Hauptzweck
Erledigen Sie komplexe Aufgaben und verfolgen Sie festgelegte Ziele, ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt anleiten muss.
Agentic AI Security
Was sind Autonome KI-Agenten?
Autonome KI-Agenten sind Softwaresysteme, die Ziele interpretieren, Aufgaben planen, auf Daten und Werkzeuge zugreifen, Entscheidungen treffen und mit begrenzter menschlicher Anleitung Maßnahmen ergreifen.
Plant und führt Aufgaben aus
Verbindet sich mit Daten und Werkzeugen
Erfordert kontinuierliche Steuerung
Autonomer Agenten-Workflow
01
Das Ziel interpretieren
Das Ziel, den Kontext, die Einschränkungen und das gewünschte Ergebnis verstehen
Grund
02
Erstellen Sie einen Plan
Zerlegen Sie das Ziel in Aufgaben, Entscheidungen und Abhängigkeiten.
Planen
03
Zugriff auf Daten und Tools
Informationen abrufen und genehmigte APIs, Systeme oder Anwendungen aufrufen
Zugang
04
Handeln und Bewerten
Führen Sie die Maßnahmen aus, überprüfen Sie die Ergebnisse und passen Sie den Plan bei Bedarf an.
Akt
Modelle
Agenten
Unternehmensdaten
APIs
Richtlinien
Kurzdefinition
Autonome KI-Agenten auf einen Blick
Autonome KI-Agenten kombinieren logisches Denken, Planung, Gedächtnis, Datenzugriff, Werkzeugnutzung und Entscheidungsfindung, um mehrstufige Ziele mit begrenzter direkter Aufsicht zu erreichen.
Kernkompetenzen
Schlussfolgerndes Denken, Planen, Erinnern, Abrufen, Werkzeuggebrauch, Handlungsausführung, Bewertung und Anpassung.
Gemeinsame Verbindungen
Unternehmensdaten, APIs, SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Cloud-Dienste, Kollaborationstools und Geschäftsprozesse.
Häufige Anwendungsfälle
Kundenservice, Sicherheitsbetrieb, Softwareentwicklung, Analytik, Finanzen, Beschaffung und IT-Automatisierung.
Primäre Risiken
Offenlegung sensibler Daten, übermäßiger Zugriff, unautorisierte Handlungen, sofortige Einschleusung, Fehler und eingeschränkte Verantwortlichkeit.
Tastensteuerung
Agenteninventar, Prinzip der minimalen Berechtigungen, Datenklassifizierung, Durchsetzung von Richtlinien, Genehmigungen, Überwachung und Prüfbarkeit.
Kerndefinition
Was sind autonome KI-Agenten?
Autonome KI-Agenten Es handelt sich um Softwaresysteme, die Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen, auf Informationen zugreifen, Werkzeuge nutzen und Aktionen mit begrenztem menschlichem Eingriff durchführen können.
Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die vordefinierten Regeln und festen Abläufen folgt, können autonome Agenten den Kontext interpretieren, Pläne erstellen, Werkzeuge auswählen, Ergebnisse bewerten und ihre Vorgehensweise an veränderte Bedingungen anpassen.
Ein autonomer Agent kann sich mit Unternehmensanwendungen, Cloud-Diensten, Datenbanken, APIs, Wissensdatenbanken, Kommunikationsplattformen und anderen Agenten verbinden. Diese Verbindungen ermöglichen es dem System, über die reine Generierung von Antworten hinauszugehen und Geschäftsprozesse direkt zu beeinflussen.
Autonomie existiert auf einem Kontinuum. Manche Agenten empfehlen lediglich Aktionen, während andere Transaktionen ausführen, Datensätze ändern, Arbeitsabläufe auslösen, extern kommunizieren oder andere Agenten koordinieren können.
Da autonome Agenten auf Daten zugreifen und Maßnahmen ergreifen können, müssen sie sowohl als KI-Systeme als auch als nicht-menschliche Identitäten reguliert werden.
Verwandte Terminologie
KI-Agent
Ein Softwaresystem, das den Kontext erfasst, über eine Aufgabe nachdenkt und Maßnahmen ergreift, um ein definiertes Ziel zu erreichen.
Agentische KI
KI-Systeme, die so konzipiert sind, dass sie in mehrstufigen Arbeitsabläufen mit unterschiedlichem Autonomiegrad planen, entscheiden, Werkzeuge einsetzen und handeln können.
Multiagentensystem
Eine koordinierte Umgebung, in der mehrere spezialisierte Akteure zusammenarbeiten, Aufgaben delegieren oder Informationen austauschen.
KI-Orchestrierung
Die Koordination von Modellen, Agenten, Werkzeugen, Datenquellen, Richtlinien und Arbeitsabläufen in einem KI-gestützten Prozess.
Hauptunterschiede
Autonome KI-Agenten vs. verwandte Technologien
Autonome Agenten unterscheiden sich von generativer KI, Kopiloten und traditioneller Automatisierung dadurch, wie selbstständig sie planen, entscheiden und handeln können.
Autonome KI-Agenten
Kann das System ein mehrstufiges Ziel planen und ausführen?
Autonome Agenten interpretieren Ziele, wählen Werkzeuge aus, greifen auf Daten zu, treffen Entscheidungen, ergreifen Maßnahmen und passen ihre Vorgehensweise mit begrenzter Aufsicht an.
Generative KI
Generiert das System in erster Linie neue Inhalte?
Generative KI erzeugt Text, Bilder, Code, Audio oder andere Ausgaben, initiiert aber nicht unbedingt Aktionen oder verwaltet mehrstufige Arbeitsabläufe.
KI-Copiloten
Ist bei jeder wichtigen Handlung ein Mensch direkt beteiligt?
Copiloten unterstützen Benutzer mit Empfehlungen, Zusammenfassungen oder Aufgabenhilfe, sind dabei aber in der Regel auf die Zustimmung und Anleitung von Menschen angewiesen.
Traditionelle Automatisierung
Folgt das System einem festen, vordefinierten Arbeitsablauf?
Die traditionelle Automatisierung führt vorgegebene Regeln und Abläufe aus, kann aber im Allgemeinen nicht selbstständig schlussfolgern, sich anpassen oder neue Pläne erstellen.
Agentenlebenszyklus
Wie autonome KI-Agenten funktionieren
Autonome Agenten arbeiten in einem kontinuierlichen Zyklus aus Zielinterpretation, Planung, Abruf, Werkzeugnutzung, Handlung, Bewertung und Anpassung.
Erhalten
Ein Ziel oder einen Auslöser erhalten
Der Agent empfängt eine Benutzeranfrage, ein Systemereignis, ein Geschäftsziel, eine geplante Aufgabe oder ein Signal von einer anderen Anwendung oder einem anderen Agenten.
Verstehen Sie
Kontext und Einschränkungen interpretieren
Der Agent wertet das Ziel, den verfügbaren Kontext, Richtlinien, Berechtigungen, das historische Gedächtnis und relevante Umweltsignale aus.
Planen
Erstellen Sie einen mehrstufigen Plan
Der Agent zerlegt das Ziel in Teilaufgaben, ermittelt Abhängigkeiten, wählt eine Reihenfolge der Arbeitsschritte und identifiziert die benötigten Werkzeuge.
Abrufen
Zugangsdaten und Wissen
Der Agent ruft Unternehmensdaten, Dokumente, Aufzeichnungen, Eingabeaufforderungen, Speicher oder andere Informationen ab, die zur Durchführung des Plans benötigt werden.
Ausführen
Nutzen Sie die Werkzeuge und ergreifen Sie Maßnahmen.
Der Agent ruft APIs, Anwendungen, Datenbanken, Workflows oder andere Agenten auf, um genehmigte Aktionen durchzuführen.
Auswerten
Ergebnisse überprüfen und Fehler erkennen
Der Agent vergleicht das Ergebnis mit dem angestrebten Ziel, prüft auf Fehler oder Richtlinienkonflikte und entscheidet, ob weitere Maßnahmen erforderlich sind.
Anpassen
Plan verfeinern oder Aufgabe abschließen
Der Agent passt seine Vorgehensweise an, bittet um Genehmigung, eskaliert einen Ausnahmefall oder schließt das Ziel ab und protokolliert das Ergebnis.
Unternehmensanwendungen
Häufige Anwendungsfälle für autonome KI-Agenten
Autonome Agenten können komplexe Aufgaben über Daten, Systeme, Anwendungen und Teams hinweg koordinieren, aber der Grad der Autonomie sollte der Sensibilität und den Auswirkungen des jeweiligen Anwendungsfalls entsprechen.
Kundendienst
Kundenhistorie recherchieren, Probleme lösen, Datensätze aktualisieren, Rückerstattungen veranlassen, Ausnahmen weiterleiten und Folgemaßnahmen koordinieren.
Sicherheitsoperationen
Warnmeldungen untersuchen, Kontextinformationen sammeln, Aktivitäten korrelieren, Assets isolieren, Zugriffe entziehen und Abhilfemaßnahmen empfehlen oder einleiten.
IT- und Cloud-Betrieb
Störungen beheben, Ressourcen bereitstellen, Konfigurationsänderungen vornehmen, Tickets bearbeiten und routinemäßige Infrastrukturaufgaben verwalten.
Finanzen und Beschaffung
Transaktionen prüfen, Datensätze abgleichen, Lieferanten analysieren, Anfragen bearbeiten, Anomalien identifizieren und Genehmigungsprozesse koordinieren.
Softwareentwicklung
Generieren und testen Sie Code, überprüfen Sie Repositories, diagnostizieren Sie Fehler, aktualisieren Sie die Dokumentation und verwalten Sie Entwicklungs-Workflows.
Daten und Analysen
Relevante Daten ausfindig machen, Datensätze aufbereiten, Analysen durchführen, Berichte erstellen, die Qualität überwachen und Geschäftseinblicke kommunizieren.
Agentisches KI-Risiko
Sicherheitsrisiken autonomer KI-Agenten
Mehr Autonomie erhöht das Risiko falscher Entscheidungen, fehlerhafter Anweisungen, übermäßiger Berechtigungen und unkontrollierten Datenzugriffs.
Offenlegung sensibler Daten
Agenten können sensible Informationen über den beabsichtigten Zweck oder die beabsichtigte Zielgruppe hinaus abrufen, kombinieren, zusammenfassen, übermitteln oder offenlegen.
Übermäßiger Agentenzugriff
Weitreichende Zugangsdaten, vererbte Berechtigungen, gemeinsam genutzte Dienstkonten und uneingeschränkte Tools können Agenten unnötige Befugnisse verleihen.
Unbefugte Aktionen
Ein Agent kann Datensätze ändern, Transaktionen initiieren, Nachrichten versenden oder Arbeitsabläufe auslösen, ohne dies vorher angemessen zu prüfen oder zu genehmigen.
Sofortige Injektion
Böswillige oder nicht vertrauenswürdige Anweisungen können den Agenten dazu verleiten, Richtlinien zu ignorieren, Daten preiszugeben oder verbundene Tools zu missbrauchen.
Beschränkte Haftung
Unvollständige Protokollierung und unklare Zuständigkeiten können es schwierig machen, festzustellen, warum ein Agent gehandelt hat oder wer das Ergebnis genehmigt hat.
Kaskadierende Automatisierungsfehler
Eine Fehlentscheidung kann sich über verbundene Systeme, Akteure und Arbeitsabläufe ausbreiten, bevor ein Mensch den Fehler bemerkt.
Sichere Agenten-KI
Best Practices für autonome KI-Agenten
Sichern Sie autonome Agenten durch die Kombination von KI-Inventarisierung, Datentransparenz, Identitätsverwaltung, Richtliniendurchsetzung, Genehmigungen und Verhaltensüberwachung.
Führen Sie ein unternehmensweites KI-Inventar
Identifizieren Sie Agenten, Modelle, Datensätze, Tools, Eigentümer, Zwecke, Workflows, Integrationen, Umgebungen und den Bereitstellungsstatus.
Daten vor dem Agentenzugriff klassifizieren
Bevor Sie einem Beauftragten Zugang gewähren, klären Sie, welche Daten sensibel, reguliert, vertraulich oder eingeschränkt sind.
Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen
Jedem Agenten sind die minimal erforderlichen Daten, Werkzeuge, Systeme und Berechtigungen für seinen genehmigten Zweck zur Verfügung zu stellen.
Separate Lese- und Aktionsberechtigungen
Unterscheiden Sie zwischen dem Abrufen von Informationen und dem Ändern von Systemen, dem Versenden von Mitteilungen oder der Ausführung von Geschäftstransaktionen.
Genehmigung für Maßnahmen mit hoher Auswirkung erforderlich
Führen Sie eine menschliche Überprüfung für finanzielle, rechtliche, sicherheitsrelevante, datenschutzbezogene, kundenbezogene, destruktive oder irreversible Entscheidungen ein.
Agentenverhalten kontinuierlich überwachen
Erfassen Sie Datenzugriffe, Werkzeugnutzung, Entscheidungen, Richtlinienverstöße, ungewöhnliche Aktivitäten, fehlgeschlagene Aktionen und Verhaltensänderungen.
Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen zu autonomen KI-Agenten
Erfahren Sie mehr über häufig gestellte Fragen zu Agentenautonomie, Anwendungsfällen in Unternehmen, Datenzugriff, nicht-menschlichen Identitäten, Sicherheitsrisiken und Governance.
Was ist ein autonomer KI-Agent?
Ein autonomer KI-Agent ist ein Softwaresystem, das Ziele interpretieren, Aufgaben planen, auf Informationen zugreifen, Werkzeuge nutzen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen mit begrenztem menschlichem Eingriff ergreifen kann.
Wie funktionieren autonome KI-Agenten?
Sie erhalten ein Ziel, interpretieren den Kontext, erstellen einen Plan, rufen relevante Daten ab, setzen Werkzeuge ein, führen Aktionen durch, werten die Ergebnisse aus und passen ihre Vorgehensweise gegebenenfalls an.
Worin unterscheiden sich autonome Agenten von Chatbots?
Chatbots reagieren primär auf Benutzereingaben. Autonome Agenten können mehrstufige Ziele verfolgen, Tools nutzen, mit Unternehmenssystemen interagieren und Aktionen ausführen, die über eine dialogbasierte Schnittstelle hinausgehen.
Was sind gängige Anwendungsfälle für autonome KI-Agenten?
Zu den typischen Anwendungsfällen gehören Kundenservice, Sicherheitsbetrieb, IT-Support, Cloud-Management, Softwareentwicklung, Finanzen, Beschaffung, Analytik und Workflow-Automatisierung.
Auf welche Daten können autonome KI-Agenten zugreifen?
Je nach ihren Integrationen und Berechtigungen können Agenten auf Dokumente, Datenbanken, SaaS-Datensätze, Kundendaten, Mitarbeiterdaten, APIs, Cloud-Dienste, Code-Repositories und andere Unternehmensdaten zugreifen.
Was sind die wichtigsten Sicherheitsrisiken autonomer Agenten?
Zu den Risiken gehören die Offenlegung sensibler Daten, übermäßige Berechtigungen, sofortiges Einschleusen von Schadsoftware, unautorisierte Aktionen, kompromittierte Tools, mangelnde Überprüfbarkeit, unvorhersehbares Verhalten und sich häufende Fehler.
Sind autonome KI-Agenten nicht-menschliche Identitäten?
Ja. Agenten verwenden häufig Anmeldeinformationen, Dienstkonten, Token, APIs oder delegierte Berechtigungen und sollten als nicht-menschliche Identitäten mit definierten Eigentümern und Zugriffsgrenzen behandelt werden.
Wie können Organisationen autonome KI-Agenten absichern?
Organisationen sollten Agenten inventarisieren, zugängliche Daten klassifizieren, das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen, Lese- und Aktionsrechte trennen, eine Genehmigung für Aktionen mit hoher Auswirkung verlangen und das Verhalten der Agenten überwachen.
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