Die Entwicklung der KI-Landschaft geht inzwischen weit über einfache Dialogschnittstellen hinaus. Was mit regelbasierten Chatbots begann, hat sich über ausgefeilte Reasoning-Systeme zu den heutigen, hochleistungsfähigen KI-Agents entwickelt, die komplexe, mehrstufige Aufgaben bei minimalen menschlichen Eingriffen erledigen können. Diese modernen Agents reagieren nicht nur auf Anfragen. Sie planen aktiv, führen Workflows aus, treffen Entscheidungen und passen ihren Ansatz basierend auf sich ändernden Kontexten an. Diese Entwicklung stellt einen grundlegenden Wandel bei der Nutzung von KI dar: weg von reaktiver Unterstützung, hin zu proaktiver Automatisierung der Wissensarbeit, einschließlich Prozessoptimierung und strategischer Entscheidungsfindung mit messbarem geschäftlichen Nutzen für ganze Abteilungen. Für Unternehmen, die KI-Bereitstellungen planen, ist es von entscheidender Bedeutung, die technischen Grundlagen zu verstehen, die diese Transformation ermöglichen.
So funktionieren KI-Agents wirklich
Effektive KI-Agents sind davon abhängig, dass zwei zentrale Komponenten harmonisch zusammenwirken. Die erste betrifft fortgeschrittene Fähigkeiten zum Verständnis natürlicher Sprache, ermöglicht durch Basismodelle von Model-as-a-Service-Providern wie OpenAI, Anthropic oder Google, die Cognitive-Reasoning-Funktionen bereitstellen, damit Agents komplexe Anweisungen verstehen, Informationen synthetisieren und intelligente Antworten generieren können. Die zweite Komponente ist das Model Content Protocol (MCP), das als eine Art „API für KI“ ein standardisiertes Framework bietet, das es Agents ermöglicht, unternehmensspezifischen Kontext inklusive Datenquellen und Domänenexpertise in ihre Entscheidungsprozesse zu integrieren. Diese Komponenten schaffen starke Synergien: Agent-EntwicklerInnen können auf das umfangreiche Allgemeinwissen und die Reasoning-Funktionen von Basismodellen zurückgreifen und dabei Kontextinformationen und spezielle Tools einspeisen, die Agents für bestimmte geschäftliche Anwendungsfälle und Unternehmens-Workflows nützlich machen.
Versteckte Risiken durch Ausfälle von KI-Agents
Mit dem Einsatz von KI-Agents für geschäftskritische Abläufe kommt der Verlässlichkeit und Performance der zugrunde liegenden Infrastruktur eine zentrale Rolle zu. Diese Agents sind von zwei wichtigen Komponenten abhängig, die zuverlässig arbeiten müssen: Inferenz-Provider, die kognitive Funktionen unterstützen, und MCP-Server, die Unternehmenskontext und spezielle Tools bereitstellen. Nimmt bei einer Komponente die Verfügbarkeit, Performance oder Genauigkeit ab, schlägt dies erhebliche Wellen, die sich im Stillstand von Geschäftsprozessen, beeinträchtigter Entscheidungsfindung und Ausfällen automatisierter Workflows niederschlagen können. Besonders hoch sind die Risiken deshalb, weil Agents komplexe Workflows bei minimaler Überwachung ausführen, kontextbezogene Entscheidungen treffen und Aktionen durchführen, die sich direkt auf den Geschäftsbetrieb auswirken. Vor diesem Hintergrund benötigen Unternehmen umfassende Monitoring-Lösungen, die Echtzeit-Einblicke in den Zustand, die Performance und das Verhalten von Inferenz-Providern und MCP-Servern ermöglichen, sodass auf der Ebene intelligenter Automatisierung alles leistungsfähig, voraussehbar und vertrauenswürdig bleibt.
Ein neuer Ansatz für KI-Assurance
ThousandEyes begegnet den spezifischen Herausforderungen von KI-Infrastruktur mit zwei speziell für diese Umgebung entwickelten Monitoring-Lösungen. Unsere Testvorlagen für KI-Inferenz-Provider und unsere Lösung für kontinuierliches MCP-Server-Monitoring markieren die nächste Entwicklungsstufe von Observability für KI-Infrastruktur. Im Gegensatz zu klassischem Monitoring erfüllen diese Lösungen die speziellen Anforderungen von KI-Systemen, für die die Erfassung von Standardmetriken zu Verfügbarkeit und Reaktionszeit unzureichend ist. Denn zu wissen, ob Services reagieren, ist nur eine Seite der Medaille. Unternehmen müssen auch validieren, ob sie korrekte und konsistente Ausgaben generieren. Durch ihren umfassenden Ansatz sorgen diese Monitoring-Lösungen für die tiefgreifende Transparenz und Sicherheit, die für KI-Bereitstellungen in Unternehmen erforderlich sind. Dies gewährleistet verlässliche Skalierbarkeit von Agent-Implementierungen unter Einhaltung hoher Standards in Bezug auf Zuverlässigkeit und Performance.
KI-Testvorlagen: Umfassende Validierung von KI-Inferenz-Providern
Abbildung 1: Neu verfügbare Testvorlagen zur Assurance gängiger Modell-Inferenz-APIs
Unsere Testvorlagen sorgen für verbesserte Sichtbarkeit der Performance von KI-Inferenz-Providern. Hierzu nehmen sie Entwickler-APIs und GenAI-Modelle, die in Agent-Bereitstellungen von Kunden konfiguriert werden, gezielt in den Blick. Mit diesen Vorlagen werden mehrdimensionale Tests der Latenz, Reaktionszeiten, Token-Effizienz und Serviceverfügbarkeit an einer Vielzahl weltweiter Standorten durchgeführt, um unabhängig vom Standort der Agent-Bereitstellung konsistente Performance zu gewährleisten. Ein zentraler Aspekt dabei: Die Vorlagen beinhalten anpassbare Prompts, die Modelle mit realistischen, domänenspezifischen Abfragen darstellen und anhand einer erweiterten Assertion-Logik validieren, ob die Genauigkeit, Konsistenz und Angemessenheit der generierten Antworten im Zeitverlauf gewährleistet bleibt. Durch diesen Ansatz wird es Unternehmen möglich, subtile Verschlechterungen der Modell-Performance zu erkennen, regionale Service-Abweichungen auszumachen und sicherzustellen, dass ihre Agents weiterhin verlässliche Ergebnisse liefern – auch bei Aktualisierungen der zugrunde liegenden Modelle oder Änderungen der Infrastruktur. Dies vermittelt Unternehmen die beruhigende Sicherheit, die für KI-Bereitstellungen in Produktionsumgebungen nötig ist.
Abbildung 2: Erkennung eines durch Überlastung des Providers verursachten Modellinferenzfehlers mit ThousandEyes
MCP-Server-Monitoring: Integrität für Unternehmenskontext
Unsere Vorlage für kontinuierliches MCP-Server-Monitoring sorgt für einen umfassenden Überblick der Ebene des Unternehmenskontextes, die KI-Agents für Business-Applikationen wertvoll macht. Das System stellt standardbasierte MCP-Client-Verbindungen über Streamable-HTTP her und nutzt das MCP-Protokoll großumfänglich, um alle verfügbaren Ressourcen, Tools und Funktionen von jedem Server zu ermitteln. Über das grundlegende Monitoring der Verfügbarkeit und Performance hinaus überprüft die Lösung auch MCP-Ressourcen und validiert den Status der verfügbaren Tools und deren Konfigurationen. Diese Fähigkeit erweist sich als entscheidend für Sicherheit und Kontrolle, da Unternehmen damit nachvollziehen können, welche Tools derzeit in ihrer MCP-Umgebung verfügbar sind. Da moderne Agents automatisch Tools zur Bearbeitung von Benutzerabfragen auswählen und ausführen, ist konsequente Transparenz und Kontrolle über das Tool-Ecosystem von entscheidender Bedeutung für die Sicherheit, Compliance und betriebliche Integrität. Mit diesem umfassenden Monitoring-Ansatz können Unternehmen sicherstellen, dass die Ebene des Unternehmenskontextes leistungsfähig bleibt und den nötigen Leitschienen unterliegt.
So wird aus dem KI-Versprechen Realität
Die Konvergenz von fortschrittlichen Basismodellen, standardisierter Integration von Unternehmenskontext via MCP und umfassenden Monitoring-Funktionen markiert einen Wendepunkt für die Einführung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Unternehmen verfügen jetzt über die Bausteine zur Bereitstellung autonomer Agents, die die Verarbeitungsfähigkeiten fortschrittlicher KI-Modelle mit umfassendem Unternehmenskontext vereinen und zugleich dafür sorgen, dass geschäftskritische Abläufe transparent bleiben und der nötigen Kontrolle unterliegen. Unsere Monitoring-Innovationen – Testvorlagen für Inferenz-Provider und kontinuierliches Monitoring von MCP-Servern – schaffen die betriebliche Grundlage, die Unternehmen benötigen, um KI-Agent-Bereitstellungen verlässlich zu skalieren. Diese Lösungen erweitern den Zugriff auf hochentwickelte KI-Funktionen und gewährleisten gleichzeitig die Einhaltung der Sicherheits-, Governance und Verlässlichkeitsstandards, die Unternehmen benötigen. Unternehmen, die diese Technologien erfolgreich nutzen, verschaffen sich erhebliche Wettbewerbsvorteile durch intelligente Automatisierung, eine verbesserte Entscheidungsfindung und die Fähigkeit, menschliches Fachwissen über den gesamten Betrieb hinweg zu skalieren – in einer Weise, durch die sie ihre Abläufe signifikant verbessern.