Die 7 Schichten des Agentic AI Stack
Der Aufstieg der agentic KI hat einen Technologie-Stack hervorgebracht, der weit über einfache Aufrufe von Foundation-Model-APIs hinausgeht.
Anders als bei traditionellen Software-Stacks, wo sich der Wert oft auf die Anwendungsebene konzentriert, verteilt der agentic KI Stack den Wert ungleichmäßiger. Einige Schichten bieten starke Möglichkeiten zur Differenzierung und zum Aufbau eines Burggrabens, während andere schnell zur Ware werden.
Hier ist unser 7-schichtiger Agentic AI Stack, der das Ökosystem in verschiedene Schichten unterteilt und aufzeigt, wo sich der Wert voraussichtlich ansammeln wird:
Aufschlüsselung des 7-schichtigen agentic KI Stack
Strategische Implikationen nach Schicht
Höchstes Burggraben-Potenzial
Schicht 5: Kognition & Reasoning
Schicht 7: Observability & Governance
Schicht 5: Tooling & Anreicherung
Warum hoher Burggraben:
- Diese Schichten erfordern tiefgehende technische Expertise (z. B. der Aufbau benutzerdefinierter mehrstufiger Reasoning-Schleifen, hochdurchsatzfähiger Guardrail-Pipelines und skalierbarer Vektor-Orchestrierung), lange Entwicklungszyklen und komplexe Orchestrierung.
- Reasoning- und Planungsarchitekturen sind schwer zu replizieren und werden zu Differenzierungsmerkmalen.
- Governance, Sicherheit und Compliance schaffen Vertrauens-Burggräben für Unternehmen (z. B. das Bestehen strenger InfoSec-Audits wie SOC 2, die Verhinderung von PII-Leckagen und die Bereitstellung überprüfbarer Audit-Trails für KI-Entscheidungen).
- Reichhaltige Tool-/Plugin-Ökosysteme können Wechselkosten erzeugen.
Fokus: Fortschrittliches Reasoning, Vertrauensaufbau, Systemzuverlässigkeit, Ökosystem-Orchestrierung.
Zeitplan: 2–5 Jahre zum Aufbau, extrem schwer zu replizieren.
Mittleres Burggraben-Potenzial
Schicht 2: Agent Runtime & Infrastruktur
Schicht 4: Orchestrierung
Warum mittlerer Burggraben:
- Nützlich und spezialisiert, aber Laufzeitumgebungen und Orchestrierung werden zunehmend standardisiert.
- Differenzierung entsteht durch Leistungsoptimierung, Zustandsverwaltung und domänenspezifische Spezialisierung.
- Mäßig verteidigungsfähig, wenn eng an spezifische Unternehmens-Workflows gekoppelt.
Fokus: Spezialisierte Laufzeitfähigkeiten, Multi-Agenten-Workflows, Speicher- und Zustandsverwaltung.
Zeitplan: 6–18 Monate zum Aufbau, mäßig verteidigungsfähig.
Geringstes Burggraben-Potenzial oder zur Ware geworden)
Schicht 1: Foundation-Model-Infrastruktur (zur Ware geworden)
Schicht 3: Protokolle & Interoperabilität (zur Ware geworden)
Schicht 6: Anwendungen (geringer Burggraben)
Warum geringes Burggraben-Potenzial oder zur Ware geworden:
- Die Foundation-Model-Infrastruktur wird von Hyperscalern dominiert; für neue Marktteilnehmer ist es schwierig, sich zu differenzieren.
- Protokolle neigen dazu, schnell zu standardisieren und zur Ware zu werden, und bieten wenig Verteidigungsfähigkeit.
- Anwendungen (insbesondere horizontale Copiloten) sind überfüllt und austauschbar. Vertikale, datenreiche Anwendungen bieten eine gewisse Differenzierung.
Fokus: Kosteneffizienz, Ausführungsgeschwindigkeit, Teilnahme am Ökosystem.
Zeitplan: Umsetzung in Wochen, leicht zur Ware werdend.
Die 7 Schichten des agentic KI Stack
Schicht 1: Foundation-Model-Infrastruktur
Die Foundation-Model-Infrastruktur stellt die Modelle, Rechenressourcen und Dateninfrastruktur bereit, die zum Trainieren, Fine-Tunen und Bereitstellen großer KI-Systeme erforderlich sind.
Modelle von Anbietern wie OpenAI liefern Sprachverständnis, Reasoning und multimodale Fähigkeiten, auf denen höhere Schichten aufbauen.
Rechenressourcen wie CPUs, GPUs und TPUs bewältigen die Hauptlast des Modelltrainings und der Inference.
Datenmanagement- und Speichersysteme wie S3 unterstützen sowohl das Training in großem Maßstab als auch den Echtzeitzugriff auf Embeddings oder kontextbezogene Nutzdaten.
APIs und Laufzeitakteure stellen die Schnittstellen und Ausführungsumgebungen für die Anbindung von Modellen an externe Systeme bereit.
- Standards wie REST-APIs, HTTP und WebSockets ermöglichen die Integration.
- Runtimes wie AKKA und DBOS koordinieren Ausführungsabläufe.
Workflow-Engines wie Apache Airflow verwalten Modelltrainingspläne, Inference-Aufgaben und Datenflüsse.
Schicht 2: Agent Runtime & Infrastruktur (Wo Agenten leben)
Die Agent Runtime- und Infrastrukturschicht bietet die operative Umgebung, in der Agenten bereitgestellt, ausgeführt und skaliert werden.
Ausführungsumgebungen wie Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal und RunPod stellen die Sandboxen bereit, in denen Agenten ausgeführt werden.
Agentenspeichersysteme wie Zep geben Agenten die Fähigkeit, den Dialogverlauf zu speichern, Ziele zu verfolgen und langfristigen Kontext zu bewahren. Dies ermöglicht eine persistente Agentenidentität über komplexe Aufgaben und Workflows hinweg.
Embedding Stores wie Pinecone ermöglichen es Agenten, kontextreiches Wissen abzurufen.
Zustands- und Messaging-Protokolle spielen eine entscheidende Rolle bei der Koordination.
- APIs wie OpenAI Assistant bieten standardisierte Möglichkeiten zur Verwaltung von Interaktionen.
- Interoperabilitätsstandards wie The Agent Protocol gewährleisten Konsistenz.
- Kommunikationsprotokolle wie gRPC und MQTT ermöglichen es Agenten, strukturierte Nachrichten über verteilte Systeme und Netzwerke auszutauschen.
Schicht 3: Protokoll & Interoperabilität
Die Protokoll- und Interoperabilitätsschicht stellt die Standards und Koordinationsmechanismen bereit, wie zum Beispiel:
Agenteninteraktions- und Koordinationsprotokolle wie Googles A2A, Ciscos ANP und IBMs ACP definieren, wie Agenten strukturierte Nachrichten in verteilten Umgebungen austauschen.
Kontext- und Tool-Standards wie das Model Context Protocol helfen Agenten, Fähigkeiten konsistent darzustellen und Kontextinformationen strukturiert weiterzugeben.
Brückenmechanismen wie das Agent Gateway Protocol (AGP) verbinden ansonsten isolierte Agenten und Plattformen und ermöglichen so systemübergreifende Kommunikation und Interoperabilität.
Schicht 4: Orchestrierung (Koordination des Agentenverhaltens)
Orchestrierungs-Frameworks verwalten den Datenfluss und die Prompt-Logik zwischen LLMs und Anwendungscode und stellen sicher, dass die Ausgaben strukturiert, vorhersehbar und an die richtigen Tools oder APIs weitergeleitet werden. Ohne sie müssen Entwickler Prompts manuell formatieren, Rohausgaben parsen und die API-Ausführung handhaben. Orchestrierungs-Frameworks rationalisieren dies durch:
- Multi-Agenten-Koordination: Verwaltung, wie Agenten zusammenarbeiten oder Aufgaben delegieren
- Prompt-Orchestrierung: Erstellung, Verwaltung und Weiterleitung komplexer Prompts
- Tool-Integration: Ermöglicht Agenten den Aufruf von APIs, Datenbanken oder Code-Funktionen
- Speicher: Bewahrung des Kontexts über mehrere Runden oder Sitzungen hinweg (kurz- und langfristig)
- RAG-Integration: Ermöglicht den Wissensabruf aus externen Quellen
Schicht 5: Tooling & Anreicherung (Agents as a Service)
Diese Schicht erweitert das Aufgabenspektrum von Agenten, indem sie mit externen Tools, Datenquellen und Umgebungen verbindet.
Sie ermöglicht es Agenten, Wissen abzurufen, APIs aufzurufen, Workflows zu automatisieren und mit realen Systemen zu interagieren.
Abruf & Wissenszugriff umfasst Frameworks, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglichen.
Agenten können ihre Ausgaben auf kontextreichem Wissen aus Vektordatenbanken wie Pinecone und Weaviate oder aus Unternehmenswissensdatenbanken wie Confluence und Wikis aufbauen.
Datenextraktionstools wie Bright Data ermöglichen es Agenten, strukturierte und unstrukturierte Informationen aus dem Web zu sammeln.
Tool-Aufruf-Frameworks wie n8n und Zapier ermöglichen es Agenten, externe APIs auszulösen, mehrstufige Workflows zu orchestrieren und sich in umfassendere Unternehmensprozesse zu integrieren.
Suchfunktionen von Anbietern wie SerpApi geben Agenten Zugang zu aktuellem Webwissen und stellen sicher, dass die Antworten aktuell und korrekt sind.
UI-Automatisierungsplattformen wie Browser Use ermöglichen es Agenten, Benutzerinteraktionen zu simulieren und sich wiederholende Aufgaben in browserbasierten Umgebungen zu automatisieren.
Schicht 6: Anwendungen (Benutzerorientierte Intelligenz)
In dieser Schicht interagieren agentic Systeme direkt mit Endbenutzern.
Co-Piloten wie GitHub Copilot verbessern menschliche Workflows, indem sie Empfehlungen geben, Inhalte generieren und Aufgaben in vertrauten Benutzeroberflächen beschleunigen.
Agenten-Teammitglieder wie Tidio Lyro arbeiten mit Benutzern zusammen, übernehmen delegierte Aufgaben und verwalten laufende Workflows und bieten mehr Unabhängigkeit als Co-Piloten.
Schicht 7: Observability & Governance (Das operative Rückgrat)
Diese Schicht bietet die Überwachung, Bewertung und Leitplanken, die erforderlich sind, um Agenten sicher und zuverlässig einzusetzen.
Observability-Plattformen wie Langfuse liefern Echtzeit-Einblicke in die Agentenleistung. Siehe agentic Monitoring-Tools für weitere Beispiele.
Zuverlässigkeits- und Sicherheits-Frameworks wie Lakera prüfen, ob die Antworten der KI den Regeln folgen, stellen sicher, dass die Informationen korrekt erscheinen, und helfen, riskante oder schädliche Antworten zu verhindern.
Bereitstellungs- und Betriebstools erweitern diese Schicht weiter, indem sie eine sichere, skalierbare Einführung agentic Systeme ermöglichen. Dazu gehören:
- Deployment Pipelines zur Automatisierung von Tests, Rollout und Lebenszyklusmanagement von Agenten.
Beispiele: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex KI Pipelines - No-Code-/Low-Code-Builder zur Konfiguration und Bereitstellung von Agenten ohne tiefgehende technische Expertise.
Beispiele: Vertex KI Builder, Beam KI. Weitere Beispiele für No-Code-KI-Agenten-Builder. - Governance- und Policy-Engines zur Durchsetzung von Organisationsregeln, Berechtigungen und Compliance-Standards.
Beispiele: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Durchsetzung des Datenschutzes und Ressourcenmanagement (Kontingente, Budgets), um einen verantwortungsvollen Umgang mit Rechenressourcen und sensiblen Daten sicherzustellen.
Beispiele: BigID, OneTrust - Agentenregister und -erkennung zur Katalogisierung, Versionierung und Nachverfolgung von Agentenfähigkeiten.
Beispiele: Hugging Face Hub, Model Catalog in Vertex KI, Databricks Model Registry - Protokollierung und Auditierung für Rechenschaftspflicht, Kostenmanagement und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Beispiele: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Aktuelle Herausforderungen bei der Implementierung
Jede Schicht muss mit konsistenten Datenflüssen, koordinierter Ausführung und abgestimmter Governance integriert werden, um sicherzustellen, dass Agenten zuverlässig arbeiten.
Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, denen Sie bei der Bereitstellung agentic KI-Systeme begegnen können:
Technische Komplexität nimmt mit jeder zusätzlichen Schicht zu. Eine effektive Implementierung erfordert funktionsübergreifende Teams mit Fachwissen.
Integrationsherausforderungen entstehen aus der Notwendigkeit, eine Vielzahl von Systemen, Protokollen und Datenquellen zu verbinden. Viele Komponenten innerhalb des agentic Ökosystems befinden sich jedoch noch in der Entwicklung.
Skalierbarkeitsbedenken treten auf, wenn die Systemnutzung und die Aufgabenkomplexität zunehmen. Beispielsweise kann ein Kundensupport-Chatbot für 1.000 Benutzer einwandfrei funktionieren, aber abstürzen oder langsamer werden, wenn ihn 1 Million Menschen gleichzeitig nutzen.
Governance und Compliance: Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre KI-Systeme rechtliche und ethische Regeln einhalten. Beispielsweise muss eine Gesundheits-KI die Privatsphäre der Patienten schützen (HIPAA in den USA). Dies kann durch den Einsatz von KI-Governance-Tools, Plattformen für verantwortungsvolle KI und KI-Lösungen in GRC erreicht werden. Weitere Informationen zu KI-Compliance und Ethik.
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}Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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