KI-Agenten versprechen Automatisierung und Effizienz – doch oft scheitern Projekte an mangelnder Wartbarkeit oder fehlendem Monitoring. AgentOps setzt genau hier an: Mit klaren Prinzipien für Deployments, Überwachung und kontinuierliche Anpassung schafft es die Grundlage für den langfristigen produktiven Einsatz agentischer KI-Systeme in Unternehmen.
KI-Agenten gelten als zukunftsweisende Werkzeuge für die Automatisierung komplexer Aufgaben in Unternehmen. Sie kombinieren Sprachmodelle mit datengetriebenen Tools, um eigenständig zu agieren, Informationen zu analysieren oder Prozesse zu steuern. Doch trotz wachsender Relevanz bleiben viele Projekte hinter den Erwartungen zurück. Häufig scheitert es nicht an der Technik, sondern an deren dauerhafter Einbindung in bestehende Systeme. Die Lösung liegt in einem systematischen Betriebsansatz: AgentOps.
AgentOps ist das Pendant zu MLOps, dem strukturierten Betrieb von Machine-Learning-Modellen. Auch hier geht es darum, den Übergang von der Entwicklung in die produktive Nutzung so zu gestalten, dass Qualität, Sicherheit und Effizienz dauerhaft gewährleistet sind. Laut Michael Berthold, CEO von KNIME, besteht der entscheidende Unterschied weniger in den Methoden, sondern vielmehr in den Anforderungen der Systeme:
„Ob ein Data-Science-Modell Preise vorhersagt oder ein KI-Agent Fragen zu Produkten beantwortet, im Kern unterscheiden sie sich kaum: Beide brauchen ein stabiles Fundament, um zuverlässig zu funktionieren.“
Herausforderungen beim praktischen Einsatz von KI-Agenten
Die Praxis zeigt: Viele Unternehmen investieren vor allem in die Entwicklung von Agenten, unterschätzen jedoch die Komplexität des laufenden Betriebs. Drei häufige Implementierungsmuster verdeutlichen die Schwachstellen:
- Wildwest-Methode: Agenten werden dezentral von einzelnen Teams erstellt. Das führt zu isolierten Insellösungen mit mangelhafter Dokumentation und fehlender Wartbarkeit.
- Wasserfall-Methode: Agenten werden wie klassische IT-Projekte nach einmaliger Übergabe an die IT in Produktion gebracht. Veränderungen an der zugrunde liegenden KI führen jedoch schnell zu unerwarteten Qualitätseinbußen.
- Klassische Software-Methode: Herkömmliche Deployment-Ansätze greifen zu kurz, da sie die dynamische Natur von Agenten – inklusive wechselnder Tools und Daten – nicht berücksichtigen.
Diese Muster verdeutlichen, dass Agenten zwar entwickelt, aber selten nachhaltig nutzbar gemacht werden. AgentOps setzt an genau diesem Punkt an.
Vom Prototyp zum zuverlässigen System
Ein KI-Agent entfaltet seinen Nutzen erst im dauerhaften Einsatz. Dazu braucht es klar definierte Deployments, Überwachungsprozesse und eine flexible Architektur, die auf Änderungen reagieren kann. Tools und Datenquellen, mit denen Agenten interagieren, verändern sich laufend – und damit auch deren Entscheidungsgrundlage. Ohne ständiges Monitoring drohen Fehleinschätzungen oder inkonsistente Ergebnisse.
AgentOps stellt sicher, dass Agenten nicht nur gestartet, sondern im laufenden Betrieb kontinuierlich betreut und optimiert werden. Die Integration in bestehende IT-Strukturen erfolgt über strukturierte Packages, die neben dem Agenten selbst auch alle notwendigen Abhängigkeiten enthalten – etwa Tools mit Zugriff auf Unternehmensdaten oder trainierte Modelle mit spezieller Datenaufbereitung.
Drei Säulen erfolgreicher AgentOps
Damit Agenten langfristig stabil arbeiten, sind drei Elemente unerlässlich:
- Datenqualität
Agenten treffen Entscheidungen auf Basis der Daten und Tools, die ihnen zur Verfügung stehen. Veraltete oder unvollständige Informationen können zu Fehlverhalten führen. AgentOps sorgt für die kontinuierliche Versorgung mit aktuellen, validen Daten. - Versionierung
Jede Änderung – sei es am Agenten, an seinen Tools oder den zugrunde liegenden Daten – muss nachvollziehbar dokumentiert sein. Nur so lassen sich Ursachen von Fehlern analysieren und historische Entscheidungen bewerten. - Monitoring
Ständige Überwachung der Agenten ist zentral. Automatisierte Kontrollprozesse helfen, frühzeitig auf Veränderungen zu reagieren – sei es durch verändertes Nutzerverhalten, neue regulatorische Anforderungen oder technologische Updates.
Zusammenarbeit als Erfolgsfaktor
AgentOps erfordert interdisziplinäre Teams. Data Scientists, IT-Abteilungen und Fachbereiche müssen eng kooperieren, um Agenten nicht nur technisch stabil, sondern auch fachlich korrekt zu betreiben. Plattformen mit Low-Code- oder No-Code-Ansätzen können diese Zusammenarbeit unterstützen, indem sie Transparenz schaffen und technischen Aufwand minimieren.
„AgentOps ist weit mehr als ein neues Schlagwort – es ist der Schlüssel, um KI-Agenten in der Praxis wirksam und zuverlässig einzusetzen“, fasst Michael Berthold zusammen.
Der langfristige Erfolg hängt davon ab, dass Unternehmen über das reine Agenten-Design hinausdenken und den Fokus auf Betrieb, Qualität und Anpassungsfähigkeit legen. Nur so wird aus einem Prototyp ein echter Produktivitätsgewinn.
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