Anzeichen für KI-Agenten-Sprawl & Checkliste zur Bewältigung von Sprawl
Fast 80 % der Unternehmen haben agentische KI eingesetzt.1 Doch nur 21 % verfügen über ein ausgereiftes Governance-Modell für diese Systeme. Die Lücke zeigt sich in der Praxis als Agenten-Sprawl, eine Anhäufung redundanter, nicht gesteuerter und widersprüchlicher KI-Agenten im gesamten Unternehmen. Schätzungen zufolge werden 40 % der agentischen KI-Projekte bis 2027 scheitern, und zwar aufgrund schwacher Governance von KI-Agenten und unzureichender Risikokontrollen.2
Wir behandeln die Anzeichen und Ursachen von Agenten-Sprawl sowie Plattformen und eine Governance-Checkliste, um ihn zu bewältigen.
Was ist KI-Agenten-Sprawl?
KI-Agenten-Sprawl ist die unkontrollierte Verbreitung von KI-Agenten in einem Unternehmen, ohne zentrale Möglichkeit, sie zu verfolgen, ihnen Verantwortliche zuzuweisen oder sie zu steuern. Wenn verschiedene Teams autonome Agenten unabhängig voneinander erstellen und bereitstellen, kann es zu doppelten Agenten kommen. Kein einzelnes Team weiß, wie viele Agenten existieren, wer für jeden einzelnen verantwortlich ist oder auf welche Daten jeder zugreifen kann.
Anzeichen für KI-Agenten-Sprawl
Agenten-Sprawl ist wahrscheinlich bereits im Gange, wenn mehrere der folgenden Punkte zutreffen:
- Es gibt keine zentralisierte Governance für die Bereitstellung von Agenten.
- Die Tools zum Erstellen von Agenten unterscheiden sich von Team zu Team.
- Agenten gehen ohne Sicherheitsüberprüfung live.
- Neue Agenten werden oft erst nach einem Ausfall oder bei einem Audit entdeckt.
- Es ist nicht festgelegt, wie oder wann ein Agent außer Betrieb genommen wird.
- Zwei oder mehr Teams haben dieselbe Fähigkeit entwickelt, ohne es zu wissen.
Warum KI-Agenten-Sprawl entsteht
KI-Agenten-Sprawl entsteht, wenn Sicherheitsteams experimentieren und dann ohne gemeinsamen Plan skalieren. Einige Ursachen stechen hervor.
Das Erstellen eines Agenten ist heute fast jedem möglich
No-Code- und Low-Code-Plattformen wie Creatio Studio und n8n ermöglichen es Menschen, die noch nie eine Codezeile geschrieben haben, Agenten zu erstellen. Eine Produktgruppe könnte einen Chatbot für Kundenfragen starten. Eine Operations-Gruppe könnte einen Agenten zur Rechnungsfreigabe einrichten. Eine Recruiting-Gruppe könnte das erste Screening automatisieren. Keine dieser Gruppen spricht sich mit den anderen ab.
Es existiert kein gemeinsames Register
Nur wenige Unternehmen führen eine einzige maßgebliche Liste ihrer Agenten. Die Benennung ist ad hoc, und es gibt keinen gemeinsamen Ort, an dem festgehalten wird, wer jeden Agenten erstellt hat, was er tut oder worauf er zugreifen kann. Daher ist ein von einer Gruppe gestarteter Agent für den Rest oft unsichtbar.
Die Bereitstellung umgeht die Kontrollen
Agenten gehen oft direkt vom Experiment in den Live-Betrieb über und umgehen dabei formelle Freigaben, Sicherheitsprüfungen und jeden vereinbarten Plan, sie später abzuschalten.
Die Tool-Landschaft ist fragmentiert
Auch IT-Teams bauen auf unterschiedlichen Stacks. Eine Gruppe verwendet vielleicht LangChain, während eine andere mit CrewAI oder AutoGen arbeitet. Der Connectivity Benchmark Report 2026 von Salesforce beziffert die typische Enterprise auf ein Dutzend oder mehr Agenten, wobei etwa die Hälfte isoliert und nicht als vernetztes System läuft.3 Die Zahl von IBM ist ebenso aufschlussreich: Nur 18 % der Unternehmen führen eine aktuelle, vollständige Liste der von ihnen betriebenen Agenten.4
Die Entwicklung verläuft steil. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 40 % der Unternehmensanwendungen mit aufgabenspezifischen Agenten ausgeliefert werden, verglichen mit unter 5 % im Jahr zuvor.5
Die fünf Muster des Agenten-Sprawls
Sprawl tritt nicht nur in einer Form auf. Er folgt in der Regel fünf Mustern, jedes mit eigenen geschäftlichen Kosten. Die folgende Tabelle stellt sie dar.1
Die meisten Unternehmen erleben mehrere davon gleichzeitig. Funktionale Duplizierung verschwendet Geld, Schattenagenten verbergen Sicherheitsrisiken, verwaiste Agenten bleiben bestehen, die Ausweitung von Berechtigungen vergrößert den Explosionsradius, und unkontrollierte Delegation macht Ausfälle schwer nachvollziehbar. Zu erkennen, welche Muster bei Ihnen vorliegen, ist ein sinnvoller erster Schritt, bevor Sie eine Lösung wählen.
Plattformen zur Kontrolle von Agenten-Sprawl
Gravitee KI Agent Management (Agent Mesh)
Diese Plattform führt Agenten, Modelle und Tools in einem Katalog zusammen, der Hosts wie AWS Bedrock und GCP Vertex AI sowie Frameworks wie LangChain und CrewAI umfasst. Sie ergänzt Nutzungsanalysen, Ausgabenkontrollen und Richtliniendurchsetzung, um unkontrollierte Agenten und ausufernde Kosten einzudämmen.
Boomi Agentstudio
Boomi Agentstudio erkennt Agenten automatisch in Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Umgebungen und steuert sowohl selbst erstellte als auch externe Agenten, etwa solche von Amazon Bedrock. Es bietet ein zentrales Register, rollenbasierte Berechtigungen, Live-Monitoring mit Anomalieerkennung und vollständige Audit-Logs.
Okta for KI-Agenten
Okta for KI-Agenten behandelt jeden Agenten als eigene Identität, genau wie bei Mitarbeiter-Logins. Es kann Agenten finden, die in einer Umgebung ausgeführt werden, einschließlich nicht genehmigter, und weist dann jedem einen menschlichen Verantwortlichen zu und verfolgt, womit er sich verbindet. Wenn ein Agent auffällig wird, können Administratoren seinen Zugriff per Kill-Switch trennen und einen vollständigen Aktivitätsverlauf einsehen.
IBM watsonx Orchestrate
watsonx Orchestrate fungiert als Control Plane, die verstreute KI-Agenten an einem Ort zur Verwaltung zusammenführt. Teams können sehen, was jeder Agent tut, Regeln für die Ausführung von Agenten festlegen und sie über Apps und Workflows hinweg koordinieren. Es verbindet sich auch mit bereits verwendeten Agenten und Tools, sodass diese nicht neu erstellt werden müssen, um sie unter Kontrolle zu bringen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenPraktische 7-Schritte-Checkliste für die KI-Agenten-Governance
Bis 2028 werden Fortune-500-Unternehmen voraussichtlich über 150.000 Agenten einsetzen. 6 Die Steuerung von Agenten zur Bewältigung des KI-Agenten-Sprawls wird schwieriger als die aktuelle Situation. Wir haben eine 7-Schritte-Checkliste mit 22 Punkten für die KI-Agenten-Governance erstellt:
Stufe 1: Bedarfsmanagement
- Prüfen Sie jede Anfrage vor der Genehmigung. Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten. Ein einfacher Entscheidungsrahmen hilft: Verwenden Sie feste, regelbasierte Automatisierung für deterministische Arbeiten mit hohem Volumen wie Rechnungsweiterleitung, Datenvalidierung oder Compliance-Kennzeichnung, und reservieren Sie Agenten für Arbeiten, die wirklich logisches Denken, Anpassung oder probabilistische Ergebnisse erfordern.
- Prüfen Sie, ob ein bestehender Agent die Aufgabe bereits erledigt, bevor Sie einen neuen beauftragen.
Stufe 2: Erkennung
- Führen Sie eine systematische Erkennung im gesamten Bestand durch. Inventarisieren Sie jeden Agenten samt Zweck, Identitätsvererbung und Datenzugriffsberechtigungen und -pfaden, und beziehen Sie sowohl genehmigte Agenten als auch organisch in den Teams gefundene Schatten-KI ein.
- Ermitteln Sie, was bereits vorhanden ist, bevor ein neuer KI-Agent eingeführt wird. Teams können nicht verwalten, was sie nicht sehen können; lokalisieren Sie daher zuerst alle vorhandenen Agenten in jeder Abteilung.
- Machen Sie die Erkennung kontinuierlich, nicht zu einer einmaligen Prüfung, da ständig neue Agenten auftauchen.
- Erstellen Sie ein zentrales Register. Schaffen Sie einen einzigen Ort für das Agentenregister, einschließlich seiner Funktionen und Verantwortlichen, um doppelte Entwicklung zu verhindern und Verantwortlichkeiten zu klären.
Stufe 3: Agentenidentität und Sicherheit
- Geben Sie jedem Agenten eine eigene Identität. Behandeln Sie Agenten als Identitäten erster Klasse und wenden Sie dasselbe Zugriffsmanagement an wie für Mitarbeiter- und Servicekonten.
- Setzen Sie das Prinzip der geringsten Rechte durch. In der Anfangsphase erhielten Agenten hochrangige API-Schlüssel und weitreichende Berechtigungen für sensible Datenquellen, um Reibungsverluste zu vermeiden; das schafft einen massiven Explosionsradius, wenn ein überprivilegierter KI-Agent einen Prompt falsch interpretiert oder auf eine kompromittierte Abhängigkeit stößt.
- Verwenden Sie zeitgebundene Berechtigungen, die ablaufen, statt unbegrenzt fortzubestehen.
- Definieren Sie Lebenszyklus und Berechtigungsmodell im Voraus. Verwalten Sie Agentenidentität, Berechtigungsmodell und Zugriffskontrollen und überprüfen und stilllegen Sie dann redundante Agenten, um unkontrollierten Sprawl zu verhindern.
Stufe 4: Governance und Richtlinien
- Legen Sie klare Regeln fest, wer Agenten erstellen und teilen darf. Definieren Sie, wer Agenten erstellen darf, wer sie teilen darf und welche Konnektoren zulässig sind.
- Verlangen Sie eine Genehmigung vor der Bereitstellung. Verhindern Sie, dass Teams Agenten ohne Freigabe bereitstellen, während Sie ihnen weiterhin die Arbeit an genehmigten Projekten ermöglichen, und balancieren Sie Innovation mit Aufsicht aus.
- Steuern Sie die Datenschicht. Kontrollieren Sie, auf welche Informationen jeder Agent zugreifen kann, halten Sie diese Daten aktuell, verwalten Sie Berechtigungen, um übermäßiges Teilen zu verhindern, und archivieren Sie Daten, wenn sie veraltet sind.
- Erfassen Sie, wo personenbezogene und regulierte Daten fließen, damit die Einhaltung von DSGVO, HIPAA und ähnlichen Vorschriften prüfbar bleibt.
Stufe 5: Plattformstrategie
- Wählen Sie früh eine Standard-Build-Plattform. Wählen Sie eine Standardplattform für neue Agenten und beginnen Sie, die anderswo erstellten Legacy-Agenten zu entflechten, denn der Sprawl wird mit der Zeit nur schlimmer; die frühe Durchsetzung des Standards vermeidet spätere Kosten.
- Stellen Sie Governance über jeden einzelnen Anbieter. Enterprise-Stacks sind standardmäßig multivendor, daher sind eine einheitliche Kontrollebene, gemeinsame Kommunikationsstandards und anbieterunabhängige Orchestrierung erforderlich statt Kontrollen pro Tool.
- Bieten Sie genehmigte Vorlagen an, damit das Bauen innerhalb der Leitplanken einfacher ist, als sie zu umgehen.
Stufe 6: Betrieb
- Sorgen Sie für laufende Transparenz über das Agentenverhalten. Überwachen Sie die Agentennutzung, prüfen Sie die Richtlinieneinhaltung, erkennen Sie anomales Verhalten und korrigieren Sie Agenten, die ihren vorgesehenen Umfang oder ihre Risikotoleranz überschreiten.
- Beobachten Sie SaaS-Integrationen und OAuth-Verbindungen, da die Erkennung nicht genehmigter Agenten eine kontinuierliche Anwendungserkennung in der gesamten SaaS-Umgebung erfordert.
- Nehmen Sie Agenten planmäßig außer Betrieb. Entwickeln Sie einen dokumentierten Außerbetriebnahmeprozess, damit verwaiste Agenten nicht weiterlaufen und unnötige Kosten verursachen.
Stufe 7: Organisatorische Verantwortlichkeit
- Benennen Sie eine Person für das Lebenszyklusmanagement jedes Agenten.
- Schaffen Sie eine Kultur der verantwortungsvollen Nutzung. Unterstützen Sie die Belegschaft mit Schulungen und einer Community of Practice, um die Adoption voranzutreiben und gute Agentenmanagement-Gewohnheiten im gesamten Unternehmen zu verbreiten.
- Bilden Sie eine funktionsübergreifende Governance-Gruppe, die IT, Sicherheit, Recht, Compliance und das Business umfasst.
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 5. Juni 2026}
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