Mehragentensysteme: Der Aufbau des Autonomen Unternehmens

Ein Mehragentensystem im Kontext von Unternehmensorganisationen kann als ein Netzwerk von intelligenten Software-Agenten – KI-Agenten –definiert werden, die zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Sie arbeiten über Unternehmenssysteme und Abteilungen hinweg, nehmen ihre Umgebung wahr, denken über ihre Beobachtungen nach und ergreifen Maßnahmen, um spezifische Ziele zu erreichen.

Jeder Agent kann über spezialisierte Fähigkeiten verfügen – wie Datenanalyse, natürliche Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung oder Prozessausführung – aber ihr Wert entsteht durch ihre Interaktion miteinander: Was MAS so hilfreich macht, ist ihre Fähigkeit zu kommunizieren, zu koordinieren und sich anzupassen, während sie innerhalb bestehender Unternehmensrahmen arbeiten.

In der Praxis könnte ein Mehragentensystem innerhalb eines Unternehmens wie ein Netzwerk spezialisierter KI-Dienste aussehen, die sowohl unabhängig als auch kollektiv über bestehende Systeme laufen – Daten aus Datenbanken abrufen, Aktionen in CRM-Systemen auslösen, ERP-Datensätze aktualisieren und Informationen über Unternehmensintegrationsplattformen austauschen – und dabei die Übereinstimmung mit den definierten Geschäftsrichtlinien aufrechterhalten.

Dies ist ein riesiger Sprung über isolierte KI-Anwendungen innerhalb einzelner Geschäftssysteme hinaus. MAS fungieren als ein kohärentes Ökosystem, das Informationen teilt, Aufgaben delegiert und kollektive Entscheidungen trifft, während es gleichzeitig den Fokus auf ein definiertes Geschäftsziel behält.

Es ist ein Sprung, der die Lücke zwischen grundlegender Aufgabenautomatisierung und dem autonomen Unternehmen schließt. Wo Einzelzweckautomatisierungen, die für spezifische, sich wiederholende Aufgaben entwickelt wurden, auf menschliches Eingreifen bei Ausnahmen oder systemübergreifender Koordination angewiesen wären, sind Mehragentensysteme anpassungsfähig und unabhängig. Sie bringen spezialisierte KI-Agenten zusammen, um komplexe, dynamische Prozesse zu verwalten – Prozesse, die viele Funktionen und Systeme umfassen – mit minimalem menschlichem Eingreifen.

Während Automatisierung früher gleichbedeutend mit regelbasierter Ausführung und definierten Entscheidungswegen war, ermöglicht agentenbasierte KI für Mehragentensysteme kontextuelle Intelligenz. Das bedeutet, dass sie auf sich ändernde Geschäftsbedingungen reagiert, Probleme lösen kann, indem sie mit anderen Agenten (und Menschen) kommuniziert und zusammenarbeitet.

Kriterium	Traditionelle Automatisierung	Mehragentensysteme
Funktionalität	Automatisierungen mit einem einzelnen Zweck, die für spezifische, sich wiederholende Aufgaben entwickelt wurden	Spezialisierte, kooperative Agenten mit unterschiedlichen, aber komplementären Rollen
Systemintegration	Isolierter Betrieb innerhalb bestimmter Systeme oder Anwendungen	End-to-End-Prozessorchestrierung über mehrere Systeme und Abteilungen hinweg
Kontextbewusstsein	Eingeschränktes Kontextbewusstsein mit minimaler funktionsübergreifender Intelligenz	Kontextuelle Intelligenz, die sich an sich ändernde Geschäftsbedingungen anpasst
Entscheidungsfindung	Regelbasierte Ausführung mit vordefinierten Entscheidungswegen	Emergente Problemlösung durch Agentenkommunikation und -zusammenarbeit
Menschliches Engagement	Menschliches Eingreifen erforderlich für Ausnahmen oder systemübergreifende Koordination	Autonome Bearbeitung komplexer Workflows mit minimaler menschlicher Aufsicht

Während eine der bedeutendsten Einschränkungen der aktuellen Automatisierungsinitiativen ihre Begrenzung innerhalb von Abteilungs- oder Funktionssilos ist, definieren Mehragentensysteme diese Grenzen neu und können reibungslos über typische operative Barrieren hinweg arbeiten.

Dies hat das Potenzial, das aktuelle Verhältnis von Automatisierung zu menschlichem Eingreifen umzukehren: Mit standardisierten Automatisierungsansätzen sind Unternehmen in der Lage, 20-30 % der Prozessarbeit zu automatisieren, während die verbleibenden 70-80 % weiterhin menschliches Eingreifen erfordern, oft um Lücken zwischen Systemen zu schließen oder komplexe Entscheidungsfindungen zu bewältigen.

Das Gegenteil gilt für MAS: Mehragentensysteme, insbesondere durch agentenbasierte Prozessautomatisierung, erreichen 80 % Automatisierung der Prozessaufgaben. Sie können dieses Niveau der autonomen Ausführung folgendermaßen erreichen:

• Überschreiten von Systemgrenzen: KI-Agenten können unabhängig auf Unternehmensanwendungen zugreifen und in ihnen arbeiten, von ERP und CRM bis hin zu Lieferkettensystemen und Kundenserviceplattformen.
• Datenaustausch: KI-Agenten teilen Informationen mit Kontext, was hilft, sicherzustellen, dass Entscheidungen mit einem umfassenden Überblick über die verfügbaren Daten getroffen werden.
• Koordination komplexer Workflows: Verschiedene Agenten können spezialisierte Aspekte eines Prozesses bearbeiten, während sie die allgemeine Kohärenz und den Fortschritt in Richtung Geschäftsziele aufrechterhalten.
• Anpassung an Veränderungen: KI-Agenten können sich an wechselnde Umstände anpassen, ähnlich wie erfahrene Mitarbeitende, die ihre Strategien anpassen, um den sich entwickelnden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Wenn unerwartete Situationen auftreten, können KI-Agenten gemeinsam über angemessene Reaktionen nachdenken – oder bei Bedarf an Menschen eskalieren.

KI, die in einer einzigen Anwendung eingebettet ist, funktioniert innerhalb der Grenzen dieses einen Systems (z. B. Salesforce Einstein für CRM). Das bedeutet, dass sie auf die Daten und Funktionen beschränkt ist, die innerhalb dieser Anwendung verfügbar sind. Während sie für spezifische Aufgaben optimieren kann, kann sie keine funktionsübergreifenden Prozesse orchestrieren. Das bedeutet, genau wie bei der traditionellen Automatisierung, braucht es Menschen, um zwischen Systemen zu überbrücken, um die Workflows abzuschließen.

Mehragentensysteme für Unternehmen, orchestriert durch agentenbasierte Prozessautomatisierung, verbinden ansonsten getrennte Systeme. Sie können Informationen aus vielen Quellen abrufen und synthetisieren, um ein vollständiges/umfassendes Prozessbild zu erstellen. Sie arbeiten koordiniert, verwalten Übergaben zwischen Systemen autonom und im Kontext des gesamten End-to-End-Prozesses.

Auf diese Weise lösen Mehragentensysteme die anhaltende Herausforderung der Systemfragmentierung, die historisch gesehen Automatisierungsbemühungen eingeschränkt hat – und ermöglichen wirklich autonome Unternehmensabläufe.

KI-Agenten

Intelligente KI-Agenten sind die Bausteine von Mehragentensystemen. Sie kombinieren das Denken und die Geschwindigkeit von KI, um Daten zu verstehen und informierte Entscheidungen zu treffen, mit der Fähigkeit, Tools zu nutzen, um diese Entscheidungen umzusetzen.

Auf einer hohen Ebene basiert dieser Prozess auf einer Kombination aus Wahrnehmung, Vernunft und Handlung. Moderne Unternehmensagenten integrieren oft spezialisierte KI-Fähigkeiten – wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP), Computer Vision oder prädiktive Analysen – die es ihnen ermöglichen, zunehmend komplexe Aufgaben in ihren Fachgebieten zu bewältigen.

Wahrnehmung: Agenten sammeln Dateneingaben aus mehreren Quellen wie APIs, Ereignisströmen, Datenbankverbindungen oder Internet of Things (IoT)-Sensoren. Zum Beispiel könnte ein Kundenservice-Agent eingehende Support-Tickets, Chat-Nachrichten und Sprachtranskriptionen gleichzeitig überwachen.

Rückschlüsse: Je nach den KI-Modellen verwenden Agenten Techniken, die von regelbasierter Logik bis zu maschinellen Lernmodellen reichen, um Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Ein Finanzbetrugserkennungsagent könnte zum Beispiel regelbasierte Mustererkennung mit Anomalieerkennungsalgorithmen kombinieren, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren.

Aktion: KI-Agenten ergreifen Maßnahmen auf der Grundlage ihrer Entscheidungen, indem sie die ihnen zur Verfügung stehenden Tools und Systemverbindungen nutzen – was bedeuten könnte, Datenbanken zu aktualisieren, Workflows in anderen Systemen auszulösen, Benachrichtigungen zu generieren oder neue Ressourcen zu erstellen. Ein Beispiel für ein Szenario für einen Beschaffungsagenten könnte das automatische Erstellen von Bestellungen sein, die über ein elektronisches Beschaffungssystem an Lieferanten gesendet werden, und die anschließende Aktualisierung der Bestandsprognosen.

Wie KI-Agenten in Mehragentensystemen kommunizieren

Effektive Kommunikation ist das Rückgrat von Mehragentensystemen. Ohne den Austausch von Informationen haben KI-Agenten keine Möglichkeit, zusammenzuarbeiten, zu kooperieren oder Probleme zu lösen. Architektur zur Unterstützung der Agentenkommunikation hat sich schnell weiterentwickelt, um den steigenden Fähigkeiten und vielfältigen Anwendungen von Mehragentensystemen gerecht zu werden.

Während etablierte Standards wie FIPA-ACL und KQML wichtige Grundlagen für die Agentenkommunikation legten, sind sie in modernen Unternehmensimplementierungen weniger verbreitet. Heute dominiert die API-basierte Kommunikation – unter Verwendung von Technologien wie RESTful APIs und GraphQL – Unternehmensumgebungen, indem sie es Agenten ermöglicht, nahtlos miteinander und mit bestehenden Systemen über HTTP-basierte Protokolle zu interagieren. Dieser Ansatz vereinfacht die Integration mit Webdiensten, Cloud-Plattformen und umfassenderen Unternehmensarchitekturen.

Moderne MAS verwenden auch häufig ereignisgesteuerte Nachrichtenübermittlung – Ereignisströme und Message-Broker wie Kafka, RabbitMQ oder cloud-native Dienste wie AWS EventBridge – um asynchrone, skalierbare Kommunikation zwischen Agenten zu ermöglichen. Dieses Muster unterstützt die Echtzeitreaktion auf Systemänderungen.

Um sicherzustellen, dass Agenten einander verstehen, sind Standards und Richtlinien, die ihre Kommunikation regeln, ebenfalls notwendig. Bei der Betrachtung von Kommunikation über einzelne Nachrichten hinaus folgen Agenten strukturierten Gesprächsmustern, die Sequenzen von Interaktionen für Verhandlungen, Anfragen, Informationsaustausch und Aufgabendelegation definieren. Viele Systeme wenden semantische Standards wie JSON-LD oder branchenspezifische Ontologien an. Zum Beispiel könnten Finanzdienstleistungsagenten das FIBO (Financial Industry Business Ontology) verwenden, um eine konsistente Interpretation der Begriffe sicherzustellen.

Koordinierung von Agentenaktionen und Workflows

Kohärentes Systemverhalten ist keine Selbstverständlichkeit. Mehragentensysteme verlassen sich auf eine Orchestrierungsschicht, um Agentenaktivitäten im gesamten Unternehmen zu koordinieren.

Für das Workflow-Management kombiniert die MAS-Orchestrierung Prozessdefinitionen (wie BPMN) mit dynamischen Workflow-Engines, die sich an Veränderungen anpassen können. Dies ermöglicht es Prozessen, sich basierend auf dem Kontext zu entwickeln, anstatt statischen, vorgegebenen Pfaden zu folgen.

Aber was passiert, wenn Agenten sich nicht über den Weg einig sind, den ein Workflow nehmen sollte, oder wenn ihre nächsten Aktionen oder Entscheidungen im Widerspruch stehen? Fortgeschrittene Orchestrierungssysteme implementieren Strategien zur Konfliktlösung. Diese Strategien könnten prioritätsbasiert sein und Marktmechanismen verwenden (wo Agenten auf Ressourcen „bieten“), Konsensalgorithmen oder hierarchische Entscheidungsstrukturen. Das zugrundeliegende Ziel ist es, die Unternehmensrichtlinien und Geschäftsziele widerzuspiegeln.

Um sicherzustellen, dass die koordinierten Bemühungen der Agenten ihre Ziele in Übereinstimmung mit diesen Zielen erreichen, spielt die Überwachung/Verfolgung der Agentenaktivitäten eine wichtige Rolle. Zu diesem Zweck umfasst die Orchestrierungsschicht von Mehragentensystemen Echtzeit-Dashboards und Beobachtungstools, um die Aktivitäten der Agenten, die Nachrichtenvolumina und die Ergebnisse von Entscheidungen zu verfolgen.

Diese Systeme bieten sowohl menschliche Aufsicht als auch Interventionsmöglichkeiten für Ausnahmen. Im Rahmen eines agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems ermöglicht diese Orchestrierungsschicht, dass Mehragenten-Workflows bei Bedarf menschliche Genehmigungen und manuelle Schritte einbeziehen.

Entscheidungs-Engine

Wie jedes Team benötigen Mehragentensysteme eine Methode zur Bestimmung, welche Agenten welche Aufgaben übernehmen, mit dem Ziel, die Gesamtleistung des Systems zu optimieren. Die Entscheidungs-Engine übernimmt diese Führungsrolle für MAS.

Auf einer grundlegenden Ebene stimmen Entscheidungs-Engines Agentenfähigkeiten mit zu erledigenden Aufgaben ab. Aber die Aufgabenverteilung ist für Unternehmensprozesse komplexer – möglicherweise sind Hunderte oder Tausende von Aufgaben (und Agenten) beteiligt.

Entscheidungs-Engines können Aufgabenverteilungsalgorithmen verwenden, einschließlich marktbasierter Ansätze, Vertragsnetzprotokolle und verstärkenden Lernens, um die Verteilung zu optimieren. Sie berücksichtigen auch Umweltfaktoren wie Systemlast, Zeitsensibilität, Datenverfügbarkeit und Geschäftsprioritäten bei der Aufgabenverteilung.

Entscheidungs-Engines auf Unternehmensebene müssen auch Service-Level Agreements (SLAs) verwalten, um sicherzustellen, dass kritische Prozesse die notwendigen Agentenressourcen erhalten, selbst in Zeiten hoher Nachfrage. Dies umfasst integrierte Fehlertoleranz: Fortgeschrittene Systeme beinhalten Redundanz und Failover-Mechanismen, um Aufgaben automatisch neu zu verteilen, wenn Agenten nicht verfügbar oder nicht ansprechbar sind. Menschliche Aufsicht spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Entscheidungs-Engines können Aufgaben an menschliche Betreiber eskalieren, wenn die Vertrauensniveaus unter definierte Schwellenwerte fallen oder regulatorische Anforderungen menschliches Eingreifen erfordern.

Lernen

Einer der Hauptvorteile von Mehragentensystemen ist ihre Fähigkeit, sich anzupassen und sich durch kontinuierliches Lernen selbst zu verbessern. Integrierte Lernfähigkeiten machen dies möglich, indem sie Effizienz mit Datenschutz und betrieblichen Grenzen in Einklang bringen.

Lernsysteme beinhalten auch Transparenzmechanismen, um menschlichen Stakeholdern zu helfen, zu verstehen, wie und warum Agenten spezifische Entscheidungen treffen. Dieses Element ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen und die Gewährleistung einer effektiven Aufsicht.

• Verteiltes Lernen: Agenten teilen Erkenntnisse und Modellverbesserungen, während sie die Datensicherheit und betrieblichen Grenzen wahren.
• Verstärkendes Lernen: Agenten optimieren Entscheidungsrichtlinien durch Belohnungssignale basierend auf Geschäftsergebnissen und Leistungsmetriken (Key Performance Indicators = KPIs).
• Kollaboratives Filtern: Agenten lernen aus den Erfahrungen und Entscheidungen anderer Agenten, die ähnliche Aufgaben bearbeiten, was die kollektive Verbesserung beschleunigt.
• A/B-Test-Frameworks: Systematisches Testen alternativer Strategien ermöglicht es Mehragentensystemen, sich auf der Grundlage empirischer Beweise zu entwickeln.

Sicherheit und Vertrauen

Die Notwendigkeit von Sicherheit von Mehragentensystemen für Unternehmen ist unbestreitbar. Mehrere Komponenten bilden die Sicherheitsarchitektur, die KI-Agenten umgibt und es ihnen ermöglicht, sowohl allein als auch gemeinsam zu arbeiten.

Zuerst werden KI-Agenten mit spezifischen Berechtigungen und Rollen eingerichtet. Ihre digitalen Identitäten müssen mit den Identitäts- und Zugriffsmanagement-Systemen (Identity and Access Management = IAM) des Unternehmens integriert werden.

Vorherrschende Zero-Trust-Architektur erstreckt sich auf Mehragentensysteme, wo MAS-Implementierungen kein implizites Vertrauen zwischen Komponenten annehmen, was eine Verifizierung für jede Interaktion erfordert, unabhängig von der Quelle. Reputationssysteme können diesen Verifizierungsprozess unterstützen, wobei Agenten Vertrauensbewertungen basierend auf vergangenen Interaktionen beibehalten, die sie als Faktoren verwenden, die zukünftige Kooperationsentscheidungen beeinflussen.

Die zuvor erwähnten Überwachungen und Kontrollen sind nicht dieselben wie die von Audit Trails. Sichere Operationen für Mehragentensysteme erfordern, dass alle Agentenaktionen und -Entscheidungen für die Einhaltung und Verantwortlichkeit protokolliert werden.

Skalierbarkeit

Lang andauernde, dynamische Unternehmensprozesse müssen effizient skalieren können, was bedeutet, dass Unternehmenslösungen mit mehreren Agenten eine hoch skalierbare Infrastruktur benötigen. Groß angelegte Systeme organisieren typischerweise Agenten in hierarchischen Strukturen, wobei „Manager-Agenten“ spezialisierte Teams koordinieren. Zur gleichen Zeit behalten Lastverteilungsmechanismen das gesamte System im Auge, um sicherzustellen, dass kein einzelner Agent oder Kommunikationskanal zu einem Engpass wird.

Containerisierung ist hier nützlich, wo Agenten als containerisierte Microservices (unter Verwendung von Technologien wie Docker und Kubernetes) bereitgestellt werden, was eine dynamische Skalierung basierend auf der Nachfrage ermöglicht. Ebenso unterstützt die verteilte Datenbankspeicherung für Agentenzustände und gemeinsames Wissen einen effizienten, bedarfsgerechten Datenzugriff. Für intermittierende oder ereignisgesteuerte Agenten bieten serverlose Architekturen die kostengünstigste Skalierung.

Unternehmensintegration

Gleichauf mit der Sicherheit ist die Integration in die bestehende Unternehmensinfrastruktur für effektive Mehragentensysteme nicht verhandelbar.

APIs sind hier die Helden. Zentrale API-Verwaltung steuert kontrollierte Interaktionen zwischen Agenten und Unternehmenssystemen. Für Altsysteme können spezialisierte Connectoren oder Connector-Agenten als Übersetzer fungieren, damit MAS reibungslos mit älterer Infrastruktur kommunizieren und arbeiten kann.

Datenmanagement auf Unternehmensebene ist ein weiteres Kernelement der Integrationskarte. Integration mit Master Data Management-Systemen (MDM) – sowie die Einspeisung in Unternehmensüberwachungs-/Analyseplattformen für Sichtbarkeit – stellt sicher, dass Agenten mit konsistenten, autoritativen Daten im gesamten Unternehmen arbeiten.

Auf der Agentenebene erfordert der erfolgreiche Einsatz in Unternehmensumgebungen die Gestaltung jeder Art von KI-Agent mit Blick auf die Integration und die Berücksichtigung mehrerer Faktoren im Zusammenhang mit der Integration, einschließlich Compliance, Konnektivität, Governance und Änderungsmanagement.

• Compliance: Alle Agenten müssen gemäß den organisatorischen Standards für Sicherheit, Datenverarbeitung und Interoperabilität arbeiten.
• Konnektivität: Jede Art von Agenten benötigt die richtigen Verbindungen zu relevanten Unternehmenssystemen.
• Governance: Agentenverhalten muss an organisatorische Richtlinien ausgerichtet sein, insbesondere bei der Entscheidungsfindung.
• Änderungsmanagement: Das Agentendesign sollte die Notwendigkeit zukünftiger Aktualisierungen berücksichtigen, da sich Geschäftsanforderungen ändern.

Die Integrationserfordernisse an erster Stelle zu setzen, sowohl auf System- als auch auf Agentenebene, schafft die Grundlage für Mehragentensysteme, die komplexe Prozesse bewältigen können, während sie sicher und anpassungsfähig an sich ändernde Geschäftsanforderungen und Technologien bleiben.

Mehragentensysteme gedeihen durch Spezialisierung und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Arten von KI-Agenten. Jeder Agenttyp hat eine eindeutige Rolle im gesamten Ökosystem zu spielen, mit Fähigkeiten, die für bestimmte Aspekte von Unternehmensprozessen geeignet sind. Das Verständnis von Agenttypen hilft Unternehmen, effektive Mehragentenarchitekturen zu entwerfen, die Autonomie mit Koordination ausbalancieren.

Aufgabenspezifische Agenten

Wie der Name schon sagt, werden aufgabenspezifische Agenten für eine bestimmte Funktion mit eng umrissenen Verantwortlichkeiten entwickelt. Diese Spezialisierung ermöglicht eine hohe Ausführungseffizienz und Genauigkeit. Ihre Architektur priorisiert Exzellenz in ihrer Kernfunktion anstelle der Breite an Fähigkeiten. Aufgabenspezifische Agenten kombinieren typischerweise fokussierte KI-Modelle, die auf domänenspezifischen Daten trainiert sind, mit Geschäftsregel-Engines für explizite Domänenlogik.

Schlüsselmerkmale von aufgabenbezogenen Agenten

Spezialisierte Fachkenntnisse: Mit domänenspezifischem Wissen geschult, wenden Agenten Algorithmen und KI-Fähigkeiten an, die ausschließlich auf bestimmte Geschäftsfunktionen fokussiert sind.

Optimierte Leistung: Entwickelt für Effizienz innerhalb ihres Bereichs ermöglichen sie, hohe Volumina ähnlicher Aufgaben mit konsistenten Ergebnissen zu verarbeiten.

Klare Grenzen: Aufgabenspezifische Agenten haben klar definierte Eingaben, Ausgaben und Betriebsparameter.

Beispiele für unternehmensspezifische Aufgabenagenten

• Dokumentenverarbeitungsagenten spezialisieren sich auf das Extrahieren, Klassifizieren und Validieren von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten. Zum Beispiel könnte ein Rechnungsverarbeitungsagent Positionen, Steuerinformationen und Zahlungsbedingungen mit hoher Präzision unter Verwendung von Computer Vision und NLP-Techniken extrahieren.
• Analytische Agenten konzentrieren sich auf Datenanalyse, Mustererkennung und Erkenntnisgenerierung. Ein Verkaufsanalyseagent könnte Transaktionsmuster überwachen, um Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren, während ein Risikobewertungsagent Kombinationen von Faktoren evaluieren könnte, um Risikobewertungen zu generieren.
• Transaktionale Agenten spezialisieren sich auf die Ausführung spezifischer Geschäftstransaktionen über Unternehmenssysteme hinweg. Ein Preisgestaltungsagent könnte den optimalen Preis basierend auf einer Reihe von Variablen berechnen, während ein Auftragsbearbeitungsagent Bestellungen validieren und an die richtigen Erfüllungskanäle weiterleiten könnte.
• Überwachungsagenten verfolgen kontinuierlich Systeme, Prozesse oder Datenströme auf spezifische Bedingungen. Beispiele umfassen Bestandsüberwachungsagenten, die eine Nachbestellung auslösen, wenn der Bestand unter die Schwellenwerte fällt, oder Compliance-Überwachungsagenten, die potenzielle regulatorische Probleme kennzeichnen.

Prozessorchestrierungsagenten

Das große Ganze komplexer Unternehmensprozesse erfordert eine Managerpersönlichkeit auf höchster Ebene, die sicherstellt, dass jeder Teil des Arbeitsablaufs von Anfang bis Ende korrekt ausgeführt wird. Dies ist die Rolle der Prozessorchestrierungsagenten. Sie arbeiten daran, Aktivitäten über mehrere aufgabenbezogene Agenten und Systeme hinweg zu koordinieren und verlassen sich auf Sichtbarkeitstools, die Prozessüberwachungsfunktionen bieten.

Prozessorchestrierungsagenten können Business Process Management-Technologien (BPM), Ereignisverarbeitungs-Frameworks zur Handhabung von Triggern und Signalen sowie Transaktionsmanagementsysteme zur Aufrechterhaltung der Prozessintegrität nutzen. Um langfristige Unternehmens-Workflows zu unterstützen, verlassen sie sich auch auf Mechanismen zur Zustandsspeicherung, die es Agenten ermöglichen, den Fortschritt im Laufe der Zeit zu verfolgen und bei Bedarf den Betrieb wieder aufzunehmen.

Für unternehmensgerechte Bereitstellungen verwendet die neueste Prozessorchestrierungstechnologie ereignisgesteuerte Architekturen mit persistenten Ereignisspeichern, die Prozessresilienz, Prüfungsfähigkeiten und Analysen ermöglichen.

Schlüsselmerkmale von Prozessorchestrierungsagenten

Prozesswissen: Agenten pflegen umfassende Darstellungen von Geschäftsprozessen, einschließlich Schritte, Abhängigkeiten, Bedingungen und erwartete Ergebnisse.

Koordinationsfähigkeit: Sie verwalten die Aufgabenreihenfolge, die parallele Ausführung und die Übergaben zwischen verschiedenen Agenten und Systemen.

Zustandsverwaltung: Orchestrierungsagenten verfolgen Prozesszustände während der Ausführung, um die Kontinuität auch bei lang andauernden Operationen sicherzustellen.

Ausnahmebehandlung: Sie erkennen Abweichungen von den erwarteten Prozessabläufen und leiten angemessene Reaktionen ein.

Beispiele für Prozessorchestrierungsagenten innerhalb von Unternehmens-Workflows

• Order-to-Cash-Orchestratoren verwalten den gesamten Kundenauftragslebenszyklus, indem sie die Koordination über Auftragserfassung, Kreditprüfung, Bestandszuweisung, Erfüllung, Versand, Rechnungsstellung und Zahlungsabwicklungssysteme und Agenten übernehmen.
• Mitarbeiter-Onboarding-Orchestratoren koordinieren den komplexen Prozess, neue Mitarbeitende in ein Unternehmen zu integrieren, indem sie Aktivitäten über die Abteilungen HR, IT, Einrichtungen, Sicherheit und Schulung orchestrieren.
• Klinische Workflow-Orchestratoren koordinieren die Patientenversorgungsprozesse über Abteilungen hinweg und stellen sicher, dass diagnostische Tests, Konsultationen, Behandlungen und Nachsorge in der richtigen Reihenfolge stattfinden, wobei die notwendigen Informationen zwischen den Schritten fließen.
• Lieferketten-Orchestratoren steuern den Fluss von Materialien und Informationen über Beschaffung, Produktion, Lagerhaltung und Vertriebsprozesse, indem sie mit Lieferanten, Transportdienstleistern und Kunden koordinieren.

Entscheidungsfindungsagenten

In Mehragentensystemen stammt jede Handlung, die unternommen wird, um ein Ziel voranzutreiben, aus einer Entscheidung. Effektive, informierte Entscheidungsfindung ist das, was den Erfolg eines Systems von Misserfolg von lediglich suboptimaler Leistung unterscheidet.

Entscheidungsfindungsagenten spielen eine zentrale Rolle in diesem Prozess, indem sie Alternativen bewerten und Entscheidungen auf der Grundlage vielfältiger Eingaben, definierter Regeln und Optimierungskriterien treffen. Sie verwalten komplexe Geschäftslogik, Ausnahmen und sogar Aufgaben, die Urteilsvermögen erfordern.

Diese Agenten kombinieren oft Regel-Engines – zur Durchsetzung expliziter Richtlinien – mit maschinellen Lernmodellen, die Mustererkennung und Vorhersage unterstützen. Strukturierte Abwägungstools wie Entscheidungsbäume und Bayessche Netzwerke sowie Optimierungsalgorithmen helfen ihnen, komplexe Abwägungen zu navigieren.

In Unternehmensumgebungen bieten Entscheidungsmanagement-Plattformen wesentliche Transparenz, die Governance, Versionierung und Prüfbarkeit für Entscheidungen mit hohen Einsätzen ermöglicht.

Schlüsselmerkmale von Entscheidungsagenten

Regelimplementierung: Agenten kodieren Geschäftsregeln, Richtlinien und Entscheidungskriterien in ausführbarer Form.

Mehrfaktoranalyse: Sie berücksichtigen mehrere Eingaben und Variablen bei der Entscheidungsfindung.

Unsicherheitsmanagement: Entscheidungsagenten können mit unvollständigen Informationen und probabilistischem Denken arbeiten.

Optimierungsfokus: Agenten zielen darauf ab, bestimmte Ergebnisse basierend auf Geschäftszielen zu maximieren oder zu minimieren.

Erklärungskompetenz: Entscheidungsagenten können die Begründung hinter Entscheidungen artikulieren.

Beispiele für Entscheidungsagenten innerhalb von Unternehmensprozessen

• Underwriting-Agenten in der Versicherung und Kreditvergabe bewerten Anträge anhand von Risikokriterien, Antragsdaten und Marktbedingungen, um Entscheidungen über Deckung oder Kredit zu treffen.
• Dynamische Preisgestaltungsagenten bestimmen optimale Preise für Produkte oder Dienstleistungen basierend auf Nachfrage, Wettbewerb, Lagerbeständen, Kundenwert und anderen Faktoren.
• Ressourcenzuweisungsagenten entscheiden, wie begrenzte Ressourcen (Personal, Ausrüstung, Budget) basierend auf Prioritäten und Einschränkungen auf konkurrierende Bedürfnisse verteilt werden.
• Ausnahmebehandlungsagenten bewerten ungewöhnliche Situationen, die außerhalb der Standardprozessparameter liegen, und bestimmen angemessene Reaktionen basierend auf den Geschäftsrichtlinien.

Lernende Agenten

Die Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Verbesserung von Mehragentensystemen werden durch lernende Agenten vorangetrieben. Diese Agenten verbessern die Systemleistung im Laufe der Zeit, indem sie Ergebnisse analysieren, Muster erkennen und das Verhalten basierend auf Erfahrungen anpassen.

Um dies zu tun, verwenden lernende Agenten eine Reihe von KI-Techniken – einschließlich überwachten Lernens mit Feedback-Schleifen, Verstärkungslernens für sequentielle Entscheidungsfindung und Transferlernens, um Erkenntnisse über verwandte Domänen hinweg anzuwenden.

In Umgebungen, in denen Datenschutz entscheidend ist, ermöglicht föderiertes Lernen das verteilte Trainieren von Modellen, ohne sensible Daten zu zentralisieren. Im weiteren Sinne benötigen effektive lernende Agenten eine robuste Infrastruktur: zuverlässige Datenpipelines, skalierbare Feature-Stores und Modellmanagementsysteme, die kontinuierliches Lernen unterstützen und gleichzeitig die betriebliche Stabilität gewährleisten.

Schlüsselmerkmale von lernenden Agenten

Feedbackbearbeitung: Lernende Agenten sammeln und analysieren Feedback aus Prozessergebnissen, Benutzerinteraktionen und Systemleistung.

Modellverfeinerung: Agenten aktualisieren kontinuierlich interne Modelle basierend auf neuen Daten und Erfahrungen.

Mustererkennung: Lernende Agenten identifizieren wiederkehrende Muster und Korrelationen.

Wissensaustausch: Agenten können Erkenntnisse im gesamten Agentennetzwerk verteilen, was eine systemweite Verbesserung ermöglicht.

Beispielanwendungen von lernenden Agenten

• Empfehlungsverfeinerungsagenten verbessern kontinuierlich Produkt-, Inhalts- oder Aktionsempfehlungen basierend auf Benutzerreaktionen und Ergebnisdaten.
• Predictive-Maintenance-Agenten, in der Fertigung und Infrastruktur, lernen, Ausfälle von Geräten mit zunehmender Genauigkeit vorherzusagen, indem sie Sensordaten und Wartungsaufzeichnungen analysieren.
• Kundenserviceoptimierungsagenten verfeinern Antwortvorschläge und Routing-Entscheidungen basierend auf Lösungsergebnissen und Kundenzufriedenheitsmetriken.
• Nachfrageprognoseagenten verbessern die Vorhersagegenauigkeit, indem sie Prognosefehler analysieren und Modelle anpassen, um zuvor nicht erkannte Muster zu berücksichtigen.

Schnittstellenagenten

Mehragentensysteme arbeiten nicht im luftleeren Raum – sie sind darauf ausgelegt, mit menschlichen Benutzern zu interagieren und die reale Welt der Geschäftsabläufe zu erweitern. Schnittstellenagenten existieren, um diese Beziehung nahtlos zu gestalten, indem sie die Interaktionen zwischen menschlichen Benutzern und dem Mehragentensystem verwalten. Ihre Rolle besteht darin, eine effektive Zusammenarbeit zu fördern und angemessene Sichtbarkeit und Kontrollen bereitzustellen.

Schnittstellenagenten arbeiten, indem sie das Benutzerverständnis mit Kontext- und Kommunikationsmodellen kombinieren und sich häufig in Unternehmensidentitäts- und Zugriffsverwaltungssysteme integrieren, um Interaktionen basierend auf Benutzerrollen und Berechtigungen zu personalisieren. Sie werden eine Sammlung von Ansätzen verwenden, einschließlich Benutzermodellierung zur Pflege von Profilen und Präferenzen, Kontextmanagementsystemen zur Verfolgung der Interaktionshistorie und natürlicher Sprachverarbeitung zur Unterstützung von Gesprächsinteraktionen.

Benachrichtigungen, Warnungen und Statusaktualisierungen sind Grundvoraussetzungen – effektive menschliche Interaktion mit Mehragentensystemen erfordert auch klare Kommunikation komplexer Informationen. Schnittstellenagenten können Visualisierungstools einbeziehen, um komplexe Daten auf verständliche Weise darzustellen, zusammen mit progressiven Offenlegungstechniken, um die Informationskomplexität zu verwalten und Benutzer nicht zu überfordern.

Schlüsselmerkmale von Schnittstellenagenten

Kontextbezogenes Bewusstsein: Schnittstellenagenten behalten das Bewusstsein für Benutzerrollen, Vorlieben, Verlauf und aktuelle Aktivitäten bei.

Adaptive Kommunikation: Agenten passen die Art und Weise an, wie sie Informationen basierend auf den Bedürfnissen der Benutzer und der Situation präsentieren.

Aufgabenmanagement: Schnittstellenagenten helfen Benutzern, Aufgaben im Agentennetzwerk zu überwachen, einzugreifen und zu delegieren.

Feedbacksammlung: Agenten sammeln sowohl explizites als auch implizites Feedback von Benutzern, um die Systemleistung zu verbessern.

Beispiele für Schnittstellenagenten, die die menschliche Interaktion mit Mehragentensystemen erleichtern

• Executive Dashboards präsentieren hochrangige Leistungskennzahlen des Systems und Ausnahmebenachrichtigungen für Führungskräfte, die bei Bedarf eine detaillierte Analyse ermöglichen.
• Betriebskonsolen für Frontmitarbeitende bieten Einblick in die Prozessausführung, Warnungen bei Ausnahmen und Interventionsmöglichkeiten für ihre Verantwortungsbereiche.
• Virtuelle Assistenten bieten konversationelle Schnittstellen zur Interaktion mit einem Mehragentensystem, sodass Benutzer Anleitungen geben, Fragen stellen und Antworten in natürlicher Sprache erhalten können.
• Erweiterte Workflows führen Benutzer durch Arbeitsprozesse, indem sie relevante Informationen und agentengenerierte Vorschläge bei jedem Schritt präsentieren.