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Was sind KI-Agent-Frameworks?

KI-Agent-Frameworks legen fest, wie intelligente KI-Agents in großem Maßstab planen, kommunizieren und agieren. Dadurch helfen sie Unternehmen dabei, den passenden Ansatz für ihre geschäftlichen Anforderungen zu wählen.
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Übersicht über KI-Agent-Frameworks

KI-Agent-Frameworks sind strukturierte Modelle, die festlegen, wie intelligente KI-Agents agieren, kommunizieren und zusammenarbeiten. Sie schaffen die Grundlage für Logik, Orchestrierung und Governance in KI-Systemen und ermöglichen dadurch sichere, skalierbare und zielgerichtete Abläufe. Unternehmen nutzen diese Frameworks, um einzelne KI-Modelle mit Multiagentsystemen zu verbinden, KI-gestützte Abläufe zu steuern und Geschäftsprozesse einheitlich und kontrolliert zu automatisieren.
  • KI-Agent-Frameworks legen fest, wie intelligente KI-Agents planen, agieren, kommunizieren und systemübergreifend Governance-Vorgaben einhalten. 
  • Frameworks ermöglichen eine sichere, skalierbare Koordination zwischen mehreren Agents und gehen damit über KI-Modelle für einzelne Aufgaben hinaus. 
  • Unterschiedliche Frameworks unterstützen unterschiedliche Abläufe, von rollenbasierter Zusammenarbeit bis hin zu komplexer, mehrstufiger Orchestrierung. 
  • Bei der Wahl des passenden Frameworks sind nicht nur die technische Leistungsfähigkeit, sondern auch Geschäftsziele, Integrationsanforderungen und Governance-Vorgaben zu berücksichtigen.
  • Unternehmenstaugliche Frameworks helfen Organisationen, die KI-Nutzung souverän zu skalieren, indem sie Autonomie mit Kontrolle und Compliance in Einklang bringen.

Wissenswertes über die Architektur von KI-Agents

Kernkomponenten von KI-Agent-Ebenen

Ein KI-Agent-Framework besteht aus klar definierten Ebenen, die festlegen, wie KI-Agents unter Governance planen, agieren, kommunizieren und arbeiten. Das Modul für Planung und Orchestrierung bildet den Kern des Frameworks. Es steuert Ziele, unterteilt komplexe Aufgaben in kleinere Schritte und weist Verantwortlichkeiten zu. Dieses Modul ist von zentraler Bedeutung, da es Agents ermöglicht, selbständig Schlussfolgerungen zu ziehen und Aktionen im Rahmen eines umfassenderen Systems zu koordinieren.

Die meisten KI-Agent-Frameworks basieren auf vier Kernebenen, die vorgeben, wie Agents zusammenarbeiten. Diese Kernebenen umfassen Folgendes:
  • Planung und Orchestrierung: Sie legen Ziele fest, unterteilen Aufgaben in einzelne Schritte und koordinieren die Aktivitäten von KI-Agents.
  • Ausführung: Hier setzen Agents Aufgaben mithilfe von verbundenen APIs, Datenquellen oder Tools um.
  • Kommunikation: Ermöglicht es Agents, Kontext zu teilen, zusammenzuarbeiten und Informationen einheitlich zu halten.
  • Governance: Hier geht es um die Handhabung von Compliance, Auditing, Zugriffssteuerung und die Durchsetzung von Richtlinien.

Funktionsweise von Frameworks für agentische KI in Unternehmenssystemen

In Unternehmensumgebungen wirken KI-Agents nur selten allein. Sie agieren über vernetzte Systeme, gemeinsam genutzte Daten und etablierte Prozesse hinweg. Dabei sind Zuverlässigkeit, Sicherheit und Governance ebenso wichtig wie Automatisierung. Frameworks für agentische KI schaffen die Struktur, die KI-Agents benötigen, um in diesen Systemen effektiv arbeiten zu können.
 

Operativer Ablauf

Ein Framework für agentische KI ermöglicht die produktive Zusammenarbeit von KI-Agents im Rahmen von MultiAgentssystemen bei gleichzeitig hoher Zuverlässigkeit und Kontrolle in Unternehmensumgebungen. Orchestrierungs- und Kommunikationsprotokolle stellen sicher, dass Agents zuverlässig zusammenarbeiten, statt isoliert zu agieren.

Ein typischer operativer Ablauf folgt einer klaren Reihenfolge. Dazu gehören folgende Schritte:
  1. Aufgabendefinition: Hierbei werden Geschäftsziele oder Benutzeranfragen festgelegt.
  2. Planung: Aufgaben werden in Schritte zerlegt und Verantwortlichkeiten zugewiesen.
  3. Ausführung: Agents agieren unter Verwendung von verbundenen Tools, Datenquellen und APIs.
  4. Bewertung: Die Ergebnisse werden anhand von Zielen und Rahmenbedingungen geprüft.
  5. Feedback: Die Ergebnisse fließen in Korrekturen, Verbesserungen oder die nächsten Schritte ein.

Wichtige Merkmale für den Einsatz im Unternehmen

Frameworks für agentische KI sind auf die Anforderungen von Unternehmen ausgelegt und verbinden Flexibilität mit Governance. Zu den wichtigsten Merkmalen zählen:
  • Integrierte Governance und Auditierbarkeit zur Unterstützung von Compliance, Richtliniendurchsetzung und Transparenz.
  • Integration in bestehende Systeme, einschließlich Datenquellen, APIs und Produktivitätstools.
  • Modularer, mehrschichtiger Aufbau, der das Framework leichter skalierbar und langfristig anpassbar macht.
  • Vier grundlegende Ebenen – Planung, Ausführung, Kommunikation und Governance –, die eine koordinierte Autonomie ermöglichen.

Beliebte KI-Agent-Frameworks

Es gibt mehrere Frameworks, die Unternehmen dabei helfen, intelligente Agents zu entwickeln und zu koordinieren. Jedes Framework eignet sich für unterschiedliche Workflow-Typen und Komplexitätsstufen.
 

AutoGen

AutoGen wurde entwickelt, um die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agents mithilfe strukturierter Unterhaltungen und Aufgabenerteilungen zu unterstützen. Es ermöglicht Agents, asynchron gemeinsam zu überlegen. Das macht es ideal für Workflows mit mehreren Schritten oder iterativer Verfeinerung.

Typische Anwendungsfälle sind Forschungs-, Entwurfs- und Review-Zyklen, mehrstufige Analysen und Szenarien, in denen Agents über einen längeren Zeitraum hinweg Entscheidungen untereinander koordinieren müssen.

CrewAI

Bei CrewAI arbeiten Agents rollenbasiert zusammen. Jeder Agent hat klar definierte Verantwortlichkeiten und interagiert auf seine eigene Art mit anderen. Dadurch ist das Tool besonders gut für delegierte Workflows geeignet, die an die Zusammenarbeit menschlicher Teams erinnern.

Häufige Anwendungsfälle sind Content-Erstellungs-Pipelines, die Koordination von Recherchen und komplexe Workflows.

LangChain

LangChain bietet Bausteine, um große Sprachmodelle mit Tools, APIs und externen Datenquellen zu verbinden. Es wird häufig als Grundlage für Agents eingesetzt, die Zugriff auf Informationen oder Systeme aus der realen Welt benötigen.

Typische Szenarien sind Assistenten mit Tool-Anbindung, datenauswertende Agents sowie Anwendungen, die Denkprozesse mit Abruf oder Systemintegration kombinieren.

LangGraph

LangGraph baut auf LangChain auf und ergänzt es um graphbasierte Orchestrierung für komplexe, zustandsbehaftete Workflows. Es unterstützt Verzweigungslogik, Wiederholungsversuche und Abhängigkeiten zwischen Aufgaben.

Dieser Ansatz eignet sich besonders für Multi-Agent-Prozesse mit bedingten Pfaden, lang laufenden Workflows oder Aufgaben geeignet, die von einem gemeinsamen Zustand und enger Abstimmung abhängen.

Wie wählt man das geeignete KI-Agent-Framework aus?

Welche KI-Agent-Frameworks am besten geeignet sind, hängt davon ab, wie Ihr Unternehmen intelligente Agents entwickeln, bereitstellen und steuern möchte. Der beste Ansatz bringt technische Leistungsfähigkeit mit Geschäftsergebnissen, Skalierbarkeit und Kontrolle in Einklang. Diese Punkte sollten Sie berücksichtigen:

Ziele und Workflow-Anforderungen

Definieren Sie zunächst klar Ziel und Zweck Ihrer Agents. Es gibt Frameworks, die sich besser für kollaborative Agent-Teams eignen, und andere, die rollenbasierte Workflows oder Assistenten mit Tool-Anbindung unterstützen. Ihre Ziele sollten bestimmen, wie Agents Aufgaben planen und miteinander interagieren.

Komplexität der Aufgaben

Überlegen Sie, wie komplex Ihre Workflows sind. Einfache, sequenzielle Aufgaben lassen sich oft gut mit schlanken Frameworks umsetzen. Komplexere oder verzweigte Prozesse hingegen profitieren von Frameworks, die Koordination und Iteration unterstützen.

Integrationsanforderungen

Prüfen Sie, wie einfach sich ein Framework mit den Systemen verbinden lässt, die in Ihrem Unternehmen bereits genutzt werden. In Enterprise-Szenarien müssen Agents häufig auf APIs, Datenbanken und Produktivitätstools zugreifen, um in bestehenden Workflows effektiv arbeiten zu können.

Datenschutz, Sicherheit und Compliance

Governance ist entscheidend, wenn Agents in Unternehmensumgebungen eingeführt werden. Achten Sie auf Frameworks, die sichere Datenverarbeitung, Berechtigungsmanagement und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen unterstützen – insbesondere dann, wenn Agents mit sensiblen Informationen arbeiten.

Skalierbarkeit und Orchestrierung

Mit zunehmender Nutzung sollten Frameworks den Betrieb mehrerer Agents über verschiedene Workflows hinweg unterstützen, ohne dass sich dies negativ auf die Zuverlässigkeit auswirkt. Orchestrierungsfunktionen helfen dabei, parallele Ausführung, Koordination und Performance im großen Maßstab zu steuern.

Geschäftsergebnisse

Beurteilen Sie abschließend, wie gut sich mit dem jeweiligen Framework messbare Ergebnisse erzielen lassen. Dazu zählen beispielsweise schnellere Entscheidungen, weniger manuelle Arbeit und eine bessere Zusammenarbeit. Das richtige Framework ermöglicht es Agents, echten Mehrwert zu liefern und dabei auf die Prioritäten des Unternehmens ausgerichtet zu bleiben.

Anwendungsfälle für KI-Agent-Frameworks in Unternehmen

KI-Agent-Frameworks unterstützen ein breites Spektrum an Unternehmensszenarien, da sie es Agents ermöglichen, auf Basis gemeinsamer Logik-, Governance- und Koordinationsmodelle zu arbeiten. Die Anwendungsfälle reichen in der Regel von einzelnen Teams bis hin zu unternehmensübergreifenden Workflows.
 

Automatisierung auf Abteilungsebene

Auf Abteilungsebene helfen KI-Agent-Frameworks dabei, wiederkehrende und zeitaufwendige Aufgaben zu automatisieren und dennoch den Überblick zu behalten. Teams können Agents einsetzen, um Routineanfragen zu bearbeiten, einen Status zu überwachen oder Aktionen auf Basis vordefinierter Regeln auszulösen.

Typische Beispiele sind Support-Bots für Mitarbeitende, automatisierte Ausgabenbewilligungen sowie Planungsworkflows in den Bereichen Personalwesen, Finanzen und Kundendienst. Diese Szenarien helfen Teams, die Effizienz zu steigern, ohne unkontrollierte Automatisierung einzuführen. Erfahren Sie Näheres dazu, wie dies in Unternehmensumgebungen mit Microsoft 365 Copilot für Großunternehmen funktioniert. 

Bereichsübergreifende Koordination

Mit zunehmender Nutzung setzen Unternehmen KI-Agent-Frameworks ein, um Workflows abteilungsübergreifend zu koordinieren. Mehrere Agents können unter gemeinsamen Governance-Regeln zusammenarbeiten, Kontext austauschen und dabei Datengrenzen sowie Zugriffssteuerungen einhalten.

Ein Beschaffungsworkflow kann beispielsweise einen Einkaufsagent umfassen, der gemeinsam mit Bestands- und Finanzagents die Verfügbarkeit sowie Budgets und Bewilligungen prüft. In diesen Szenarien liegt der Mehrwert eines Frameworks in seiner Fähigkeit, sicher zu skalieren, sich in Unternehmenssysteme zu integrieren und sicherzustellen, dass Agents die Unternehmensrichtlinien einhalten.

Erstellen einer Roadmap für die Einführung eines agentischen KI-Frameworks

Eine klare Roadmap hilft Unternehmen dabei, von der Erprobung zur skalierbaren, gesteuerten Nutzung von KI-Agents überzugehen. Eine erfolgreiche Einführung beginnt mit einer fokussierten Implementierung und entwickelt sich durch kontinuierliche Optimierung weiter.
 

Praktische Schritte für Führungskräfte

Zunächst können Führungskräfte nach Anwendungsfällen mit großer Wirkung suchen, bei denen KI-Agents Reibungspunkte beseitigen oder klar definierte Prozesse automatisieren können. Der Start mit kleinen, kontrollierten Pilotprojekten gibt Teams den nötigen Spielraum, um Annahmen zu testen, den Mehrwert zu ermitteln und die Governance anzupassen, bevor eine weitere Skalierung erfolgt.

Dieser Ansatz hilft zu Beginn, sich auf einige konkrete, wesentliche Punkte zu konzentrieren:
  • Definieren, was als Erfolg gilt, damit Teams die Wirkung messen können
  • Klare Verantwortlichkeiten festlegen, einschließlich der Frage, wer das Verhalten und die Ergebnisse der Agents überwacht
  • Leitplanken für das Verhalten von Agents festlegen, zum Beispiel, wie Agents Aufgaben planen, handeln und auf Daten zugreifen

Die Festlegung von Verantwortlichkeiten und Governance von Anfang an hilft dabei, sicherzustellen, dass KI-Agents im Zuge der zunehmenden Nutzung stets die Unternehmensrichtlinien einhalten.

Skalierung und Optimierung

Bei zunehmender Nutzung wechseln Unternehmen oft von einzelnen Teams zu einem unternehmensweiten, stärker vernetzten Agent-Ökosystem. Kontinuierliches Feedback und Performance-Monitoring helfen Teams, zu verstehen, was funktioniert, und ermöglichen es ihnen, Probleme frühzeitig zu erkennen und Workflows im Laufe der Zeit zu optimieren.

Wenn Orchestrierung, Governance und Integrationsmuster kontinuierlich optimiert werden, können Unternehmen agentische KI sicher skalieren und den Agents mehr Autonomie geben. Gleichzeitig behalten sie bei zunehmender Komplexität das richtige Maß an Kontrolle.

Mit KI-Agent-Frameworks den geschäftlichen Mehrwert maximieren

KI-Agenten-Frameworks erleichtern Unternehmen den Umgang mit Komplexität, indem sie Prozesse automatisieren und die Einführung autonomerer KI-Systeme ermöglichen. Diese Frameworks schaffen die Grundlage für Koordination und Governance und ermöglichen es Agents so, team- und workflowübergreifend zuverlässig zu arbeiten.

Der eigentliche Unternehmenswert ergibt sich aus der Vereinfachung mehrstufiger Prozesse, der Reduzierung sich wiederholender manueller Arbeitsschritte und der besseren Umsetzung von Entscheidungen im großen Maßstab. Dadurch wird die Verbindung zwischen KI und Produktivität im gesamten Unternehmen gestärkt. Ein strukturierter Ansatz für agentische KI unterstützt Unternehmen dabei, Einheitlichkeit, Transparenz und Übersicht zu wahren sowie die Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg zu fördern.

Wenn die Nutzung von KI zunimmt, helfen unternehmensspezifische Frameworks dabei, sicherzustellen, dass Agents mit den Geschäftszielen, Datenrichtlinien und Compliance-Anforderungen im Einklang bleiben. Das schafft Vertrauen und lässt gleichzeitig Raum für Innovation.

KI-Agents mit Microsoft Copilot Studio erstellen und bereitstellen

Wenn Unternehmen von der Erprobung zur unternehmensweiten Bereitstellung übergehen, wird eine steuerbare Plattform unerlässlich. Copilot Studio integriert die Prinzipien agentischer KI in ein sicheres, unternehmenstaugliches Framework, das Unternehmen dabei unterstützt, KI-Agents in großem Maßstab zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.

Mithilfe von Copilot Studio können Teams KI-Agents mit Daten, Tools und Workflows verbinden und dabei durch integrierte Governance-, Compliance- und Kontrollfunktionen die Übersicht behalten. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, die Einführung von Agents zuverlässig zu skalieren und Autonomie mit Verantwortlichkeit über Systeme und Teams hinweg in Einklang zu bringen.

Copilot Studio bietet eine einheitliche Umgebung zur Erstellung und Orchestrierung von KI-Agents. Dadurch wird eine einheitliche Bereitstellung, unternehmensübergreifende Koordination und langfristige Anpassungsfähigkeit bei sich weiterentwickelnden Geschäftsanforderungen ermöglicht.

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Häufig gestellte Fragen

  • Ein KI-Agent-Framework dient dazu, die Interaktion, Zusammenarbeit und Regelbefolgung intelligenter Agents innerhalb eines Systems zu strukturieren. Unternehmen setzen Frameworks ein, um KI-gestützte Abläufe zu steuern, Prozesse zu automatisieren und mehrere Agents zu koordinieren und dabei Governance, Sicherheit und Einheitlichkeit im großen Maßstab zu gewährleisten.
  • Typische KI-Modelle konzentrieren sich auf eine einzelne Aufgabe, etwa das Generieren von Text oder das Erstellen von Vorhersagen. KI-Agent-Frameworks gehen darüber hinaus. Sie definieren, wie mehrere Agents im Rahmen eines koordinierten Systems nach gemeinsamer Logik und Governance planen, kommunizieren und Aufgaben ausführen.
  • Es gibt kein einzelnes „bestes“ KI-Agent-Framework, das für alle Unternehmen gleichermaßen gut geeignet ist. Die richtige Wahl hängt von Faktoren wie der Komplexität der Workflows, den Integrationsanforderungen, den Governance-Vorgaben und den gewünschten Geschäftsergebnissen ab. Viele Unternehmen bewerten Frameworks danach, wie gut sie Skalierbarkeit, Kontrolle und teamübergreifende Zusammenarbeit unterstützen.
  • Governance und Sicherheit sind bei der Einführung von KI-Agent-Frameworks in Unternehmensumgebungen entscheidend. Mithilfe unternehmensorientierter Frameworks werden Identitätsmanagement, Zugriffskontrollen und klare Datengrenzen durchgesetzt, um vertrauliche Informationen zu schützen. Funktionen wie Prüfpfade, Aktivitätsprotokolle und Überwachungsmechanismen helfen Unternehmen dabei, Vertrauen aufzubauen, die Compliance zu gewährleisten und die Grundsätze für verantwortungsvolle KI umzusetzen.

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