KI-Agenten, oft einfach nur „verpackte LLMs“, fehlt es an Robustheit und sie schließen die Lücke zwischen realen Daten und KI-Entwicklungen nicht. Spezialisierte kleine Agenten, die wiederholbare Aufgaben ausführen und nach deren Abschluss beendet werden können, sind besser geeignet. Agentic RAG, sicher verkettet und mit Zugriffsbeschränkungen auf tiefgehende Infrastrukturdaten, kontrolliert Kommunikation und Ausführung, wobei jede Aktion geprüft und protokolliert wird. Es erweitert traditionelle RAG-Systeme, indem es externe Tools integriert und Schleifen bei Funktionsaufrufen ermöglicht, wodurch externe Ressourcen für Datenergänzung, Prüfung und komplexe Schlussfolgerungen genutzt werden können.
Soweit, so gut.
Aber eine wichtige Ebene fehlt noch – Kontrolle und Steuerung. Deshalb entwickeln wir einen neuen und offenen Protokoll-Stack, indem wir das Model Context Protocol (MCP) zum Agent Context Protocol (ACP) erweitern. Diese zusätzliche Ebene ermöglicht Agentenverkettung, reduziert die Möglichkeit von Datenlecks und gibt Entwicklern sowie Datenschutzbeauftragten die Kontrolle, die sie benötigen, um autonome Agenten nahtlos über verschiedene Umgebungen hinweg kollaborieren zu lassen. Wir entwickeln diesen Layer und schießen die Lücke zwischen Daten, AI und Automation.
Die Grundlagen: Model Context Protocol
Das Model Context Protocol (MCP), ursprünglich von Anthropic entwickelt, bildet das Rückgrat für die Verwaltung von Interaktionen zwischen LLM-basierten Anwendungen (wie Claude Desktop) und diversen Datenökosystemen. Es integriert Tools nahtlos mit:
- Öffentlichen Datendiensten
- Privaten und öffentlichen APIs
- Dokumentenarchiven
- Unternehmensgerechten Datensystemen
MCP ermöglicht es, dass LLM-basierte Anwendungen zusammenarbeiten, indem sie in einen gemeinsamen Arbeitskontext eingebettet werden – ein loses Netzwerk aus MCP-Clients und MCP-Servern. Es dient als Brücke zwischen intelligenten Tools und den Daten, die sie für eine effektive Funktion benötigen.
Das ist ein bedeutender Fortschritt, aber nicht wirklich geeignet für unternehmenskritische Operationen.
Der nächste große Schritt
Wenn wir eine Vielzahl von Agenten haben, die mehr oder weniger unabhängig arbeiten, stellt sich die Frage: Wie stellen wir sicher, dass sie nur auf die Daten zugreifen, die sie wirklich benötigen, und nur das tun, wofür sie vorgesehen sind?
Unsere Antwort: eine Art Agenten-Firewall, ähnlich wie wir es aus der SaaS-Welt kennen. Dort nutzen wir Anwendungs-Firewalls, die abgeschottete Bereiche schaffen, in denen Anwendungen nur auf die benötigten APIs in sicherer Weise zugreifen können. Warum also nicht dasselbe Prinzip auf KI-Agenten anwenden?
Wir nennen es Data Firewall – ein Gateway, das sicherstellt, dass Entwickler und Architekten sicheren Datenzugriff und Governance für KI-Workloads haben. Wir erweitern die Fähigkeiten der Agenten, indem wir dezentrale Kommunikation, breiten Zugang und zuverlässigen Betrieb ermöglichen.
Um dies zu erreichen, fügen wir ein offenes, auf Compliance ausgerichtetes Protokoll zwischen Agenten und Datenquellen hinzu, das aus drei Schichten besteht:
1. Governance
- Verfolgt Nutzungskontexte, um sicheren Zugriff auf Datenprodukte durchzusetzen.
2. Zugriffskontrolle (Access Control)
- Erweitert traditionelle ACLs (Access Control Lists) und RBAC (Role-Based Access Control), indem der Zweck des Zugriffs überprüft wird.
- Selbst mit gültigen Anmeldedaten wird der Zugriff ohne klaren, dokumentierten Grund verweigert.
3. Auditierbarkeit
- Protokolliert jede Interaktion – wer wann auf welche Daten zu welchem Zweck zugegriffen hat.
Die ACP-Protokollebene definiert und automatisiert auf offene und einfache Weise, wie Unternehmen die vollständige Kontrolle über ihre Datenumgebungen behalten, während produktive und kollaborative KI-Workloads ermöglicht werden.
Was bringt es Ihnen?
Während sich MCP darauf konzentriert, Tools mit Daten zu verbinden, erweitert ACP diese Fähigkeiten, um die Zusammenarbeit und Autonomie von Agenten zu ermöglichen. Mit Scalytics Connect interagieren Agenten nahtlos mit Datenprodukten und Tools, geführt durch ihren spezifischen Nutzungskontext. Dies stellt einen Durchbruch für unternehmensgerechte Agentensysteme dar und setzt einen neuen Standard für sichere und skalierbare KI-Kollaboration.
Mit ACP können Agenten:
- Dezentral kommunizieren: Sicher über verschiedene Hosts hinweg zusammenarbeiten.
- Breiten Zugriff nutzen: Tools, Daten und Speicher ohne infrastrukturelle Einschränkungen verwenden.
- Zuverlässig arbeiten: Robuste Protokolle wie Apache Kafka für fehlertoleranten, asynchronen Datenaustausch nutzen.
Unternehmensgerechte Architektur
Scalytics bietet eine widerstandsfähige Grundlage für den Betrieb von Agenten. Diese arbeiten in containerisierten Umgebungen, verarbeiten Daten lokal und geben nur die notwendigen Ergebnisse für gemeinsame Aufgaben wie Modelltraining oder erweiterte Datenabfragen preis.
Durch die Nutzung des bewährten Apache-Kafka-Protokolls für Resilienz, Persistenz und garantierte Datenübertragung können Agenten sicher in kontrollierten, containerisierten Umgebungen arbeiten. Sie verarbeiten lokale Daten sicher und stellen Ergebnisse nur für gemeinsame Workloads wie Modelltraining oder komplexe Informationsabfragen bereit – eine bahnbrechende Fähigkeit für unternehmensgerechte Agentensysteme.
Geschäftlicher Nutzen
Scalytics Connect definiert Unternehmens-KI-Strategien neu, indem es Organisationen ermöglicht, sichere, kollaborative und skalierbare Systeme zu entwickeln. So schafft es Mehrwert:
Einheitliche Agenten-Ökosysteme
Scalytics Connect verbindet Agenten und Tools sicher über Regionen und Abteilungen hinweg und fördert nahtlose Zusammenarbeit.
Mühelose Integration
Durch die Nutzung von unternehmensgerechter Infrastruktur wie Apache Kafka integriert sich Scalytics Connect in bestehende Systeme, ohne teure Überholungen zu erfordern.
Governance und Compliance an erster Stelle
Mit einem Compliance-orientierten Gateway ermöglicht Scalytics Connect sichere und regulierte Abläufe, schützt Unternehmensdaten und maximiert gleichzeitig deren Nutzen.
Daten in Bewegung
Agenten verarbeiten und teilen Echtzeitdaten sicher und folgen dabei der Philosophie „Daten in Bewegung“, die für moderne KI-Systeme entscheidend ist.
KI-Bereitschaft
Scalytics Connect bereitet Unternehmen darauf vor, sichere und kollaborative KI-Systeme mit Präzision und Vertrauen zu skalieren.
Warum das wichtig ist
KI-Infrastruktur ist die Grundlage
MCP und ACP bieten ein robustes, skalierbares Framework, das KI unternehmensfähig macht. Diese Protokolle schaffen die Grundlage für sichere und moderne KI-Systeme.
Governance
Scalytics Connect legt den Fokus auf Compliance und sorgt dafür, dass Datenzugriff und -nutzung transparent, sicher und vollständig reguliert sind.
Zusammenarbeit
Agenten können sicher Tools, Speicher und Daten über Hosts hinweg teilen, innovative Workflows ermöglichen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.
Der Weg nach vorn – Unsere Vision
Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Unternehmens-KI dar, indem autonome Agenten integriert werden, die dynamische Entscheidungen treffen und Daten in Echtzeit analysieren können. Im Gegensatz zu traditionellen RAG-Systemen, die Informationen passiv abrufen und präsentieren, agieren Agentic RAG-Systeme aktiv. Sie führen mehrstufige Analysen durch und nutzen Tools, um komplexere und sinnvollere Interaktionen zu ermöglichen.
Unser erster Anwendungsfall in der Produktion ist bereits in Arbeit. Dabei wird demonstriert, wie dezentrale Agenten asynchron über Confluent Cloud mithilfe der Scalytics Connect MCP-Implementierung kommunizieren. Dieser Anwendungsfall zeigt, wie Scalytics Connect die Zusammenarbeit von Agenten transformiert und gleichzeitig Compliance und Governance in bestehenden Datenstreaming-Umgebungen sicherstellt.
Mit Scalytics Connect können Unternehmen das volle Potenzial ihrer KI-Strategien sicher und effizient erkunden und eine sichere, produktive Zusammenarbeit in ihren gesamten Ökosystemen freischalten.
Über Scalytics
Apache Wayang: Das führende Java-basierte Federated Learning-Framework
Scalytics nutzt Apache Wayang als Basis, und wir sind stolz darauf, dieses Projekt zu fördern. Sie können das öffentliches GitHub-Repository hier einsehen. Wenn Ihnen unsere Software gefällt, zeigen Sie Ihre Wertschätzung und Unterstützung – ein Stern ⭐ würde uns viel bedeuten!
Wenn Sie professionelle Unterstützung von unserem Team von branchenführenden Experten benötigen, können Sie sich jederzeit an uns über Slack oder E-Mail wenden.
