Agenten-KI markiert einen Wandel von statischen, modellzentrierten Arbeitsabläufen hin zu Systemen mit kontinuierlichem Denken, die ohne ständige menschliche Kontrolle planen, agieren und sich anpassen. Während LLMs mit RAG aktuelle Informationen zum Abfragezeitpunkt abrufen können, haben agentenbasierte Systeme erhöhte Echtzeit-Datenanforderungen, sodass Abruf und Kontextanpassung kontinuierlich, mitten im Denken, erfolgen. Dies führt zu einer grundlegenden Datenherausforderung: Mehrere Agenten mit jeweils eigenen Aufgaben müssen auf denselben sich entwickelnden Kontext zugreifen und ihn gemeinsam nutzen, ohne sich gegenseitig zu beeinträchtigen. Andernfalls kommt es zu Fragmentierungen im Denken, Abweichungen in den Ergebnissen und Fehlern in nachgelagerten Arbeitsabläufen.
Agenten-KI ersetzt einmalige Eingabeaufforderungen durch kontinuierliches Denken: Agenten erfassen die Umgebung, rufen relevanten Kontext ab, planen, handeln und bewerten iterativ, um die Belohnungsfunktionen zu maximieren. Damit dies im großen Maßstab funktioniert, muss die kontinuierliche Datenschleife im Gleichschritt laufen: Neue Signale werden aufgenommen, kuratiert und versioniert, indexiert (einschließlich Einbettungen) und dann bei jeder Denkoperation eines Agenten als unveränderliche Segmente abgerufen. Die Datenschleifen basieren auf riesigen Mengen unstrukturierter Daten, darunter Text, Bilder, Videos und Sensordatenströme. Diese Datensätze sind zunehmend geografisch über Clouds, Rechenzentren und Edge-Umgebungen verteilt. Aktionen und Ergebnisse werden anhand ihrer Herkunft überprüft und in die Kuration zurückgeführt, sodass der nächste Denkschritt von einem konsistenten, überprüfbaren Zustand ausgeht. In Einzelagenten-Flows ist dies ein einfaches Abruf- und Kontextmuster; in Multiagenten-Systemen erfordert es persistente Prüfpunkte, Snapshot-fixierte Lesevorgänge, gleichzeitigen Abruf, richtlinienkonformen Zugriff und Herkunft. Ohne diese enge Kopplung der beiden Schleifen bleiben die Agenten aufgrund veralteter Kontexte stecken, kollidieren bei sich ändernden Daten und sind nicht reproduzierbar. Daher ist die Datenarchitektur ein entscheidender Faktor dafür, ob diese KI-Systeme der nächsten Generation die Unternehmensgröße erreichen können.
Wie Andrew Ng sagt: „Der Engpass für viele Anwendungen besteht darin, die richtigen Daten für die Software zu erhalten“, und wie der CEO von Snowflake es treffend ausdrückt: „Bei der Entwicklung der heutigen KI geht es nicht um die Modelle, sondern um die Datenschicht, die sie speist.“
Schlüssel Herausforderung
- Verwaltung unstrukturierter Daten über isolierte Infrastrukturen hinweg
Die Multi-Agenten-Modelle der Agenten-KI erfordern einen nahtlosen Zugriff auf verschiedene Datensätze. Werden Informationen wie Kundendaten, IoT-Telemetrie oder Betriebsregeln isoliert, entstehen Komplexität und Leistungsengpässe. GPUs verlieren an Effizienz, wenn der Datenzugriff verzögert ist, was die Rechenkosten aufgrund der geringeren Leistung der KI-Anwendungen in die Höhe treibt. Um die Agilität aufrechtzuerhalten, müssen relevante Datensätze für Vortraining, Feinabstimmung und Erweiterung mit minimaler Latenz orchestriert werden.
61 % der Führungskräfte setzen KI-Agenten ein, doch Gartner erwartet bis 15 lediglich eine Automatisierung von 2028 % – was deutlich macht, dass fragmentierte Datensilos den ROI der Agenten untergraben.
- Kuratieren und Bereitstellen von Daten für adaptive Workflows
Kontinuierliche Lernabläufe erfordern eine schnelle und zielgerichtete Datenbereitstellung. Komplexe Die Kuration beansprucht 30–50 % der Projektzeit, insbesondere für dynamische Quellen wie Stimmungsströme in sozialen Medien. Multi-Agent-CI/CD-Pipelines müssen zahlreiche Lernmodelle gleichzeitig versorgen, wobei selbst geringfügige Datenverzögerungen die Verarbeitung zwischen den Agenten verzögern können.
Laut Forbes verbringen Datenexperten bis zu 79 % ihrer Zeit mit der Vorbereitung von Datensätzen. Dies unterstreicht, warum automatisierte, versionierte Bereitstellungspipelines so wichtig sind.
- Datenverwaltung für Sicherheit, Ethik und Compliance
Autonome Systeme bergen erhöhte Compliance-Risiken, insbesondere wenn 35 % oder mehr ihrer Datenherkunft nicht nachvollziehbar sind, wie einige Branchenbeispiele zeigen. Ohne vollständige Transparenz hinsichtlich Datenherkunft, -transformation und -nutzung sind Unternehmen rechtlichen, rufschädigenden und operativen Risiken ausgesetzt. Mangelnde Rückverfolgbarkeit beeinträchtigt die Erklärbarkeit, die Erkennung von Vorurteilen und den Datenschutz, die in regulierten Branchen von entscheidender Bedeutung sind.
75 % der KI-Initiativen scheitern aufgrund von Dateninkonsistenzen und 69 % erreichen nie die Produktion. Tech Radar, saubere Daten und Rückverfolgbarkeit sind keine Option, sie sind für Agentensysteme erfolgsentscheidend.
Architektonische Anforderungen
Turing-Preisträger Yann LeCun erinnert uns daran, dass „mehr Daten und mehr Rechenleistung“ nicht automatisch zu intelligenter KI führen. Entscheidend ist, was man dem System zuführt, wie konsistent die Eingaben sind und wie die Informationen strukturiert und verwaltet werden. Schließlich ist es noch immer schwer, auch nur die Intelligenz von „Katzen“ zu erreichen. Das unterstreicht, warum agentenbasierte KI mehr als nur Skalierung erfordert.
Einheitlicher Datenzugriff
Ein hybrider/multi-cloud-basierter Global Namespace (GNS) integriert alle Datensätze aus Cloud, Edge und On-Premises in einer einzigen logischen Ansicht. Dadurch entfallen manuelle Standortverwaltung, Datenduplizierung und Versionsinkonsistenzen, sodass Agenten mit einem vollständigen und konsistenten Informationssatz arbeiten können.
Protokollübergreifende Unterstützung
Die verschiedenen Schritte der Datenschleife nutzen unterschiedliche, in Containern bereitgestellte Bibliotheken und profitieren unterschiedlich von POSIX/Objektschnittstellen. ETL- und Trainings-Workloads profitieren von POSIX, während die Beschriftung von Objektschnittstellen profitiert. Plattformen, die Datei- (SMB, NFS), Objekt- (S3) und API-Zugriff (REST) unterstützen, vermeiden kostspielige Plattformwechsel und ermöglichen Agenten einen nativen Einsatz in verschiedenen Umgebungen ohne Verzögerungen durch die Datenmigration.
Optimierte Leistung
Intelligentes Caching mit Heatmaps oder Prefetching gewährleistet latenzarmen Zugriff in einem einzelnen Cluster oder einer geografisch verteilten Gruppe von Clustern. Flexibler und latenzarmer Zugriff auf Remote-Daten, wo immer diese sich befinden, ermöglicht Agenten Echtzeitentscheidungen in Bereichen wie der autonomen Diagnose.
Skalierbar, leistungsstark, gleichzeitig
Agentische KI erfordert die schnelle und gleichzeitige Bereitstellung kuratierter Datensätze an mehrere Agenten ohne Engpässe oder Statusänderungen. Integrierte Versionierung, unveränderliche Snapshots und Indizierung stellen sicher, dass alle Agenten mit einem konsistenten Datensatz arbeiten. Die Integration mit CI/CD-Pipelines automatisiert Updates, Tests und Bereitstellungen über Training, Validierung, RAG und Feinabstimmung hinweg. Ohne diese Funktionen sind Multi-Agenten-Systeme mit Datendrift, redundanter Verarbeitung und kaskadierenden Verlangsamungen konfrontiert.
Robuste Governance und Herkunftsverfolgung
Die automatisierte Datenherkunft erfasst eine detaillierte, chronologische Aufzeichnung aller Datentransformationen, -bewegungen und -zugriffe. Dies erleichtert die Compliance-Berichterstattung, unterstützt Audits, erkennt Missbrauch und rekonstruiert Entscheidungskontexte zur Erklärbarkeit und Vermeidung von Verzerrungen.
Zusammenfassung
Kurz gesagt, die Skalierung von Agentic AI ist ebenso ein Herausforderung Datenarchitektur als KI-Herausforderung. Erfolg erfordert einheitliche, leistungsstarke und Governance-fähige Datenplattformen, die Petabytes verteilter, unstrukturierter Daten orchestrieren und gleichzeitig die Transparenz, Sicherheit und Agilität gewährleisten, die für sichere und effektive autonome Systeme unerlässlich sind. Die Cloud Data Platform von Qumulo wurde entwickelt, um genau diese Herausforderungen zu lösen. Erfahren Sie mehr hier.
