Ein agentenbasiertes KI-Framework ist ein System, das autonomes Fahren ermöglicht. KI-Agenten planen, handeln und Entscheidungen treffen – oft mit direktem Zugriff auf Unternehmensdaten und -systeme.
Diese Frameworks ermöglichen zwar eine leistungsstarke Automatisierung, führen aber auch zu neuen Herausforderungen. neue Risiken im Zusammenhang mit Datenexposition, Compliance und Kontrolle.
Agentische KI-Frameworks ermöglichen autonome Entscheidungssysteme, die daten-, werkzeug- und workflowübergreifend ohne kontinuierliche menschliche Eingabe funktionieren.
In diesem Leitfaden erfahren Sie:
- Welche agentenbasierten KI-Frameworks gibt es?
- Die Top-Frameworks im Jahr 2026
- Warum sie neue Datenrisiken einführen
- Wie man sie auswählt – und effektiv steuert –
Wichtigste Erkenntnisse: Agentische KI-Frameworks
• Agentische KI-Frameworks ermöglichen autonome Entscheidungssysteme
• Sie kombinieren LLMs, Speicher und Werkzeuge zur Ausführung komplexer Arbeitsabläufe.
- Autonomie birgt neue Risiken im Zusammenhang mit Datenzugriff und Compliance
• Agentische KI-Frameworks ermöglichen Autonomie, regeln aber nicht, wie auf Daten zugegriffen, diese verwendet oder offengelegt werden.
- Unternehmen müssen Governance und Datenkontrolle schichtweise implementieren.
Was ist ein agentenbasiertes KI-Framework?
Vereinfacht ausgedrückt ermöglicht ein agentenbasiertes KI-Framework KI-Agenten, mithilfe von Daten, Tools und APIs Aufgaben systemübergreifend selbstständig zu planen, auszuführen und zu bearbeiten.
Eine agentenbasierte KI-Rahmenwerk ist eine Softwarearchitektur, die es KI-Agenten ermöglicht:
- Grund für die Aufgaben
- Maßnahmen planen
- Arbeitsabläufe ausführen
- Anpassung basierend auf Feedback
Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen: Agentenbasierte Frameworks:
- autonom arbeiten
- Interaktion mit Tools und APIs
- Zugriff auf Unternehmensdaten
Wozu werden agentenbasierte KI-Frameworks verwendet?
Agentische KI-Frameworks werden eingesetzt, um komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren, KI-Agenten und Copiloten zu steuern, mehrstufige Entscheidungen zu orchestrieren und autonome Geschäftsprozesse zu ermöglichen.
Agentische KI-Frameworks werden verwendet, um:
- Automatisieren Sie mehrstufige Arbeitsabläufe
- Leistungsstarke KI-Copiloten und Assistenten
- Geschäftsprozesse orchestrieren
- Ermöglichung autonomer Operationen
Wie agentenbasierte KI-Frameworks funktionieren
Agentische Frameworks kombinieren:
1. LLMs
Denken und Entscheiden im Straßenverkehr
2. Speicher
Kontext und vergangene Interaktionen speichern
3. Tools & APIs
Reale Aktionen ermöglichen
4. Orchestrierung
Arbeitsabläufe und Agenten koordinieren
5. Rückkopplungsschleifen
Die Ergebnisse kontinuierlich verbessern
Dies ermöglicht autonome Systeme, die auf Basis von Daten agieren können.
Warum agentenbasierte KI-Frameworks neue Datenrisiken schaffen
Hier unterschätzen die meisten Organisationen die Auswirkungen.
Agentische KI-Frameworks:
- Zugriff auf sensible Daten
- autonom handeln
- mit mehreren Systemen interagieren
Ohne entsprechende Steuerung entsteht dadurch ein erhebliches Risiko – insbesondere dann, wenn KI-Agenten mit sensiblen Unternehmensdaten interagieren.
Zu den wichtigsten Risiken gehören:
1. Unkontrollierter Datenzugriff
Agenten könnten ohne angemessene Kontrollmechanismen auf sensible Daten zugreifen.
2. Mangelnde Sichtbarkeit
Organisationen können Folgendes nicht sehen:
- Auf welche Daten Agenten zugreifen
- wie es verwendet wird
3. Nicht autorisierte Aktionen
Agenten können Arbeitsabläufe auslösen:
- ohne menschliche Aufsicht
- systemübergreifend
4. Compliance-Risiko
Autonome Entscheidungen können gegen Folgendes verstoßen:
Die besten agentenbasierten KI-Frameworks im Jahr 2026
Zu den am weitesten verbreiteten agentenbasierten KI-Frameworks gehören LangChain, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel und OpenAI Agents.
Jedes Framework unterstützt unterschiedliche Anwendungsfälle, aber keines bietet eine integrierte Datenverwaltung, Zugriffskontrolle oder Risikominderung.
1. LangChain
- Beliebt für Agenten-Workflows
- Flexible Integrationen
2. AutoGen (Microsoft)
- Zusammenarbeit mehrerer Agenten
- Starke Nutzung im Unternehmen
3. CrewAI
- Rollenbasierte Agentenorchestrierung
- Einfaches Workflow-Design
4. Semantischer Kernel
- Orchestrierung auf Unternehmensebene
- Azure-Integration
5. OpenAI-Agenten
- Integrierte Agentenfunktionen
- Schnelle Bereitstellung
Diese Rahmenbedingungen ermöglichen Autonomie – aber Sie bieten keine sofort einsatzbereite Governance-Lösung.
Agentische KI-Frameworks vs. traditionelle KI
| Besonderheit | Traditionelle KI | Agentische KI-Frameworks |
|---|---|---|
| Autonomie | Niedrig | Hoch |
| Datenzugriff | Beschränkt | Breit |
| Workflow-Komplexität | Niedrig | Hoch |
| Risikostufe | Mäßig | Hoch |
Mehr Autonomie = höheres Risiko
Wie man das richtige agentenbasierte KI-Framework auswählt
1. Definieren Sie Ihren Anwendungsfall
- Copiloten
- Automatisierung
- Entscheidungssysteme
2. Skalierbarkeit bewerten
Einzelagentensysteme vs. Mehragentensysteme
3. Integrationsfähigkeiten bewerten
- APIs
- Unternehmenssysteme
4. Leistung berücksichtigen
- Geschwindigkeit
- Zuverlässigkeit
5. Entwickler-Ökosystem bewerten
- Unterstützung
- Flexibilität
6. Unternehmensführung und Datenkontrolle (kritisch)
Die meisten Organisationen übersehen dies.
Agentische KI-Frameworks ermöglichen Autonomie, kontrollieren aber nicht, wie auf Daten zugegriffen, diese verwendet oder offengelegt werden. Agentische KI-Governance-Plattformen provide the visibility and control needed to Datenexposition reduzieren and enforce policies across AI workflows.
Sie müssen fragen:
- Auf welche Daten können Agenten zugreifen?
- Wie wird der Zugang kontrolliert?
- Kann die Aktivität überwacht werden?
- Werden die Richtlinien durchgesetzt?
Hier versagen die meisten Frameworks.
Checkliste für das Agentic AI Framework
- Unterstützt autonome Agenten
- Ermöglicht die Orchestrierung mehrerer Agenten
- Lässt sich in Unternehmenssysteme integrieren
- Bietet Beobachtbarkeit
- Unterstützt Governance und Datenkontrolle
Erkunden Sie Themen der Agenten-KI
- Was ist generative KI?
- Datengovernance für LLMs
- Datenschutzrisiken im Zusammenhang mit KI
- Emerging trends in Agentic AI Governance
Wie BigID die Steuerung agentenbasierter KI unterstützt
Agentische KI-Frameworks ermöglichen Autonomie – aber es fehlt ihnen an integrierter Steuerung.
BigID schließt diese Lücke, indem es Organisationen Folgendes ermöglicht:
- Sensible Daten, die von KI-Agenten verwendet werden, entdecken und klassifizieren
- Kontrolle und Zugriff auf Überwachungsdaten systemübergreifend
- Richtlinien für KI-Workflows durchsetzen
- Risiko durch autonome KI-Entscheidungen reduzieren
Mit BigID können Organisationen safely scale agentic AI.
FAQ: Agentische KI-Frameworks
Was ist ein agentenbasiertes KI-Framework?
Ein agentenbasiertes KI-Framework ermöglicht es autonomen KI-Agenten, Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff zu planen, auszuführen und zu erledigen.
Was sind die besten Frameworks für agentenbasierte KI?
Zu den gängigen Frameworks gehören LangChain, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel und OpenAI Agents.
Welche Risiken bergen agentenbasierte KI-Frameworks?
Zu den Risiken gehören unkontrollierter Datenzugriff, mangelnde Transparenz, unbefugte Handlungen und die Gefährdung der Einhaltung von Vorschriften.
Beinhaltet die Frameworks für agentenbasierte KI auch Governance?
Nein. Die meisten Frameworks konzentrieren sich auf Orchestrierung und Automatisierung, bieten aber keine integrierten Datenverwaltungs- und Sicherheitskontrollen.
Wie können Organisationen agentenbasierte KI sicher einsetzen?
Durch die Implementierung von Datenermittlungs-, Zugriffskontroll-, Überwachungs- und Governance-Lösungen in Verbindung mit KI-Frameworks.
Bereit, agentenbasierte KI zu steuern?
Erfahren Sie, wie BigID den Datenzugriff von KI-Agenten steuert, Richtlinien durchsetzt und das Offenlegungsrisiko in Ihrer gesamten Umgebung reduziert.
→ Sehen Sie, wie BigID die Agenten-KI steuert
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