Unternehmen haben damit begonnen, autonome und teilautonome KI-Agenten in realen Szenarien einzusetzen. Aber es ist eine neue operative Herausforderung entstanden: Wie können wir genau wissen, was diese Agenten tun, warum sie es tun und ob ihr Verhalten mit unseren Zielen übereinstimmt?
In agentischen Umgebungen reagieren KI-Modelle nicht mehr direkt auf eine einzelne Eingabeaufforderung, sondern bilden fortlaufende Entscheidungsschleifen, in denen sie Tools verwenden, auf Daten zugreifen und mit anderen Agenten und Systemen interagieren.
Bei der Beobachtung von Agenten werden etablierte Beobachtungsprinzipien – Sichtbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit – auf KI-Agenten angewendet. Dies geht über die einfache Modellüberwachung hinaus und ermöglicht die Erfassung von Telemetriedaten zu Agentenentscheidungen, Ausführungspfaden, Dateneingaben, Toolaufrufen und Ergebnissen. Mit den richtigen Beobachtungssignalen können Teams anormales Verhalten erkennen, Fehler diagnostizieren und die Leistung in Echtzeit bewerten, während die Agenten arbeiten, und nicht erst, wenn Probleme auftreten.
Die Beobachtbarkeit ist eine notwendige Komponente für den sicheren und effektiven Einsatz von KI in großem Maßstab. IT-Teams, KI-Entwickler und Unternehmens-Stakeholder müssen verstehen, wie die Beobachtung von Agenten bei der Fehlersuche in komplexen Agenten-Workflows hilft, die Leistung und Kosten optimiert und das Vertrauen in das bestimmungsgemäße Verhalten der Agenten erhält. Genauso wie IT-Infrastrukturen und -Anwendungen für einen zuverlässigen Betrieb Beobachtbarkeit erfordern, verlangen KI-Agenten das gleiche Maß an Betriebstransparenz, wenn sie mehr Verantwortung im Unternehmen übernehmen.
Was ist die Beobachtbarkeit von KI-Agenten?
Moderne Agenten, die sich auf umfangreiche Sprachmodelle stützen, folgen keinen deterministischen Pfaden. Ihr Verhalten kann sich je nach Kontext, Datenverfügbarkeit und Modellstatus ändern. Dies macht die Sichtbarkeit für das Verständnis der Ergebnisse unerlässlich.
Bei der Beobachtung von KI-Agenten geht es darum, Einblick in den internen Zustand, die Entscheidungen und die Leistung autonomer KI-Agenten zu erhalten, während sie arbeiten. Dieses Konzept baut auf der traditionellen Softwarebeobachtung – Protokolle, Metriken und Traces – auf, erweitert sie aber erheblich. Zusätzlich zu den Ausführungssignalen benötigen die Teams einen Einblick in die probabilistischen Schlussfolgerungen, die Planungsschritte, die Verwendung von Tools und Zwischenentscheidungen.
Die Beobachtbarkeit von Agenten wird in Systemen mit mehreren Agenten und in dynamischen Umgebungen noch wichtiger. Unternehmen setzen Agenten oft über mehrere Plattformen und Frameworks hinweg ein, was es schwierig macht, ohne eine einheitliche Beobachtungsebene eine einheitliche Sicht auf Verhalten, Risiko und Leistung zu erhalten. Funktionen wie die Verwaltung der Datensicherheitslage spielen eine Rolle, indem sie aufzeigen, wie Agenten mit sensiblen Daten interagieren und ob diese Interaktionen mit den organisatorischen Kontrollen übereinstimmen.
Einfache KI-Skripte benötigen nur eine einfache Protokollierung und Fehlerverfolgung. Fortgeschrittene agentische KI-Systeme, die planen, Tools aufrufen, Daten abrufen oder mit anderen Agenten zusammenarbeiten, erfordern eine bessere Beobachtbarkeit, um einen sicheren Betrieb und die Fehlerbehebung zu unterstützen.
Warum die KI-Beobachtbarkeit wichtig ist
KI-Agenten handeln probabilistisch und autonom. Sie können halluzinieren, den abgerufenen Kontext falsch handhaben oder Tools auf eine Weise missbrauchen, die plausibel erscheint, bis etwas kaputt geht. Und da Agenten selbst Maßnahmen ergreifen können, können ihre Fehler schwerwiegendere nachgelagerte Auswirkungen haben als Fehler in reinen Chat-Systemen.
Darüber hinaus halten KI-Agenten Einzug in wichtige Workflows, bei denen Fehler reale Folgen haben: Unterstützung bei finanziellen Entscheidungen, Sicherheitsoperationen sowie klinische und operative Prozesse im Gesundheitswesen. In diesem Umfeld sind Transparenz und Erklärbarkeit notwendig, um das Risiko einzudämmen und eine verantwortungsvolle Nutzung zu demonstrieren. So wurde in Untersuchungen und Praxisleitfäden für die Finanzdienstleistungsbranche wiederholt betont, dass erklärbare KI die Einhaltung von Vorschriften, das Vertrauen und das Risikomanagement unterstützt. Auch Forschung zur KI im Gesundheitswesen betrachtet transparente KI-gesteuerte Entscheidungen als extrem wichtig für eine sichere und verantwortungsvolle Nutzung.
Durch die Beobachtbarkeit wird das Verhalten von Agenten in verwaltbare Systeme umgewandelt: Sie unterstützt die Ursachenanalyse, verkürzt die Zeit bis zur Diagnose und liefert die Beweise, die für Governance-Frameworks mit Schwerpunkt auf Messung, Überwachung und laufendem Risikomanagement erforderlich sind. Für Sicherheitsteams können Funktionen wie die Bedrohungsüberwachung die Beobachtbarkeit von Agenten ergänzen, indem sie verdächtige Aktivitäten mit den Daten und Systemen korrelieren, die ein Agent genutzt hat.
Tabelle 1. Wie sich die Beobachtbarkeit auf verschiedene Agentenszenarien auswirkt
Praktisches Szenario | Beobachtbares Agentenverhalten | Nicht-beobachtbares Agentenverhalten |
Halluzinierter Output löst eine Fehlentscheidung aus | Traces zeigen die identifizierten Quellen, Zwischenschritte und Vertrauenssignale für die Ursachenanalyse (RCA) | Nur die endgültige Antwort ist sichtbar; RCA wird zum Rätselraten |
Toolaufruf verursacht eine unbeabsichtigte Änderung | Protokolle verknüpfen die Aktion mit bestimmten Toolaufrufen, Parametern und Berechtigungen | Die Aktion erscheint als „etwas hat sich geändert“ und lässt sich nirgendwo zuordnen |
Gefährdung sensibler Daten | Telemetrie zeigt, auf welche Daten zugegriffen wurde und wohin sie übertragen wurden | Der Datenzugriff ist undurchsichtig; die Datengefährdung wird vielleicht erst lange nach der Tat entdeckt |
Compliance-/Audit-Prüfung | Nachweise unterstützen Berichterstattung und Kontrollvalidierung | Begrenzte Artefakte; Teams sind auf manuelle Rekonstruktion angewiesen |
Wichtige Telemetriedaten und Metriken für die Überwachung von KI-Agenten
Eine wirksame Beobachtung von KI-Agenten hängt von der Erfassung der richtigen Telemetrie ab. Dazu gehören zumindest detaillierte Eingabe- und Ausgabeprotokolle, Aufzeichnungen über Toolberechtigungen und Aufrufsequenzen, Entscheidungswege, Fehlerraten und Ausführungsspuren. Anhand dieser Signale lässt sich rekonstruieren, was ein Agent versucht hat, was er tatsächlich getan hat und wo möglicherweise etwas schief gelaufen ist. Bei agentischen Systemen, die in mehreren Schritten planen und handeln, ist die Sichtbarkeit von Zwischenentscheidungen oft wichtiger als der endgültige Output.
Für LLM-basierte Agenten benötigen Teams auch Einblicke in die Nutzung von Kontextfenstern, den Token-Verbrauch und die Latenzzeit bei Prompts, Abrufschritten und Toolaufrufen. Die Verfolgung der Token-Effizienz hilft bei der Kontrolle von Kosten und Leistung, während Latenzmetriken Engpässe aufzeigen, die sich bei ausgedehnten oder Multi-Agent-Workflows häufen können. Zeitreihendaten verknüpfen all dies miteinander und ermöglichen es Unternehmen, Trends über Stunden, Tage oder Wochen zu beobachten und allmähliche Leistungseinbußen oder plötzliche Anomalien in der Agentenleistung zu erkennen. Durch die Integration von Telemetrie mit Funktionen für die Anomalie-Erkennung und anderen sicherheitsrelevanten Signalen können Teams die Aktivität von Agenten mit ungewöhnlichen Mustern korrelieren, die auf Fehlkonfigurationen, Missbrauch oder aufkommende Risiken hinweisen können.
Die Beobachtungsfähigkeiten in Rubrik Agent Cloud sind für diese Gegebenheiten konzipiert. Die Plattform bietet einen Überblick darüber, wie Agenten mit Daten interagieren, wie sich Aktionen im Laufe der Zeit entwickeln und wie sich das Verhalten von Agenten in verschiedenen Umgebungen ändert. Dieser Ansatz geht über allgemeine Überwachungstools hinaus, indem die Leistung von Agenten direkt mit der Datensicherheit und dem betrieblichen Kontext korreliert wird.
Anwendungsfälle: Wo die Beobachtbarkeit von Agenten einen Unterschied macht
KI-Agenten übernehmen im gesamten Unternehmen operative Aufgaben. Die Beobachtbarkeit von Agenten macht aus autonomen KI-Systemen in den folgenden Bereichen operative Ressourcen, die Teams messen, verwalten und denen sie vertrauen können:
IT-Betrieb: Beobachten Sie Agenten, die Abhilfemaßnahmen oder die Priorisierung von Vorfällen automatisieren, mit klaren Traces, die zeigen, warum bestimmte Maßnahmen ergriffen wurden und wie sie sich auf die Stabilität des Systems auswirken.
Sicherheit: Verfolgen Sie, wie Agenten Bedrohungen einstufen, Kontrollen empfehlen oder Reaktionen einleiten, um Entscheidungen zu validieren und Aktivitäten mit umfassenderen Sicherheitssignalen zu korrelieren.
Kundenbetreuung: Überprüfen Sie die Interaktionen der Agenten, um Eskalationspfade, die Toolnutzung und halluzinierte oder ungenaue Antworten zu überprüfen, die das Kundenvertrauen beeinträchtigen könnten.
Kodierungs-Copilots: Überwachen Sie Code-Vorschläge und angewandte Änderungen, insbesondere wenn Agenten mit Produktionssystemen oder Repositories interagieren, die mit sensiblen Workloads verbunden sind.
- DevOps und CI/CD: Beobachten Sie Deployment- und QA-Agenten bei der Verwaltung von Infrastructure-as-Code und helfen Sie Teams bei der Diagnose fehlgeschlagener Releases oder unbeabsichtigter Konfigurationsabweichungen.
Regulierte Branchen: Überwachen Sie den Zugriff von Agenten auf sensible Daten wie Gesundheitsdaten oder Finanzdokumente und unterstützen Sie die Einhaltung von Vorschriften und die kontrollierte Datennutzung zusammen mit Funktionen wie simulierter Cyber-Wiederherstellung.
Best Practices für die Implementierung der Beobachtbarkeit von Agenten
Die Beobachtbarkeit der Agenten sollte nicht als Zusatz behandelt werden. Sie muss von Anfang an in das Design, die Bereitstellung und den Betrieb von Agenten integriert werden, damit die Teams Risiken frühzeitig erkennen, Probleme schnell diagnostizieren und bei der Skalierung von Agenten das Vertrauen erhalten können.
Im Folgenden finden Sie sechs Best Practices für die Beobachtbarkeit von KI-Agenten, die Ihnen den Einstieg erleichtern:
Definieren Sie klare Ziele für die Beobachtbarkeit: Legen Sie fest, was am wichtigsten ist: Überprüfbarkeit, Leistungsoptimierung, Identifizierung von risikoreichen Agenten, Erkennung unerwünschter Aktionen, Debugging komplexer Workflows oder Unterstützung forensischer Analysen nach einem Vorfall.
Instrumentieren Sie Agenten vom ersten Tag an: Protokollieren Sie Schlussfolgerungen, erfassen Sie den Zugriff auf und die Nutzung von Tools, zeichnen Sie den Identitäts- und Berechtigungskontext auf, verfolgen Sie Fehler und messen Sie die Time-to-Action für wichtige Entscheidungen.
Verwenden Sie eine strukturierte Protokollierung und zentralisierte Pipelines: Standardisierte Schemata und zentralisierte Beobachtungstools ermöglichen es, Aktivitäten über Agenten, Plattformen und Umgebungen hinweg in Echtzeit zu korrelieren.
Erstellen Sie Warnmeldungen und Dashboards: Überwachen Sie anomales Verhalten, Richtlinienverstöße und Leistungseinbußen, und machen Sie Probleme sichtbar, bevor sie sich auf Benutzer oder Systeme auswirken.
Testen Sie die Beobachtbarkeit im Staging: Verwenden Sie synthetische Workflows und Randfälle, um zu überprüfen, ob sich Telemetrie, Warnmeldungen und Dashboards unter realistischen Bedingungen wie erwartet verhalten.
Führen Sie zentralisierte Agent Operations-Plattformen ein: Plattformen wie Rubrik bieten eine einheitliche Ansicht über alle Entwicklungsframeworks für Agenten und helfen den Teams, das Verhalten der Agenten mit anderen Daten und Risikosignalen zu verbinden.
Vertrauen aufbauen durch Agentenbeobachtbarkeit
Die Beobachtbarkeit von Agenten ist von grundlegender Bedeutung für den Betrieb von KI-Systemen, die zuverlässig, rechenschaftspflichtig und hochleistungsfähig sind. Da Agenten über verschiedene Bereiche hinweg skalieren und autonom agieren, benötigen Unternehmen einen kontinuierlichen Überblick darüber, wie Entscheidungen getroffen werden und wie sich diese Entscheidungen auf Daten und Systeme auswirken.
Auf Unternehmensebene ist die Überwachung nicht optional, sondern unerlässlich für das Risikomanagement, die Fehlerdiagnose und die Aufrechterhaltung der Betriebskontrolle. Rubrik unterstützt diesen Ansatz mit Rubrik Agent Cloud und starken Datentransparenz- und Ausfallsicherheitspraktiken, die Organisationen helfen, sichere, beobachtbare und auditierbare KI-Systeme zu betreiben.
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