IBM beschreibt Bereitstellungspfade für agentische KI-Anwendungen – No-Code für Einzelagenten, programmatisch für Multi-Agenten-Systeme

IBM hat offizielle Dokumentation für seine watsonx-Plattform veröffentlicht, die Bereitstellungsstrategien für agentische KI-Anwendungen beschreibt und zwischen Einzelagenten- und Multi-Agenten-Systemen unterscheidet. Die Dokumentation bietet praktische Hinweise für Entwickler und Unternehmen, die Agentenanwendungen als KI-Services operationalisieren möchten.

No-Code-Bereitstellung für Einzelagenten-Anwendungen

IBM erläutert, dass Einzelagenten-Anwendungen mithilfe von No-Code-Methoden als KI-Services bereitgestellt werden können. Laut der Dokumentation ermöglicht dies Entwicklern, Agenten ohne komplexe Infrastrukturkonfiguration oder Code-Erstellung bereitzustellen. Dieser Ansatz kann für Agenten gelten, die eine klar definierte Aufgabe ausführen, etwa die Beantwortung von Kundenanfragen, die Zusammenfassung von Dokumenten oder den Abruf von Daten.

Die watsonx-Plattform wird als Plattform beschrieben, die das Verpacken dieser Einzelagenten als KI-Services unterstützt und sie als API-Endpunkte oder in Formen bereitstellt, die sich in bestehende Anwendungen integrieren lassen. Der Ansatz wird als einer dargestellt, der es Geschäftsanwendern oder Fachexperten ermöglichen kann, Agenten mit minimaler Beteiligung technischer Teams zu konfigurieren und bereitzustellen.

Der No-Code-Pfad für die Bereitstellung von Einzelagenten kann in Prototyping- und frühen Validierungsphasen nützlich sein. Entwicklungsteams können Ideen schnell testen, Nutzerfeedback sammeln und die Anwendbarkeit bewerten. No-Code-Bereitstellung senkt technische Hürden und ermöglicht es mehr Mitgliedern einer Organisation, mit agentenbasierter Automatisierung zu experimentieren.

Programmatische Bereitstellung für Multi-Agenten-Systeme

Im Gegensatz dazu erklärt IBM in der Dokumentation, dass Multi-Agenten-Systeme eine programmatische Bereitstellung erfordern. Dies gilt insbesondere für Systeme, die mit Frameworks wie CrewAI oder LangGraph aufgebaut werden. Multi-Agenten-Systeme umfassen mehrere Agenten, die zusammenarbeiten oder Aufgaben sequenziell ausführen, und erfordern Kommunikation zwischen Agenten, Zustandsverwaltung und Aufgabenkoordination.

CrewAI wird als Framework beschrieben, das rollenbasierte Zusammenarbeit von Agenten unterstützt. LangGraph wird als Teil des LangChain-Ökosystems und als Werkzeug zur Definition von Zustandsübergängen und graphbasierten Workflows beschrieben. Entwickler, die diese Frameworks verwenden, müssen Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten, Fehlerbehandlung und dynamische Aufgabenverteilung im Code definieren.

IBM's programmatischer Bereitstellungspfad kann als Unterstützung für die Ausführung von Multi-Agenten-Anwendungen auf der watsonx-Infrastruktur, die Zuweisung von Ressourcen sowie die Konfiguration von Monitoring und Logging verstanden werden. Dies steht im Einklang mit Anforderungen in Unternehmensumgebungen wie Containerisierung, Integration von API-Gateways und Skalierungsrichtlinien.

Die programmatische Bereitstellung ermöglicht es Entwicklern, Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten zu definieren, Fehlerszenarien zu behandeln und Leistungsengpässe zu identifizieren. Dieses Maß an Kontrolle kann für Systeme wichtig sein, die komplexe Geschäftsprozesse oder Aufgaben über mehrere Domänen hinweg abdecken. Multi-Agenten-Systeme erfordern mehr Designentscheidungen und betriebliche Überlegungen als Einzelagenten.

Praktische Überlegungen bei der Bereitstellung agentischer KI

Die Bereitstellung agentischer KI-Anwendungen als KI-Services umfasst mehr als das bloße Hosting eines Modells. Agenten können externe Werkzeuge aufrufen, Datenbanken abfragen und ihr Verhalten auf Grundlage von Nutzereingaben ändern. Dies bringt Überlegungen zu Latenz, Kosten, Sicherheit und Beobachtbarkeit mit sich.

Auch wenn für Einzelagenten eine No-Code-Bereitstellung verfügbar ist, erfordern Produktionsumgebungen die Prüfung von Antwortzeitgrenzen, den Umgang mit Fehlern bei externen API-Aufrufen und die Isolierung von Nutzerdaten. Multi-Agenten-Systeme bringen zusätzliche Aspekte wie Kommunikationsaufwand zwischen Agenten, Zustandskonsistenz und Wiederherstellungsstrategien bei Teilfehlern mit sich.

Die für watsonx beschriebenen Bereitstellungspfade stehen im Zusammenhang mit IBMs breiterem Enterprise-KI-Tooling, einschließlich KI-Governance, Modellüberwachung und Nachverfolgung der Datenherkunft. In diesem Kontext kann die Bereitstellung von Agenten als Teil eines Ansatzes zur Unternehmensintegration betrachtet werden.

Die Wahl der Bereitstellungsmethode hängt sowohl von der Komplexität der Anwendung als auch von den technischen Fähigkeiten und betrieblichen Anforderungen der Organisation ab. No-Code-Bereitstellung kann für schnelle Experimente und Bereitstellungen geeignet sein, während programmatische Bereitstellung dort eingesetzt werden kann, wo detailliertere Kontrolle und Skalierbarkeit erforderlich sind. Die beiden Pfade schließen sich nicht gegenseitig aus, und Organisationen können je nach Anwendungsfall einen gemischten Ansatz wählen.

Framework-Auswahl und Bereitstellungskomplexität

CrewAI und LangGraph stehen für unterschiedliche Designansätze. CrewAI betont rollenbasierte Zusammenarbeit, während LangGraph Zustandsmaschinen und Graphstrukturen verwendet, um Workflows zu definieren. Beide Frameworks können zum Aufbau von Multi-Agenten-Systemen verwendet werden, doch die Bereitstellung erfordert die Berücksichtigung der Laufzeitanforderungen und Abhängigkeiten des jeweiligen Frameworks.

IBMs Erwähnung dieser Frameworks weist auf Kompatibilitätsaspekte mit Open-Source-Agenten-Frameworks hin. Entwickler können Agenten mit ihren bevorzugten Werkzeugen erstellen und auf IBM-Infrastruktur bereitstellen.

Die Auswahl des Frameworks wird auch vom Technologie-Stack und der Entwicklungserfahrung eines Teams beeinflusst. CrewAI bietet ein vergleichsweise intuitives rollenbasiertes Modell, während LangGraph eine detailliertere Kontrolle ermöglicht. Entwickler können ein Framework auf Grundlage der Projektkomplexität und der Fähigkeiten des Teams auswählen. Die Framework-Auswahl beeinflusst auch die langfristige Wartung und Skalierbarkeit.

Agentenbereitstellung in Unternehmensumgebungen

Die Bereitstellung agentischer KI in Unternehmensumgebungen erfordert neben technischen auch organisatorische und regulatorische Überlegungen. Datensouveränität, regulatorische Compliance, Audit-Trails und Zugriffskontrolle sind zentrale Anforderungen für die Bereitstellung im Unternehmenskontext. Die watsonx-Plattform wird als eine Plattform beschrieben, die Werkzeuge zur Erfüllung dieser Anforderungen bereitstellt.

Wenn Agenten sensible Daten verarbeiten oder wichtige Geschäftsentscheidungen beeinflussen, sind Mechanismen erforderlich, um das Verhalten der Agenten nachzuverfolgen und zu erläutern. Dazu gehört die Aufzeichnung, welche Werkzeuge der Agent aufgerufen hat, welche Daten er verwendet hat und welchem Schlussfolgerungsprozess er gefolgt ist.

Die Bereitstellung im Unternehmensumfeld erfordert außerdem eine kontinuierliche Überwachung der Leistung und Stabilität von Agenten. Wenn Agenten unerwartetes Verhalten zeigen oder externe Werkzeugaufrufe fehlschlagen, müssen Systeme dies schnell erkennen und darauf reagieren. Dies steht im Zusammenhang mit betrieblichen Werkzeugen wie Warnmeldungen, Logging und Dashboards.

Bereiche für weitere Prüfung

Die Dokumentation beschreibt die Unterscheidung zwischen Bereitstellungsmethoden, enthält jedoch keine detaillierten Bereitstellungsverfahren, Leistungsbenchmarks oder Kostenstrukturen. Der Umfang der Anpassungsmöglichkeiten bei der No-Code-Bereitstellung sowie die für die programmatische Bereitstellung verfügbaren APIs und SDKs können durch zusätzliche Dokumentation oder reale Anwendungsfälle bestätigt werden.

Auch die Betriebskosten agentischer KI bleiben ein Bereich für weitere Prüfung. Die Kosten können steigen, wenn Agenten wiederholt externe Werkzeuge aufrufen oder lange Schlussfolgerungsprozesse ausführen. Wie IBM diese Kosten misst und abrechnet und ob das Unternehmen Werkzeuge bereitstellt, mit denen Entwickler Ausgaben prognostizieren und verwalten können, müsste bestätigt werden.

Auch die Frage, wie die Agentenbereitstellung der watsonx-Plattform in Produktionsumgebungen funktioniert und wie die Integration mit anderen Cloud-Plattformen oder On-Premises-Umgebungen unterstützt wird, erfordert weitere Validierung. Unternehmenskunden können Datensouveränität, regulatorische Compliance und die Kompatibilität mit bestehender Infrastruktur prüfen.