Was wir heute sehen, kennen wir bereits von früher. Ob Internet, SaaS, Cloud oder Mobilität – jede Welle digitaler Transformation geht mit neuer Komplexität, neuen Abhängigkeiten und neuen Herausforderungen bei der Umsetzung und Gewährleistung herausragender User Experiences einher. Jedes Mal, wenn wir uns anpassten, lernten wir, das zu steuern, was wir nicht vollständig kontrollieren konnten, das zu sehen und zu verstehen, was außerhalb unserer eigenen Umgebungen lag, und die Ergebnisse zu optimieren, die sich nicht immer vorhersagen ließen.
Hinter dem transformativen Wandel, den wir jetzt erleben, steht agentische KI: autonome digitale Systeme, die von uns unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Transaktionen ausführen. Dies ist nicht nur ein neuer Workload, sondern ein grundlegender Wandel, wie digitale Systeme funktionieren, interagieren und Wert generieren.
Seit jeher ist es die Mission von Cisco ThousandEyes, herausragende Digital Experience für sämtliche User verlässlich zu gewährleisten, indem wir über alle Bereiche vernetzter Umgebungen hinweg für digitale Widerstandsfähigkeit sorgen – ganz gleich, ob es sich um unternehmenseigene oder externe Umgebungen handelt. Interaktionen in Maschinengeschwindigkeit definieren Vernetzung neu. End-to-End-Assurance ist damit nicht mehr nur Best Practice, sondern geschäftliche Notwendigkeit.
Was macht die Digital Experience im Zeitalter von KI-Agent-Systemen „herausragend“?
Ich nutze ChatGPT fast täglich und habe mich daran gewöhnt, auf eine Antwort zu warten. Ich erwarte keine schnelle Antwort, sondern eine, auf deren Qualität ich vertrauen kann. Diese veränderte Erwartungshaltung ist von großer Bedeutung.
Bislang galt als Maß dafür, wie performant ein Netzwerk ist, dessen Geschwindigkeit und Verfügbarkeit für vorhersehbare, von Menschen gesteuerte Nutzungsmuster. Da nun jedoch KI-Agents, die Entscheidungen in Maschinengeschwindigkeit treffen, zu den primären Usern werden, müssen wir neu definieren, was eine herausragende Experience ausmacht. Es geht nicht mehr nur um die Frage „Wie schnell?“, sondern „Wie verlässlich, wie präzise und wie vertrauenswürdig?“
Der Traffic von KI-Agents unterscheidet sich deutlich von dem, der von Menschen generiert wird. Denn sie lassen API-Aufrufe in kürzester Zeit in die Höhe schnellen, aggregieren Daten aus mehreren Quellen und führen komplexe Prozesse innerhalb von Millisekunden aus. Deutlich wird dies etwa am Beispiel eines einzelnen KI-Agents für Reisebuchungen. Dafür kann es erforderlich sein, APIs für Flugpläne, Hoteldatenbanken, Wetterdienste und Zahlungsabwickler gleichzeitig abzurufen – und jede dieser Abhängigkeiten ist entscheidend für die Transaktion.
Stößt ein Agent auf ein Problem, kann dies einen kaskadierenden Effekt auf andere Agents auslösen, der sich in schlechten Reaktionen oder nicht erfüllten Erwartungen niederschlägt. Bereits eine Millisekunde Verzögerung oder fehlerhafte Daten können Geschäftsprozesse zum Erliegen bringen, wenn KI-Agents die Steuerung übernehmen.
KI-Agents gehen in Echtzeit in Betrieb. Ebenso schnell skalieren und interagieren sie. Dadurch entsteht ein lebendiges Netzwerk dynamischer Abhängigkeiten, die sich mit traditionellem Netzwerkmanagement nur schwer bewältigen lassen. Dies wirft eine entscheidende Frage auf: Wie hoch ist die Servicelevel-Erwartung (SLE) für Agent-to-Agent-Systeme? Klassische Kennzahlen für Service Level Agreements (SLAs), darunter etwa Verfügbarkeit und Latenz, bleiben zwar weiterhin wichtig. Doch mit SLEs kommt eine neue Dimension hinzu: Gemessen wird, ob Workflows erfolgreich abgeschlossen werden, Daten gültig sind und alle Abhängigkeiten korrekt reagiert haben. Oder einfach ausgedrückt: Hat der Agent das von ihm erwartete Ergebnis geliefert?
Selbst geringfügige Störungen können in einer Kette automatisierter Prozesse zu einer Kaskade mit erheblichen geschäftlichen Auswirkungen führen. Um eine Servicequalität gewährleisten zu können, die der Bedeutung agentengesteuerter Workflows Rechnung trägt, muss jedes Glied in der Servicekette transparent und verwaltbar sein – selbst dann, wenn sich diese Glieder aufgrund der Agent-Logik und externen Faktoren dynamisch verändern. Als Maßgabe für den Erfolg gilt zunehmend der verlässliche Abschluss von Workflows gemäß geschäftlicher Ziele und nicht nur der Durchsatz oder die Latenz.
Bewältigung voneinander abhängiger Abhängigkeiten
Traditionelle Systeme arbeiten mit vorhersehbaren Beziehungen: Service A ruft Service B in einer bekannten Sequenz auf. KI-Agents erzeugen jedoch dynamische, kontextabhängige Beziehungen, die sich mit jeder Aufgabe ändern. Dadurch entstehen nicht-deterministische Infrastrukturabhängigkeiten und unvorhersehbare Arten von Ausfallszenarien.
Die Herausforderung dabei: Sie sind nicht nur von einem Provider abhängig, sondern sind auch von den Abhängigkeiten betroffen, die bei dem jeweiligen Provider bestehen. Diese Abhängigkeiten unterliegen stetiger Veränderungen, da Provider ihre Infrastruktur anpassen, um mit den Innovationen des Marktes Schritt zu halten. Eine Änderung, die mehrere Ebenen weiter unten erfolgt, kann sich bei Ihnen auswirken und die Digital Experience beeinträchtigen.
Der Kontext ist König – von oben nach unten, von Ende zu Ende
Um in einer von KI-Agents geprägten Welt herausragende Digital Experiences gestalten zu können, gilt es, den Kontext zu verstehen − nicht nur vom einen zum anderen Ende der Servicekette, sondern auch von der obersten bis zur untersten Ebene des Stacks.
Darin spiegeln sich Herausforderungen wider, die wir bereits von verteilten Applikationen kennen. Vor dem Hintergrund, dass immer mehr Agents in unserem Namen arbeiten, ist es unerlässlich, diese in Zero-Trust-Frameworks einzubeziehen. Betrieblich stellt dies jedoch eine Herausforderung dar. Denn diese komplexen Systeme nehmen die Teams aus NetOps, SecOps und DevOps gleichermaßen in Beschlag – für die Einrichtung von Agents, die Anwendung von Sicherheitsrichtlinien oder die Durchführung von Updates. Die endgültige Bereitstellung der Digital Experience wird dadurch zu einer End-to-End-Aufgabe.
Wenn Sie eine Abnahme der Performance feststellen, müssen Sie nachvollziehen können, worin die Ursache dafür liegt. So etwa, weil ein neuer Agent ohne angemessene Sicherheitsrichtlinien in Betrieb genommen wurde, weil Sicherheitsrichtlinien geändert wurden und dadurch eine erwartete Aktion blockiert haben, weil eine nachgelagerte Abhängigkeit ausgefallen ist oder weil sich die Netzwerkbedingungen verschlechtert haben. Es ist dieser Kontext, den Sie benötigen.
End-to-End-Assurance im Zeitalter stets aktiver KI
Unsere Kunden setzen seit jeher auf End-to-End-Monitoring von Transaktionen mit Cisco ThousandEyes, um verlässliche Vernetzung und eine herausragende Digital Experience zu gewährleisten. Jetzt gilt es, Transaktionen aus einer erweiterten Perspektive zu betrachten. Es sind nicht mehr nur Menschen, die mit Maschinen kommunizieren. Zu berücksichtigen ist nun, dass Agents mit anderen Agents über Netzwerke kommunizieren, die wir nicht kontrollieren, und dass Agents für Tools und Kontext auf externe Model-Content-Protocol(MCP)-Server angewiesen sind.
Es geht um verteiltes Tracing, allerdings für Systeme mit mehreren Agents. Dies erfordert es, nicht nur die User-Journey entlang einer Applikation nachzuverfolgen, sondern auch die Interaktionen der Agents – einschließlich Netzwerkverhalten, Tool-Aufrufzeiten und Infrastrukturmetriken.
Und genau hier bietet der integrierte Ansatz von Cisco einen erheblichen Nutzen. Aktuelle Innovationen wie die Integration von verteiltem Tracing zwischen Cisco ThousandEyes und Splunk zeigen, wie wir End-to-End-Assurance für User Experiences möglich machen. Im Zuge der zunehmenden Verbreitung agentengesteuerter Systeme gilt es, diese Fähigkeit auf das Verständnis von Agent-zu-Agent-Aufrufen und Abhängigkeiten von Drittsystemen auszuweiten.
Cisco ist dafür einzigartig positioniert – nicht durch Punktlösungen, die sich gegenseitig überschneiden, sondern durch eine integrierte Methodik für digitale Widerstandsfähigkeit, die sich an die Weiterentwicklung von Agent-Architekturen anpasst.
Cisco ThousandEyes setzt sich dafür ein, seinen Kunden in dieser neuen Ära zum Erfolg zu verhelfen – durch digitale Widerstandsfähigkeit mit End-to-End-Assurance in einer Welt, in der das Netzwerk niemals offline geht, Agents ununterbrochen aktiv sind und jede Interaktion zählt.