Die 7 Schichten des Agentic AI Stack
Der Aufstieg von agentic AI hat einen Technologie-Stack eingeführt, der weit über einfache Aufrufe von Foundation-Model APIs hinausgeht.
Im Gegensatz zu traditionellen Software-Stacks, bei denen sich der Wert oft auf die Anwendungsschicht konzentriert, verteilt der Agentic AI Stack den Wert ungleicher. Einige Schichten bieten starke Möglichkeiten zur Differenzierung und zum Aufbau von Wettbewerbsvorteilen, während andere schnell zur Commodity werden.
Hier ist mein 7-Schichten-Agentic-AI-Stack, der das Ökosystem in einzelne Schichten unterteilt und hervorhebt, wo der Wert wahrscheinlich anfallen wird:
Strategische Implikationen nach Schicht
Höchstes Potenzial für Wettbewerbsvorteile
Schicht 5: Kognition & Reasoning
Schicht 7: Observability & Governance
Schicht 5: Tooling & Anreicherung
Warum hoher Wettbewerbsvorteil:
- Diese Schichten erfordern tiefes technisches Fachwissen, lange Entwicklungszyklen und komplexe Orchestrierung.
- Reasoning- und Planungsarchitekturen sind schwer zu replizieren und werden zu Differenzierungsmerkmalen.
- Governance, Sicherheit und Compliance schaffen Wettbewerbsvorteile im Unternehmensvertrauen.
- Reiche Tool-/Plugin-Ökosysteme können Plattform-Lock-in entwickeln.
Fokus: Fortgeschrittenes Reasoning, Vertrauensaufbau, Systemzuverlässigkeit, Ökosystem-Orchestrierung.
Zeitraum: 2–5 Jahre zum Aufbau, extrem schwer zu replizieren.
Mittleres Potenzial für Wettbewerbsvorteile
Schicht 2: Agent Runtime & Infrastruktur
Schicht 4: Orchestrierung
Warum mittlerer Wettbewerbsvorteil:
- Nützlich und spezialisiert, aber Runtime-Umgebungen und Orchestrierung werden zunehmend standardisiert.
- Differenzierung ergibt sich aus Leistungsoptimierung, State-Handling und Spezialisierung nach Domäne.
- Mäßig verteidigungsfähig, wenn eng an spezifische Unternehmensworkflows gekoppelt.
Fokus: Spezialisierte Runtime-Fähigkeiten, Multi-Agenten-Workflows, Speicher und State-Management.
Zeitraum: 6–18 Monate zum Aufbau, mäßig verteidigungsfähig.
Geringstes Potenzial für Wettbewerbsvorteile oder zur Commodity geworden)
Schicht 1: Foundation-Model-Infrastruktur (zur Commodity geworden)
Schicht 3: Protokolle & Interoperabilität (zur Commodity geworden)
Schicht 6: Anwendungen (geringer Wettbewerbsvorteil)
Warum geringes Potenzial für Wettbewerbsvorteile oder zur Commodity geworden:
- Die Foundation-Model-Infrastruktur wird von Hyperscalern dominiert; es ist für neue Marktteilnehmer schwierig, sich zu differenzieren.
- Protokolle neigen dazu, sich schnell zu standardisieren und zur Commodity zu werden, was wenig Verteidigungsfähigkeit bietet.
- Anwendungen (insbesondere horizontale Copilots) sind bereits überfüllt und austauschbar. Nur vertikale, datenreiche Anwendungen bieten eine gewisse Differenzierung.
Fokus: Kosteneffizienz, Ausführungsgeschwindigkeit, Teilnahme am Ökosystem.
Zeitraum: Wochen zur Implementierung, leicht zur Commodity geworden.
Die 7 Schichten des Agentic AI Stack
Schicht 1: Foundation-Model-Infrastruktur
Die Foundation-Model-Infrastruktur stellt die Modelle, Rechenleistung und Dateninfrastruktur bereit, die zum Trainieren, Fine-Tunen und Bereitstellen von großskaligen KI-Systemen im großen Maßstab erforderlich sind.
Modelle von Anbietern wie OpenAI liefern Sprachverständnis, Reasoning und multimodale Fähigkeiten, auf denen höhere Schichten aufbauen.
Rechenressourcen wie CPUs, GPUs und TPUs leisten die schwere Arbeit hinter dem Modelltraining und der Inference.
Datenmanagement- und Speichersysteme wie S3 unterstützen sowohl das großskalige Training als auch den Echtzeitzugriff auf Embeddings oder kontextuelle Nutzdaten.
APIs und Runtime-Akteure stellen die Schnittstellen und Ausführungsumgebungen für die Verbindung von Modellen mit externen Systemen 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 & Infrastruktur-Schicht bietet die operative Umgebung, in der Agenten bereitgestellt, ausgeführt und skaliert werden.
Ausführungsumgebungen wie Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal und RunPod bieten die Sandboxes, in denen Agenten laufen.
Agent-Speichersysteme wie Zep geben Agenten die Fähigkeit, Dialogverläufe zu speichern, Ziele zu verfolgen und langfristigen Kontext zu bewahren. Dies ermöglicht eine persistente Agenten-Identität über komplexe Aufgaben und Workflows hinweg.
Embedding-Speicher wie Pinecone ermöglichen es Agenten, kontextreiche Informationen abzurufen und ihr Reasoning auf relevante Informationen zu stützen.
State- und Messaging-Protokolle spielen eine kritische Rolle bei der Koordination.
- APIs wie OpenAI Assistant bieten standardisierte Wege zur Verwaltung von Interaktionen.
- Interoperabilitätsstandards wie The Agent Protocol sorgen für Konsistenz.
- Kommunikationsprotokolle wie gRPC und MQTT ermöglichen es Agenten, strukturierte Nachrichten über verteilte Systeme und Netzwerke auszutauschen.
Schicht 3: Protokoll & Interoperabilität
Die Protokoll- & Interoperabilitäts-Schicht bietet die Standards und Koordinationsmechanismen.
Agenten-Interaktions- und Koordinationsprotokolle wie Google’s A2A, Cisco’s ANP und IBM’s ACP definieren, wie Agenten strukturierte Nachrichten innerhalb verteilter Umgebungen austauschen.
Kontext- und Tool-Standards wie das Model Context Protocol helfen Agenten, Fähigkeiten konsistent darzustellen und kontextuelle Informationen auf strukturierte Weise weiterzugeben.
Brückenmechanismen wie das Agent Gateway Protocol (AGP) verbinden ansonsten isolierte Agenten und Plattformen und ermöglichen die systemübergreifende Kommunikation und Interoperabilität im großen Maßstab.
Schicht 4: Orchestrierung (Koordinierung des Agentenverhaltens)
Orchestrierungs-Frameworks helfen beim Prompt Engineering und beim Management des Datenflusses zu und von LLMs.
Anders ausgedrückt stellen diese sicher, dass Antworten strukturiert, vorhersehbar sind und an das richtige Tool, API oder Dokument weitergeleitet werden.
Ohne diese Frameworks müssten Sie Prompts manuell entwerfen, Ausgaben analysieren und die richtigen API-Aufrufe auslösen. Orchestrierungs-Frameworks vereinfachen dies durch:
- Multi-Agenten-Koordination: Verwaltung, wie Agenten zusammenarbeiten oder Aufgaben delegieren
- Prompt-Orchestrierung: Erstellen, Verwalten und Weiterleiten komplexer Prompts
- Tool-Integration: Ermöglicht es Agenten, APIs, Datenbanken oder Code-Funktionen aufzurufen
- Speicher: Bewahren von Kontext über Durchläufe oder Sitzungen hinweg (kurz- und langfristig)
- RAG-Integration: Ermöglicht den Abruf von Wissen aus externen Quellen
Schicht 5: Tooling & Anreicherung (Agents as a Service)
Diese Schicht erweitert den Aufgabenbereich, den Agenten ausführen können, indem sie mit externen Tools, Datenquellen und Umgebungen verbunden werden.
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 in kontextreichem Wissen aus Vektordatenbanken wie Pinecone und Weaviate oder aus Unternehmenswissensdatenbanken wie Confluence und Wikis verankern.
Datenextraktions-Tools wie Bright Data ermöglichen es Agenten, strukturierte und unstrukturierte Informationen aus dem Web zu sammeln.
Tool-Aufruf-Frameworks wie n8n, Zapier ermöglichen es Agenten, externe APIs auszulösen, mehrstufige Workflows zu orchestrieren und in breitere Unternehmensprozesse zu integrieren.
Suchfunktionen von Anbietern wie SerpApi geben Agenten Zugang zu Live-Webwissen und stellen sicher, dass Antworten aktuell und faktenbasiert sind.
UI-Automatisierungs-Plattformen wie Browser Use ermöglichen es Agenten, Benutzerinteraktionen zu simulieren und sich wiederholende Aufgaben in browserbasierten Umgebungen zu automatisieren.
Schicht 6: Anwendungen (Benutzerorientierte Intelligenz)
Dies ist die Schicht, in der Agentic-Systeme direkt mit Endbenutzern interagieren.
Co-Pilots wie GitHub Copilot verbessern menschliche Workflows, indem sie Empfehlungen geben, Inhalte generieren und Aufgaben in vertrauten Schnittstellen beschleunigen.
Agent-Teamkollegen wie Tidio Lyro arbeiten mit Benutzern zusammen, übernehmen delegierte Aufgaben und verwalten laufende Workflows und bieten mehr Unabhängigkeit als Co-Pilots.
Schicht 7: Observability & Governance (Das operative Rückgrat)
Diese Schicht bietet die Überwachung, Bewertung und Schutzmechanismen, die erforderlich sind, um Agenten sicher und zuverlässig im großen Maßstab einzusetzen.
Observability-Plattformen wie Langfuse liefern Echtzeit-Einblicke in die Leistung von Agenten.
Zuverlässigkeits- und Sicherheits-Frameworks wie Lakera prüfen, ob die Antworten der KI den Regeln folgen, stellen sicher, dass die Informationen korrekt aussehen, und helfen, riskante oder schädliche Antworten zu verhindern.
Bereitstellungs- und Betriebstools erweitern diese Schicht weiter, indem sie eine sichere, skalierbare Einführung von Agentic-Systemen ermöglichen. Dazu gehören:
- Bereitstellungspipelines zur Automatisierung von Tests, Rollouts und Lifecycle-Management von Agenten.
Beispiele: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex AI Pipelines - No-Code/Low-Code-Builder zum Konfigurieren und Bereitstellen von Agenten ohne tiefes technisches Fachwissen.
Beispiele: Vertex AI Builder, Beam AI - Governance- und Policy-Engines zur Durchsetzung von Unternehmensregeln, Berechtigungen und Compliance-Standards.
Beispiele: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Datenschutz-Durchsetzung und Ressourcenmanagement (Kontingente, Budgets) zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen Nutzung von Rechenleistung und sensiblen Daten.
Beispiele: BigID, OneTrust - Agent-Registrierung und -Entdeckung zur Katalogisierung, Versionsverwaltung und Verfolgung von Agenten-Fähigkeiten.
Beispiele: Hugging Face Hub, Model Catalog in Vertex AI, Databricks Model Registry - Logging und Auditing für Rechenschaftspflicht, Kostenmanagement und regulatorische Compliance.
Beispiele: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Als bevorzugte Quelle hinzufügenAktuelle Implementierungsherausforderungen
In der Praxis bleibt die Implementierung von Agentic AI komplex.
Die Unterstützung echter agenter Fähigkeiten mit Planung, Voraussicht, Selbstreaktivität und Selbstreflexion erfordert mehr als isolierte Funktionalität.
Jede Schicht muss mit konsistenten Datenflüssen, koordinierter Ausführung und abgestimmter Governance integriert werden, um sicherzustellen, dass Agenten zuverlässig arbeiten.
Hier sind einige der häufigen Herausforderungen, denen Sie bei der Bereitstellung von Agentic-AI-Systemen begegnen können:
Technische Komplexität nimmt mit dem Hinzufügen jeder Schicht zu. Eine effektive Implementierung erfordert funktionsübergreifende Teams mit Fachwissen.
Integrationsherausforderungen ergeben sich aus der Notwendigkeit, eine Vielzahl von Systemen, Protokollen und Datenquellen zu verbinden. Viele Komponenten innerhalb des Agentic-Ökosystems entwickeln sich jedoch noch weiter.
Skalierbarkeitsbedenken entstehen, wenn die Systemnutzung und die Aufgabenkomplexität zunehmen. Zum Beispiel kann ein Chatbot für den Kundensupport für 1.000 Benutzer gut funktionieren, aber abstürzen oder verlangsamen, wenn 1 Million Menschen ihn gleichzeitig nutzen.
Governance und Compliance: Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre KI-Systeme gesetzlichen und ethischen Regeln folgen. Zum Beispiel muss eine KI im Gesundheitswesen den Schutz der Patientendaten gewährleisten (HIPAA in den USA),
Diese Forschung zitieren
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