Agentic Mesh: Die Zukunft der skalierbaren KI-Zusammenarbeit
Obwohl viel über Agenten-Architekturen geschrieben wurde, bleiben reale, produktionsreife Implementierungen begrenzt. Dieser Beitrag stellt das agentic AI mesh vor, ein Konzept, das kürzlich von McKinsey eingeführt wurde. 1
Wir untersuchen die Herausforderungen, die in Produktionsumgebungen entstehen, und zeigen, wie unsere vorgeschlagene Architektur eine kontrollierte Skalierung von KI-Fähigkeiten ermöglicht.
Herausforderungen in agentic Systemen
Wenn Teams vom Testen und Experimentieren mit KI-Agenten zum Einsatz skalierbarer, realer Anwendungsfälle übergehen, treten mehrere Herausforderungen auf:
- Integrationslücken: Während des Experimentierens nutzen Teams vorgefertigte Lösungen, die die Entwicklung beschleunigen, aber diese Lösungen fehlt oft ein konsistenter Ansatz beim Skalieren. Dadurch entstehen Integrations- und Koordinationsprobleme, die zu Lücken in der Abdeckung führen. Beispielsweise haben wir gesehen, dass beim Versuch, KI-gestützte Chatbots zu skalieren, verschiedene Systeme für Kundendaten und Interaktionen nicht synchronisiert werden.
- Isolation der Agenten: Die meisten Agenten arbeiten heute unabhängig mit lokalen Informationen. Beispielsweise können ein Planner-, Retriever- und Executor-Agent, die über APIs verbunden sind, einen einheitlichen Kontext vermissen. Wenn Organisationen zu Multi-Agenten-Ökosystemen skalieren, wird das Fehlen eines gemeinsamen Speichers und der Koordination zu einer zentralen Herausforderung.
- Operative Einschränkungen: KI-Agenten-Anwendungen können zu unvorhersehbaren Ausgaben und nicht-deterministischem Verhalten führen, was inkonsistente Antworten oder das Versagen, genaue Lösungen zu liefern, zur Folge hat.
Einführung der agentic Mesh-Architektur
Das AI Mesh envisioniert ein „Internet für Agenten", in dem mehrere Agenten in einem verteilten Netzwerk von Systemen und Tools autonom reasoning, zusammenarbeiten und handeln können.
Im Gegensatz zu RAG-Pipelines oder Microservice-APIs schafft es ein System der Aufzeichnung für Agentenverhalten: Jeder Tool-Aufruf, Fehler und jedes Ergebnis wird durch das Event-Mesh verteilt und von der Koordinierungsschicht gespeichert.
Im Laufe der Zeit verdichtet sich diese gemeinsame Historie zu einer reichhaltigeren Wissensbasis, die es Agenten ermöglicht, sich um einen gemeinsamen Kontext zu alignieren und effektiver zusammenzuarbeiten.
Wie funktioniert ein agentic Mesh:
1. Zusammensetzbarkeit:
Jeder Agent, jedes Tool oder jedes Modell (zum Beispiel ein neues LLM) kann mit dem Mesh verbunden werden, ohne dass Änderungen an anderen Komponenten erforderlich sind.
Dieses modulare Design unterstützt die Skalierung, indem es Organisationen ermöglicht, Fähigkeiten schrittweise hinzuzufügen oder zu ersetzen, ohne bestehende Workflows zu stören.
2. Paralleles Agenten-Reasoning:
Das Mesh ermöglicht es, das Reasoning auf mehrere Agenten zu verteilen. Dies erhöht die Komplexität, erlaubt es jedoch spezialisierten Agenten, Teile einer größeren Aufgabe zu übernehmen, anstatt sich auf ein einzelnes LLM zu verlassen.
Diese Arbeitsteilung macht es einfacher, KI-Systeme zu skalieren, da Arbeitslasten auf parallel laufende Agenten verteilt werden können.
3. Geschichtete Entkopplung:
Das Mesh trennt Schlüsselfunktionen (z. B. Logik, Speicher, Orchestrierung und Schnittstellen) in verschiedene Schichten. Das bedeutet, dass das Reasoning eines Agenten unabhängig von seinem Datenspeicher oder seiner Benutzeroberfläche operieren kann.
4. Vendor-Neutralität:
Das Mesh ist nicht an einen einzelnen Anbieter oder eine Plattform gebunden. Komponenten können unabhängig ersetzt oder aktualisiert werden, wobei offene Standards wie das Model Context Protocol (MCP) und Agent2Agent (A2A) proprietären APIs vorgezogen werden.
Beispielsweise definiert Google's A2A ein gemeinsames Nachrichtenformat und einen Entdeckungsmechanismus für die plattformübergreifende Zusammenarbeit, während Anthropic's MCP eine universelle Möglichkeit für Agenten bietet, Daten abzurufen. Ähnlich wie USB ermöglichen diese Standards die Interoperabilität, sodass Teams Tools und Modelle verschiedener Anbieter ohne zusätzlichen Integrationsaufwand mischen können.
5. Gesteuerte Autonomie:
Agenten im Mesh handeln eigenständig, aber innerhalb von Schutzvorrichtungen, eingebetteten Richtlinien und anderen Einschränkungen. Mit anderen Worten: Jede autonome Aktion wird vorab durch Regeln geregelt.
Operative Fähigkeiten: Wie funktioniert das Mesh in der Praxis?
Jede dieser Fähigkeiten erstreckt sich über das gesamte Mesh (nicht an eine einzelne Plattform gebunden) und entspricht oft Konzepten aus Cloud- oder Microservices-Umgebungen, wie Service-Registern oder Audit-Logs.
Im Folgenden stellen wir jede Fähigkeit und ihre praktische Funktionsweise vor:
Agenten- und Workflow-Entdeckung:
Das Mesh verwaltet ein zentrales Verzeichnis aller verfügbaren Agenten und Workflows. Dies stellt sicher, dass Teams vorhandene Fähigkeiten leicht finden, wiederverwenden und integrieren können, anstatt sie von Grund auf neu zu entwickeln. Agenten können auch standardisierte „Fähigkeitskarten" veröffentlichen, die beschreiben, was sie können, die von anderen Agenten oder menschlichen Bedienern abgefragt werden können.
Durch die Durchsetzung einer gemeinsamen Taxonomie und von Metadatenstandards können Organisationen auch Governance-Richtlinien anwenden, wie z. B. die Beschränkung bestimmter sensibler Aufgaben auf zertifizierte Agenten.
AI-Asset-Registry:
Die Asset-Registry bietet ein Repository für alle kritischen KI-Assets, die das Agentenverhalten prägen. Dazu gehören Prompts, Tool-Definitionen, Modellkonfigurationen, Datensätze und Richtlinien. Alles im Repository ist versioniert, auditierbar und unterliegt der Governance.
Zu den wesentlichen Assets gehören oft:
- Prompts und Anweisungen, die auf Jailbreaks oder Bias getestet wurden.
- Agentenkonfigurationen, die angeben, welche Tools, APIs und Modelle erlaubt sind.
- LLM-Einstellungen, die verfügbare Modelle und Parameter definieren.
- Tool-Definitionen und MCP-Server mit eingebetteten Zugriffskontrollen.
- Goldene Eingabe-/Ausgabe-Beispiele, die vertrauenswürdige Referenzen für Lernen und Evaluation bilden.
Feedback-Management:
Feedback-Schleifen sind in das Mesh eingebettet, sodass jede Workflow-Ausführung eine Lernquelle wird. Metriken wie Latenz, Genauigkeit, Fehlerraten oder sogar menschliche Bewertungen werden gesammelt und in das System zurückgespeist.
Compliance- und Risikomanagement:
Jeder agentic Workflow muss innerhalb definierter Regeln und Einschränkungen operieren. Compliance- und Risikomanagement-Tools sind direkt in das Mesh integriert, um dies sicherzustellen.
Beispielsweise,
- Compliance-Agenten können Aktionen vor der Finalisierung der Ausgaben gegen organisatorische oder regulatorische Standards prüfen.
- Richtlinien können verlangen, dass sensible Aufgaben Prüfungen durch Datenschutz- oder Sicherheitsagenten beinhalten, während Audit-Trails jede Aktion für eine spätere Überprüfung protokollieren.
Evaluationssysteme:
Evaluation-Pipelines funktionieren wie Integrationstests für agentic Workflows. Ziel ist es, sicherzustellen, dass Workflows robust bleiben, selbst wenn sich zugrunde liegende LLMs ändern oder externe Bedingungen sich verschieben.
Immer wenn ein Deployment oder ein Modell-Update stattfindet, führen sie strukturierte Test-Suiten aus, um die Korrektheit zu validieren.
Sie umfassen typischerweise:
- Stufenlevel-Tests (z. B. wurde die richtige API/Tool aufgerufen?).
- Workflow-Level-Tests (z. B. hat der gesamte Prozess das erwartete Ergebnis erzielt?).
- Adversarial-Tests (z. B. Prompt-Injection, Missbrauch, Denial-of-Service).
Beobachtbarkeit:
In einem agentic Mesh stellt die Beobachtbarkeit sicher, dass jede Agenten-Interaktion und jeder Workflow verfolgt, protokolliert und analysiert werden kann. Diese Fähigkeit bietet End-to-End-Einblick in die Zusammenarbeit von Agenten, welche Tools aufgerufen werden und welche Ressourcen verbraucht werden.
Durch die Zentralisierung von Metriken und Event-Logs können Organisationen Anomalien erkennen, Kosten kontrollieren und sicherstellen, dass Ausgaben innerhalb der Governance-Richtlinien bleiben.
Neu entstehende Standards wie OpenTelemetry für Agenten helfen dabei, die Beobachtbarkeit über verschiedene Laufzeiten hinweg interoperabel zu machen.
Authentifizierung und Autorisierung:
In einem agentic Mesh muss jeder Agent-zu-Agent- oder Agent-zu-Service-Aufruf authentifiziert und autorisiert werden. Denken Sie daran wie an die Ausgabe vorübergehender Sicherheitsausweise: Agenten erhalten nur die genauen Berechtigungen, die sie benötigen, und diese laufen schnell ab.
Die Verwendung von Standards wie OAuth 2.0, JWTs und Least-Privilege-Zugriff hält Interaktionen sicher und begrenzt die Auswirkungen, falls eine Komponente kompromittiert wird.
Warum ist das wichtig?
Zusammengenommen verwandeln diese Fähigkeiten lose verbundene Agenten in ein kohärentes, gut regiertes Mesh. Workflows werden überwacht, auditierbar und anpassungsfähig, behalten aber gleichzeitig die Flexibilität, neue Agenten, Tools oder Modelle bei Bedarf zu integrieren.
Beispielsweise könnte ein von Atlassian gebauter Agent nahtlos einen spezialisierten Salesforce-Agenten über das Mesh entdecken und aufrufen, wobei Identitäts- und Datenflüsse durch gemeinsame Protokolle verwaltet werden.
Dies unterscheidet ein agentic Mesh von traditionellen Workflow-Management-Systemen. Konventionelle Orchestratoren können APIs und Aufgaben verbinden, aber ihnen fehlen typischerweise die integrierte Governance, kontinuierliches Feedback und Compliance-Mechanismen, die das Mesh bietet.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenAnwendungsfälle von agentic Mesh
Agentic-Mesh-Konzepte gewinnen an Fahrt, aber reale, produktionsreife Implementierungen sind immer noch begrenzt. Die meisten aktuellen Beispiele sind frühe Bereitstellungen oder Proof-of-Concepts. Dennoch beginnen mehrere Anbieter, praktische Anwendungsfälle zu präsentieren:
Kubernetes und Ingress-Steuerung
Anstatt sich ausschließlich auf statische Ingress-Controller zu verlassen, können in einem agentic Mesh-System KI-Agenten Kubernetes-native Umgebungen erweitern, indem sie Agenten ermöglichen, Traffic zu verwalten, Sicherheit durchzusetzen und Arbeitslasten über APIs und Event-Streams zu optimieren.
Anwendungsbereiche:
- Ingress-Steuerung: Agenten setzen Authentifizierung, TLS-Terminierung und Richtlinienregeln durch, um APIs vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
- Clusterbewusste Orchestrierung: Agenten skalieren Arbeitslasten hoch oder runter und passen Routing-Strategien basierend auf der Ressourcenverfügbarkeit an.
Reales Beispiel:
Optimierung von Backend-Systemen
Ein agentic Mesh kann helfen, Backend-Systeme zu optimieren, indem es Agenten ermöglicht, Traffic zu verwalten, Richtlinien durchzusetzen und Arbeitslasten in Echtzeit auszugleichen.
Anwendungsbereiche:
- Traffic-Management: Feingranulare Ratenbegrenzungen, Quoten und Spitzenkontrollen anwenden, um Überlastung zu vermeiden.
- Lastverteilung: Eingehende API-Aufrufe und Event-Stream-Traffic auf Server verteilen, um reaktionsschnelle Dienste aufrechtzuerhalten.
- Vermeidung von Engpässen: Übermäßige API- oder Datenstream-Anfragen erkennen und drosseln, um konsistente Leistung zu gewährleisten.
- Resilienz und Uptime-Optimierung: Fehlertoleranz verbessern, indem fehlgeschlagene API/Event-Anfragen umgeleitet werden.
Reales Beispiel:
Die Eisenbahngesellschaft Eurostar nutzt ein agentic Mesh, um Backend-Systeme zu optimieren. Sie verwalten den Client-Zugriff auf APIs auf granulare Weise für eine sicherere Traffic-Steuerung und Lastverteilung.5
Zentralisiertes API-Management
Ein agentic Mesh hilft Organisationen, APIs, Event-Streams und KI-Agenten in einer einheitlichen Plattform zu zentralisieren.
Anwendungsbereiche:
- Unterstützung mehrerer Gateways: APIs von verschiedenen Plattformen wie AWS, Azure und Apigee integrieren
- Unternehmensweite Authentifizierung: Sicherstellen der ordnungsgemäßen Zugriffskontrolle, um zu verwalten, wer mit APIs und Agenten interagieren kann.
Reales Beispiel:
SKF, ein Produktionsunternehmen, nutzt eine agentic Mesh-Plattform, um seine APIs zu zentralisieren und zu verwalten. 6
Verwaltung und Bereitstellung von Echtzeitdaten und Event-Streams
Ein agentic Mesh hilft Organisationen, den Zugriff auf Echtzeitdaten und Event-Streams zu verwalten und zu sichern, und bietet nahtlose Integration und Kontrolle. Denken Sie daran als an eine zentrale Hub, in der verschiedene Systeme, wie APIs und Event-Broker, effizient kommunizieren und Daten teilen können.
Anwendungsbereiche:
- Zentrale Sicherheit: Sicherstellen, dass alle Daten und APIs sicher sind und organisatorische Standards erfüllen.
- Protokollvermittlung: Verschiedene Arten von Datenströmen (z. B. Kafka, MQTT) in gängige, einfach zu verwendende Formate wie REST oder WebSocket konvertieren.
- API- und Event-Entdeckung: Ein einzelnes Portal für Entwickler bereitstellen, um Daten und APIs zu finden und zu nutzen.
- Einheitliches Management: Alle Arten von APIs und Datenströmen, einschließlich REST und WebSocket, an einem Ort verwalten.
Die Zukunft des agentic Mesh: Nur noch ein weiterer Hype?
Agentic Mesh verspricht eine transformative Art und Weise, wie autonome KI-Agenten innerhalb eines strukturierten Ökosystems zusammenarbeiten können. Allerdings besteht das Risiko, dass es zu einem weiteren technischen Framework wird, das von Infrastrukturlösungen wie Service Meshes und Integrations-Fabrics dominiert wird:
- Ein ähnliches Muster trat beim Data Mesh-Konzept auf. Als Zhamak Dehghani es einführte, revolutionierte die Idee das Datenmanagement durch den Fokus auf Ownership, Governance und die Behandlung von Daten als Produkt. Doch Anbieter haben schnell bestehende Lösungen als Data Mesh umbenannt.7
- Der gleiche Trend ist jetzt beim agentic Mesh sichtbar. Während die Konversation sich auf technische Aspekte wie sichere Kommunikation/Orchestrierung konzentriert, sind dies primär Infrastrukturkomponenten.
Um zu vermeiden, es auf nur ein weiteres Service Mesh 2.0 oder Data Fabric 2.0 mit KI zu reduzieren, liegt die echte Chance darin, sich auf die Wertschöpfung zu konzentrieren, nicht nur auf die zugrunde liegende Infrastruktur.
Es ist entscheidend sicherzustellen, dass Geschäftsbereiche die Verantwortung für ihre Agenten übernehmen und sich nicht nur auf Middleware-Anbieter verlassen. Wenn Organisationen Domain-Ownership, Treuhandschaft und föderierte Governance übernehmen, kann agentic Mesh zu einem mächtigen Werkzeug für die Transformation werden.
Diese Forschung zitieren
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author = {Dilmegani, Cem},
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 8. Juni 2026}
}Referenzlinks
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