilen und sie an spezialisierte große Sprachmodelle (LLMs) delegieren. Zunächst würde es eine Verbindung zu einem LLM der ausgewählten Fluggesellschaft herstellen, um geeignete Flüge zu ermitteln und dabei Budgetbeschränkungen, Treuestatus und Benutzerpräferenzen, wie beispielsweise die Auswahl eines Nachtflugs, zu berücksichtigen. Basierend auf der Ankunftszeit würde die KI die Daten der Hotelreservierung bestimmen und dabei erkennen, dass eine Unterkunft erst ab dem Tag nach der Ankunft eines Nachtflugs benötigt wird. Anschließend würde eine Verbindung zu einem KI-Modell hergestellt, damit der Hotelanbieter anhand gespeicherter Zahlungsinformationen ein Zimmer in Strandnähe buchen kann. So wird sichergestellt, dass vertrauliche Daten bei der KI und nicht beim Anbieter sicher bleiben. 

Als Nächstes würde die KI den Standort des gebuchten Hotels nutzen, um in der Nähe einen Tisch zum Abendessen zu reservieren. Dabei würde der zuvor festgelegte Zeitplan berücksichtigt – da die Reservierung aufgrund des Nachtflugs auf den zweiten Tag der Reise fallen sollte – und die Buchung durch die Schnittstelle mit einem KI-Modell für die spezifischen Buchungsdienste abgeschlossen.

Dieser Prozess zeigt, wie agentenbasierte KI Aufgaben über mehrere Domänen hinweg intelligent koordiniert, um komplexe Benutzeranforderungen effizient zu erfüllen.

Warum dies eine wichtige Rolle spielt

Agentische KI verändert Branchen, indem sie über die bloße Automatisierung hinausgeht. Automatisierte Workflows übernehmen in der Regel wiederkehrende Aufgaben, bieten jedoch keine durchgängigen Workflows und keine echte Autonomie. Agentische KI-Systeme hingegen können neue Daten aufnehmen, veränderte Bedingungen interpretieren und strategische Entscheidungen treffen. In schnelllebigen Umgebungen – vom Netzwerkmanagement bis hin zu Finanzdienstleistungen – ist diese Agilität von entscheidender Bedeutung, um eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten, Bedrohungen schnell einzudämmen und von Marktveränderungen zu profitieren. Unternehmen, die auf agentenbasierte KI setzen, können ihre Betriebseffizienz maximieren, den Aufwand senken und ein personalisierteres Benutzererlebnis bieten.

Applications in der realen Welt

  • Gesundheitspflege: Krankenhäuser nutzen agentenbasierte KI, um die Vitalfunktionen von Patienten zu überwachen und rechtzeitige Eingriffe vorzuschlagen. Durch die Verarbeitung von Gesundheitsindikatoren in Echtzeit helfen intelligente Agenten den Ärzten, Behandlungspläne spontan anzupassen. 
  • Robotik: Autonome Maschinen nutzen fortschrittliche Entscheidungsalgorithmen, um sich in Fabriken, Lagerhallen oder gefährlichen Umgebungen zurechtzufinden. Durch ständige Interaktion und Lernen können sie Aufgaben koordinieren, Inspektionen durchführen und Wartungsprobleme ohne direkte menschliche Befehle erkennen. 
  • Finanzen: Agentische KI-Algorithmen führen Handelsgeschäfte aus, verwalten Portfolios und bewerten Kreditrisiken schnell. Ihre Fähigkeit, schwankende Daten in Millisekunden zu interpretieren, eröffnet neue Möglichkeiten für Rentabilität und Risikominderung. 
  • Cybersicherheit: Angesichts der zunehmenden Zahl komplexer Bedrohungen kann die Agentenintelligenz Anomalien erkennen, böswillige Aktivitäten isolieren und sofort reagieren – lange bevor Sicherheitsteams manuell reagieren könnten.

Herausforderungen meistern

Trotz ihres Potenzials steht die agentenbasierte KI vor Hürden. Für die Agent/LLM-Interoperabilität und den Zugriff auf ältere Datenquellen ist eine gemeinsame Vereinbarung über Zugriffskontrollen und Semantik erforderlich. Bei der Entscheidungsfindung spielen ethische Überlegungen eine Rolle, da diese autonomen Akteure Entscheidungen mit großer Wirkung treffen können, die manchmal vertrauliche Daten oder kritische Ergebnisse betreffen. Darüber hinaus sind die Rechenleistungsanforderungen für die Ausführung kontinuierlicher Lernprozesse beträchtlich und erfordern robuste Infrastrukturen und ein sorgfältiges Ressourcenmanagement. Organisationen müssen diese Probleme angehen, indem sie klare Governance-Rahmenwerke schaffen und in skalierbare Systeme investieren, die Echtzeitinformationen ermöglichen.

Zukunftsausblick

Da die Hardwarekosten sinken und die Algorithmen sich weiterentwickeln, wird die Nutzung agentenbasierter KI nur zunehmen. Die Forschung im Bereich Meta-Lernen und Transfer-Lernen – bei dem KI-Systeme lernen, Wissen aus einem Bereich auf einen anderen anzuwenden – verspricht eine vielseitigere, menschenähnlichere Intelligenz. Darüber hinaus wird die Festlegung branchenweiter Richtlinien und Strategien zu Verantwortlichkeit, Datenschutz und Vertrauen das verantwortungsvolle Wachstum dieser Technologie weiterhin prägen.

Wie ermöglicht F5 agentenbasierte KI?

F5 ermöglicht agentenbasierte KI, indem es eine sichere, leistungsstarke Konnektivität zwischen KI-Systemen und den verteilten Datenquellen bereitstellt, auf die sie zugreifen müssen. Die integrierten Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen von F5, wie etwa richtlinienbasierte Zugriffskontrollen, Verschlüsselung während der Übertragung und erweitertes Verkehrsmanagement, bilden eine robuste Grundlage für den effizienten und sicheren Betrieb agentenbasierter KI. Durch die Ermöglichung eines nahtlosen Datenzugriffs ermöglicht F5 Unternehmen, das volle Potenzial der agentenbasierten KI auszuschöpfen und so intelligente Entscheidungsfindung und operative Exzellenz zu fördern.

Weitere Informationen dazu, wie F5 KI-Bereitstellungen in Unternehmen ermöglicht, finden Sie auf unserer KI-Webseite .