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Enterprise Frameworks für den Aufbau Agentvoll-AI-Systeme in großem Maßstab
September 11, 2025

Einführung

Das Gespräch über KI hat sich verändert. Unternehmen fragen sich nicht mehr, ob sie KI einsetzen möchten, sondern wie sie sie in großem Maßstab betreiben können. Geben Sie die agentige KI ein – Systeme, die auf autonomen Mitarbeitenden basieren, die in der Lage sind, Aufgaben mit begrenztem menschlichem Aufwand zu denken, zu planen und auszuführen. Doch ohne den richtigen Rahmen besteht die Gefahr, dass Agenten-Initiativen im Pilot-Fegesystem ins Stocken treten.

In diesem Artikel werden unternehmensgerechte Frameworks für den Aufbau Agenten-AI-Systemen erläutert, von Orchestrierungsmustern bis hin zu Governance-Modellen.

Was ist Agentic AI und warum Frameworks wichtig sind

  • Definition: Agenten-AI als zielgerichtetes System, das aus mehreren Agenten besteht.
  • Hauptunterschied im Vergleich zur traditionellen KI: Autonomie, Orchestrierung, Anpassungsfähigkeit.
  • Warum Frameworks entscheidend sind: Wiederholbarkeit, Risikomanagement, Kostenkontrolle, Compliance.

Wichtige Enterprise Frameworks für Agentige KI

  1. Das Orchestrierungs-Framework: Koordinationsmuster mehrerer Mitarbeitender: Planer–Ausführer, Vorgesetzter–Mitarbeiter, Peer-to-Peer. Wann sie jeweils verwendet werden sollten (Enterprise-Workflows, IT-Betrieb, entscheidungslastige Umgebungen). Tools und Architekturen, die die Orchestrierung ermöglichen (z. B. LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Rahmenwerk für Governance und Risiko: Leitplanken für die Compliance (SOC2, DSGVO, Überprüfbarkeit). Rollenbasierte Zugriffskontrolle und Richtliniendurchsetzung „Ausfallsicheres“ Design: Rollback, Überwachung, Reaktion auf Vorfälle.
  3. Bewertungs- und Qualitätsrahmen: Konkrete Bewertungsschleifen. Erstellung eines Golden-Datensatzes für das Vergleichen von Mitarbeitenden. Human-in-the-Loop-Konsens für Randfälle.
  4. Skalierungs- und Bereitstellungs-Framework: Hybrid-Bereitstellung: vor Ort, private Cloud, Edge-Geräte. Workflow-Vorlagen für die Skalierung von Mitarbeitenden bei Tausenden von Transaktionen pro Sekunde. Fallbeispiel: Mitarbeitende zur Behebung von IT-Vorfällen auf globaler Ebene.

Geschäftlicher Wert der Verwendung von Frameworks

  • Schnellerer Weg von der Pilotphase → Produktion.
  • Kostenoptimierung durch vorhersehbare Designmuster.
  • Reduziertes Risiko bei der Einführung von KI in Unternehmen.
  • Verbesserte ROI-Messung in Multi-Agent-Systemen

Die Perspektive von Uber KI-Lösungen

Bei Uber AI Solutions haben wir Agenten-Orchestrierungs-Frameworks für interne Systeme – Routing, Betrugserkennung, Customer Ops – in Betrieb genommen und übertragen dieses Fachwissen nun auf Unternehmen.

Unsere uTask Orchestrierungsplattform und unsere uLabel Datenqualitäts-Workflows integrieren Governance und Wiederholbarkeit vom ersten Tag an.

Frameworks sind nicht optional. Sie sind die Grundlage, die erfahrene KI-Mitarbeitende von unternehmensbereiten Systemen unterscheidet.

Erfahren Sie, wie Uber AI Solutions Ihrem Unternehmen dabei helfen kann, Agenten-AI-Frameworks in großem Maßstab einzuführen → Buchen Sie noch heute eine Demo.