Die 7 Schichten des Agentic AI Stack in 2026
Mit dem Aufstieg agentenbasierter KI ist ein Technologie-Stack entstanden, der weit über einfache Aufrufe von APIs des Basismodells hinausgeht.
Anders als bei traditionellen Softwarearchitekturen, bei denen sich der Wert oft auf der Anwendungsebene konzentriert, verteilt die agentenbasierte KI-Architektur den Wert ungleichmäßiger. Einige Ebenen bieten großes Potenzial für Differenzierung und Wettbewerbsvorteile, während andere sich rasch zu Massenprodukten entwickeln.
Hier ist mein 7-schichtiger Agentic AI Stack , der das Ökosystem in verschiedene Schichten unterteilt und hervorhebt, wo voraussichtlich Wertschöpfung entsteht:
Strategische Implikationen nach Ebene
Höchstes Burggrabenpotenzial
Schicht 5: Kognition und Schlussfolgerung
Schicht 7: Beobachtbarkeit und Governance
Ebene 5: Werkzeugbau & Anreicherung
Warum ein hoher Burggraben?
- Diese Ebenen erfordern tiefgreifendes technisches Fachwissen , lange Entwicklungszyklen und eine komplexe Orchestrierung.
- Argumentations- und Planungsarchitekturen sind schwer zu kopieren und werden zu Alleinstellungsmerkmalen.
- Governance, Sicherheit und Compliance schaffen Vertrauensbarrieren für Unternehmen .
- Umfangreiche Tool-/Plugin-Ökosysteme können zu einer Plattformabhängigkeit führen.
Schwerpunkte: Fortgeschrittenes logisches Denken, Vertrauensbildung, Systemzuverlässigkeit, Ökosystem-Orchestrierung.
Zeitrahmen: 2–5 Jahre Bauzeit, extrem schwer zu replizieren.
Mittleres Burggrabenpotenzial
Schicht 2: Agentenlaufzeitumgebung und Infrastruktur
Ebene 4: Orchestrierung
Warum ein mittlerer Burggraben?
- Nützlich und spezialisiert, aber Laufzeitumgebungen und Orchestrierung werden zunehmend standardisiert.
- Die Differenzierung ergibt sich aus Leistungsoptimierung, Zustandsverwaltung und Domänenspezialisierung .
- Bei enger Verknüpfung mit spezifischen Unternehmens-Workflows ist es bedingt vertretbar.
Schwerpunkt: Spezialisierte Laufzeitkenntnisse, Multiagenten-Workflows, Speicher- und Zustandsverwaltung.
Zeitrahmen: 6–18 Monate Bauzeit, mäßig verteidigungsfähig.
Geringstes Wettbewerbsvorteilspotenzial oder standardisiert)
Schicht 1: Infrastruktur des Fundamentmodells (standardisiert)
Schicht 3: Protokolle und Interoperabilität (standardisiert)
Schicht 6: Anwendungen (geringer Wettbewerbsvorteil)
Warum geringes Wettbewerbspotenzial oder Standardisierung?
- Der Markt für Foundation-Modell-Infrastruktur wird von Hyperscalern dominiert; für neue Marktteilnehmer ist es schwierig, sich zu differenzieren.
- Protokolle neigen dazu, schnell zu standardisieren und zu kommerzialisieren , wodurch sie wenig Verteidigungsmöglichkeiten bieten.
- Anwendungen (insbesondere horizontale Copiloten) sind bereits überfüllt und austauschbar . Nur vertikale, datenreiche Anwendungen bieten eine gewisse Differenzierung.
Schwerpunkt: Kosteneffizienz, Ausführungsgeschwindigkeit, Einbindung in das Ökosystem.
Zeitrahmen: Innerhalb weniger Wochen umsetzbar, leicht standardisierbar.
Die 7 Schichten des agentenbasierten KI-Stacks
Schicht 1: Fundamentmodellinfrastruktur
Die grundlegende Modellinfrastruktur stellt die Modelle, Rechenkapazitäten und Dateninfrastruktur bereit, die für das Training, die Feinabstimmung und den Betrieb von KI-Systemen im großen Maßstab erforderlich sind.
Modelle von Anbietern wie OpenAI bieten Sprachverständnis, logisches Denken und multimodale Fähigkeiten, auf denen höhere Schichten aufbauen.
Rechenressourcen wie CPUs, GPUs und TPUs ermöglichen die rechenintensiven Aufgaben beim Modelltraining und der Inferenz.
Datenmanagement- und Speichersysteme wie S3 unterstützen sowohl groß angelegte Trainingsprogramme als auch den Echtzeitzugriff auf Einbettungen oder kontextbezogene Nutzdaten.
APIs und Laufzeitakteure stellen die Schnittstellen und Ausführungsumgebungen für die Verbindung von Modellen mit externen Systemen bereit.
- Standards wie REST-APIs, HTTP und WebSockets ermöglichen die Integration.
- Laufzeiten wie AKKA und DBOS koordinieren die Ausführungsabläufe.
Workflow-Engines wie Apache Airflow verwalten Modelltrainingspläne, Inferenzaufgaben und Datenflüsse.
Schicht 2: Agentenlaufzeitumgebung und Infrastruktur (Ort, an dem die Agenten ausgeführt werden)
Die Agentenlaufzeit- und Infrastrukturschicht stellt die Betriebsumgebung bereit, in der Agenten bereitgestellt, ausgeführt und skaliert werden.
Ausführungsumgebungen wie Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal und RunPod bieten die Sandboxes, in denen Agenten ausgeführt werden.
Agentenspeichersysteme wie Zep ermöglichen es Agenten, Dialogverläufe zu speichern, Ziele zu verfolgen und den Kontext langfristig zu erhalten. Dies gewährleistet eine konsistente Agentenidentität über komplexe Aufgaben und Arbeitsabläufe hinweg.
Eingebettete Datenspeicher wie Pinecone ermöglichen es Agenten, kontextreiches Wissen abzurufen und ihre Schlussfolgerungen auf relevanten Informationen zu gründen.
Staatliche und Messaging-Protokolle spielen eine entscheidende Rolle bei der Koordination.
- APIs wie OpenAI Assistant bieten standardisierte Möglichkeiten zur Steuerung der Interaktion.
- Interoperabilitätsstandards wie das Agentenprotokoll gewährleisten Konsistenz.
- Kommunikationsprotokolle wie gRPC und MQTT ermöglichen es Agenten, strukturierte Nachrichten über verteilte Systeme und Netzwerke hinweg auszutauschen.
Schicht 3: Protokoll und Interoperabilität
Die Protokoll- und Interoperabilitätsschicht stellt die Standards und Koordinierungsmechanismen bereit.
Agenteninteraktions- und Koordinierungsprotokolle wie Googles A2A, Ciscos ANP und IBMs ACP definieren, wie Agenten in verteilten Umgebungen strukturierte Nachrichten austauschen.
Kontext- und Werkzeugstandards wie das Model Context Protocol helfen Agenten, Fähigkeiten konsistent darzustellen und Kontextinformationen strukturiert weiterzugeben.
Überbrückungsmechanismen wie das Agent Gateway Protocol (AGP) verbinden ansonsten voneinander isolierte Agenten und Plattformen und ermöglichen so systemübergreifende Kommunikation und Interoperabilität in großem Umfang.
Schicht 4: Orchestrierung (Koordinierung des Agentenverhaltens)
Orchestrierungsframeworks wie diese unterstützen die schnelle Entwicklung und Verwaltung des Datenflusses zu und von LLMs.
Mit anderen Worten: Dadurch wird sichergestellt, dass die Antworten strukturiert und vorhersehbar sind und an das richtige Tool, die richtige API oder das richtige Dokument weitergeleitet werden.
Ohne diese Frameworks müssten Sie Eingabeaufforderungen manuell erstellen, Ausgaben analysieren und die richtigen API-Aufrufe auslösen. Orchestrierungs-Frameworks vereinfachen diesen Prozess durch:
- Multiagentenkoordination : Steuerung der Zusammenarbeit und Aufgabenverteilung zwischen Agenten.
- Prompt-Orchestrierung : Erstellen, Verwalten und Weiterleiten komplexer Prompts
- Toolintegration : Ermöglicht es Agenten, APIs, Datenbanken oder Codefunktionen aufzurufen.
- Gedächtnis : Kontext über mehrere Gesprächsrunden oder Sitzungen hinweg erhalten (kurz- und langfristig)
- RAG-Integration : Ermöglichung des Wissensabrufs aus externen Quellen
Ebene 5: Werkzeuge & Erweiterung (Agenten als Dienstleistung)
Diese Ebene erweitert das Aufgabenspektrum der Agenten, indem sie diese mit externen Tools, Datenquellen und Umgebungen verbindet.
Es ermöglicht Agenten, Wissen abzurufen, APIs aufzurufen, Arbeitsabläufe zu automatisieren und mit realen Systemen zu interagieren.
Retrieval & knowledge access beinhaltet Frameworks, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglichen.
Agenten können ihre Ausgaben auf kontextreiches Wissen aus Vektordatenbanken wie Pinecone und Weaviate oder aus unternehmensweiten Wissensdatenbanken wie Confluence und Wikis stützen.
Datenextraktionswerkzeuge 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 Arbeitsabläufe zu orchestrieren und sich in umfassendere Unternehmensprozesse zu integrieren.
Die Suchfunktionen von Anbietern wie SerpApi ermöglichen es Agenten, auf aktuelles Webwissen zuzugreifen und so sicherzustellen, dass die Antworten aktuell und faktenbasiert sind.
UI-Automatisierungsplattformen wie Browser Use ermöglichen es Agenten, Benutzerinteraktionen zu simulieren und wiederkehrende Aufgaben in browserbasierten Umgebungen zu automatisieren.
Schicht 6: Anwendungen (Benutzerorientierte Intelligenz)
Dies ist die Ebene, auf der agentenbasierte Systeme direkt mit Endbenutzern interagieren.
Co-Piloten wie GitHub Copilot verbessern menschliche Arbeitsabläufe, indem sie Empfehlungen aussprechen, Inhalte generieren und Aufgaben innerhalb vertrauter Schnittstellen beschleunigen.
Agenten-Teammitglieder wie Tidio Lyro arbeiten mit Benutzern zusammen, erledigen delegierte Aufgaben und verwalten laufende Arbeitsabläufe und bieten damit mehr Unabhängigkeit als Kopiloten.
Schicht 7: Beobachtbarkeit und Steuerung (Das operative Rückgrat)
Diese Ebene bietet die Überwachung, Auswertung und Schutzmechanismen, die für den sicheren und zuverlässigen Einsatz von Agenten in großem Umfang erforderlich sind.
Observability-Plattformen wie Langfuse ermöglichen die Echtzeit-Transparenz der Agentenleistung.
Zuverlässigkeits- und Sicherheitsframeworks wie Lakera überprüfen, ob die Antworten der KI den Regeln entsprechen, stellen sicher, dass die Informationen korrekt aussehen, und helfen, riskante oder schädliche Reaktionen zu verhindern.
Bereitstellungs- und Betriebswerkzeuge erweitern diese Ebene zusätzlich, indem sie eine sichere und skalierbare Einführung agentenbasierter Systeme ermöglichen. Dies umfasst:
- Bereitstellungspipelines zur Automatisierung von Tests, Rollout und Lebenszyklusmanagement von Agenten.
Beispiele: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex AI Pipelines - No-Code/Low-Code-Builder zur Konfiguration und Bereitstellung von Agenten ohne tiefgreifende technische Kenntnisse.
Beispiele: Vertex AI Builder, Beam AI - Governance- und Richtlinien-Engines zur Durchsetzung von Organisationsregeln, Berechtigungen und Compliance-Standards.
Beispiele: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Durchsetzung des Datenschutzes und Ressourcenmanagement (Quoten, Budgets) zur Gewährleistung eines verantwortungsvollen Umgangs mit Rechenleistung und sensiblen Daten.
Beispiele: BigID, OneTrust - Agentenregister und -erkennung zur Katalogisierung, Versionierung und Nachverfolgung von Agentenfunktionen.
Beispiele: Hugging Face Hub, Modellkatalog in Vertex AI, Databricks-Modellregistrierung - Protokollierung und Prüfung zur Gewährleistung von Verantwortlichkeit, Kostenkontrolle und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Beispiele: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Aktuelle Herausforderungen bei der Umsetzung
In der Praxis bleibt die Implementierung agentenbasierter KI komplex.
Die Unterstützung echter Handlungsfähigkeit, wie Planung, Voraussicht, Selbstreaktionsfähigkeit und Selbstreflexion, erfordert mehr als isolierte Funktionalität.
Jede Ebene muss mit konsistenten Datenflüssen, koordinierter Ausführung und abgestimmter Steuerung integriert werden, um sicherzustellen, dass die Agenten zuverlässig funktionieren.
Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, denen Sie beim Einsatz agentenbasierter KI-Systeme begegnen können:
Die technische Komplexität steigt mit jeder zusätzlichen Ebene. Eine effektive Implementierung erfordert funktionsübergreifende Teams mit entsprechender Expertise.
Integrationsherausforderungen ergeben sich aus der Notwendigkeit, eine Vielzahl von Systemen, Protokollen und Datenquellen miteinander zu verbinden. Viele Komponenten innerhalb des agentenbasierten Ökosystems befinden sich jedoch noch in der Entwicklung.
Skalierbarkeitsprobleme entstehen mit zunehmender Systemnutzung und Aufgabenkomplexität. Beispielsweise funktioniert ein Kundensupport-Chatbot möglicherweise einwandfrei für 1.000 Nutzer, kann aber abstürzen oder sich verlangsamen, 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 KI im Gesundheitswesen die Privatsphäre der Patienten schützen (HIPAA in den USA).
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