heise+ | Agentic-Native Architecture: Warum autonome Agenten zuerst Kontrolle brauchen

Generative KI hat als Assistenz begonnen: Texte zusammenfassen, Code vorschlagen, Analysen beschleunigen. Diese erste Welle war eine Erweiterung bestehender Anwendungen. Die zweite Welle verändert die Architektur selbst. KI-Agenten interpretieren Ziele, planen Schritte, wählen Werkzeuge, greifen auf Daten zu und koordinieren andere Agenten. Damit entsteht eine neue Ausführungsschicht im Unternehmen.

• Agentic-Native Architecture stärkt Kontrolle und Sicherheit bei KI-Agenten durch die Integration von Identität, Policies und Auditierbarkeit in der Laufzeit.
• Die Skalierung von KI-Agenten erfordert eine gleichzeitige Skalierung von Kontrollmechanismen, um deren Eingreifen in reale Prozesse zu regulieren.
• Traditionelle Ansätze wie API-Gateways und Monitoring sind unzureichend – neue Architekturansätze müssen Tool-Grenzen und Laufzeitkontrollen berücksichtigen.

Der Unterschied liegt im Handlungsspielraum. Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein Agent verfolgt Aufgaben. Er leitet aus Zielen Pläne ab, kombiniert Kontext und ruft eine Folge von Tools auf. Für die Enterprise-Architektur ist das kein normaler API-Client, sondern ein dynamischer Akteur mit Identität, Rechten, Gedächtnis und Delegationsfähigkeit.

Kevin Latka gestaltet als IT- und KI-Architekt intelligente Lösungen vom Code bis zum übergreifenden Systemdesign. Als Informatiker verbindet er technologische Tiefe mit einem klaren Blick für komplexe Herausforderungen und schätzt besonders die enge Zusammenarbeit mit Menschen. Den Ausgleich zur IT findet er im Motorsport – auf der realen wie auf der virtuellen Rennstrecke.

Sobald Systeme handeln, verschiebt sich der Schwerpunkt von der Modellintegration zu Betriebsfähigkeit, Sicherheit und Governance. Die Architektur muss nicht mehr nur Cloud-Workloads betreiben, sondern autonome digitale Akteure kontrollieren. Sie wird Agentic-Native.