Agentic AI & Echtzeit-Automatisierungsplattformen

Von KI-Antworten zu KI-Aktionen — sicher, governiert und in Echtzeit.

Viele Organisationen nutzen bereits KI zur Texterstellung. Nur sehr wenige können KI sicher Aktionen ausführen lassen.

Agentic AI umfasst autonome oder semi-autonome Systeme, die Events beobachten, über Kontext nachdenken, nächste Schritte entscheiden, mit Tools und Systemen interagieren und Aktionen ausführen — sicher und auditierbar.

Acosom entwirft und implementiert enterprise-grade Agentic-AI-Plattformen, die KI-Agenten mit Echtzeit-Systemen, Streaming-Daten und internen Tools integrieren — ohne Kontrollverlust.

Was Ihre Organisation gewinnt

Über Chatbots hinaus zu KI-Systemen, die autonom, sicher und in Echtzeit agieren können.

KI, die handeln kann — nicht nur antworten

Über Chatbots hinaus. Ihre KI-Systeme können Workflows auslösen, Systeme aktualisieren, Daten anreichern und automatisch auf Events reagieren.

Kontrollierte & auditierbare KI-Aktionen

Jede Agenten-Aktion wird geloggt, validiert und governiert. Keine unkontrollierte Tool-Nutzung. Keine “Black Box”-Automatisierung.

Echtzeit-Entscheidungsfindung

Agenten reagieren auf Live-Datenströme, nicht auf statische Prompts. Dies ermöglicht Use Cases, die mit Request/Response-LLMs allein unmöglich sind.

Sichere Integration mit Enterprise-Systemen

Agenten interagieren mit internen APIs, Datenbanken, Ticketing-Systemen, Monitoring-Tools und IoT-Plattformen — unter strikten Guardrails.

Deterministisches, wiederholbares Verhalten

Wir entwerfen Agenten mit vorhersehbarem Verhalten durch strukturiertes Reasoning, State-Management und begrenzte Autonomie.

Eine skalierbare Automatisierungs-Foundation

Agenten-Logik wird wiederverwendbar über Abteilungen hinweg, nicht ein einmaliges Experiment.

Erfolgsgeschichte

Von Incident-Erkennung zu automatisierter Lösung

Ein Finanzdienstleister musste die Incident-Response-Zeiten über seine Infrastruktur hinweg reduzieren. Wir implementierten ein event-getriebenes Agenten-System, das Kafka-Streams überwacht, Alerts korreliert und häufige Probleme automatisch behebt.

Ergebnis: 60% Reduktion der MTTR, 40% weniger Eskalationen an On-Call-Teams und vollständige Audit-Trails für Compliance. Das System verarbeitet täglich sicher Tausende von Events.

Besprechen Sie Ihren Use Case

Was wir bauen

Agentic-AI-Architekturen

Agenten sind Software-Systeme, keine Demos.

Wir entwerfen Agenten-Systeme mit Planungs- & Reasoning-Komponenten, Kurz- und Langzeitgedächtnis, Task-Dekomposition, Retry- & Fehlerbehandlung und Eskalationspfaden zu Menschen.

Kernkomponenten: Zielinterpretation, Kontext-Zusammenstellung, Aktionsplanung, State-Persistenz, Feedback-Schleifen und Human-in-the-Loop-Integration. Jede Komponente ist debugbar, testbar und auditierbar.

Event-getriebene & Echtzeit-Agenten

Über prompt-basierte Agenten hinaus.

Wir bauen event-getriebene Agenten, die auf Kafka-Topics, Flink-Streams, Datenbank-Change-Events, Monitoring-Alerts, IoT-Signale und Business-Events reagieren.

Technologien: Flink Agents Framework, Akka Agents, kundenspezifische event-getriebene Agent-Runtimes. Agenten operieren kontinuierlich und zuverlässig.

MCP (Model Context Protocol) Server

Das fehlende Bindeglied zwischen LLMs und Enterprise-Systemen.

Wir bauen kundenspezifische MCP-Server, die interne Tools sicher für KI-Agenten bereitstellen, Schemas und Contracts durchsetzen, Inputs und Outputs validieren, Authorization & Rate-Limits anwenden und jeden Call loggen und auditieren.

MCP-fähige Tools: Interne APIs, Datenbanken, Monitoring-Systeme, Ticketing-Plattformen, Workflow-Engines, operative Systeme. So wird KI operativ sicher.

Tooling & Workflow-Integration

Agenten werden Teil Ihres operativen Gefüges.

Wir integrieren Agenten mit CI/CD-Systemen, ITSM-Tools, ERP/CRM-Systemen, Monitoring- & Observability-Stacks, Daten-Plattformen und Echtzeit-Analytics-Systemen.

Agenten-Governance & Risikokontrolle

Essenziell für regulierte Umgebungen.

Wir implementieren Governance-Patterns inklusive begrenzter Autonomie-Level, Approval-Workflows, Kill-Switches, Action-Simulation/Dry-Runs, Policy-Enforcement und Eskalation zu Menschen.

Kundenspezifische Agenten-Interfaces

Agenten sind transparent — nicht mysteriös.

Je nach Use Case bieten wir chat-basierte UIs, Dashboards mit Agenten-Entscheidungen, Approval-Interfaces, Log- & Audit-Views und Integration in bestehende Portale.

Technologien, die wir nutzen (Vendor-Neutral)

Agenten-Frameworks & Runtimes

Model-agnostisch by Design.

LangChain (wo angemessen), kundenspezifische Agent-Runtimes, Flink Agents Framework, Akka Agents und MCP (Model Context Protocol).

LLMs können on-prem, hybrid oder cloud-basiert sein.

Event-Streaming & Integration

Echtzeit-Daten-Foundation.

Kafka & Event-Streaming, REST/gRPC/async APIs, Datenbank-Change-Streams und Message-Queues.

Governance & Observability

Produktions-grade Agenten-Systeme.

Policy-Engines, Observability- & Tracing-Tools, Audit-Logging und Monitoring-Dashboards.

Warum Acosom wählen

Was unterscheidet Agentic AI von Chatbots?

Chatbots antworten auf User-Prompts. Agentic-AI-Systeme beobachten, denken nach und handeln autonom. Sie überwachen Event-Streams, treffen Entscheidungen basierend auf Echtzeit-Kontext, interagieren mit Enterprise-Systemen über Tools und führen Aktionen unter Governance aus.

Der Hauptunterschied: Agenten können kontinuierlich ohne menschliche Prompts operieren, was sie für Automatisierungs-Szenarien geeignet macht, die proaktive Aktionen erfordern.

Wie stellen Sie sicher, dass Agenten keine gefährlichen Aktionen ausführen?

Wir implementieren mehrere Sicherheitsebenen:

Begrenzte Autonomie: Agenten haben strikt definierte Berechtigungen und Fähigkeiten
Approval-Workflows: Kritische Aktionen erfordern menschliche Genehmigung
Dry-Run-Modus: Test von Agenten-Verhalten ohne tatsächliche Ausführung
Kill-Switches: Sofortige Shutdown-Fähigkeit
Validierungs-Layer: Input/Output-Prüfung vor jeder Aktion
Audit-Trails: Vollständiges Logging aller Agenten-Entscheidungen und -Aktionen

Agenten sind konservativ designed und eskalieren unsichere Fälle an Menschen.

Können Agenten mit unseren bestehenden Systemen arbeiten?

Ja. Wir bauen MCP-Server und kundenspezifische Integrationen, die Ihre bestehenden Systeme über klar definierte Interfaces für Agenten bereitstellen. Dies funktioniert mit praktisch jedem System mit API: Datenbanken, ITSM-Tools, Monitoring-Plattformen, Workflow-Engines, CRM/ERP-Systeme und operative Tools.

Vendor-neutraler Ansatz: Wir integrieren mit Ihrem bestehenden Stack, anstatt Ersatz zu erfordern.

Was ist der Unterschied zwischen event-getriebenen und prompt-basierten Agenten?

Prompt-basierte Agenten warten auf User-Input, verarbeiten eine Anfrage und antworten. Sie sind stateless und reaktiv.

Event-getriebene Agenten überwachen kontinuierlich Datenströme (Kafka, Flink, Datenbank-Changes, Monitoring-Alerts) und reagieren automatisch auf Events. Sie halten State, können komplexe Workflows handhaben und operieren ohne konstanten menschlichen Input.

Nutzen Sie event-getriebene Agenten wenn: Sie proaktive Automatisierung, Echtzeit-Response auf System-Events oder kontinuierliches Monitoring und Action benötigen.

Wie lange dauert es, ein Agentic-AI-System zu deployen?

Ein produktionsreifes Agenten-System dauert typischerweise 8-16 Wochen:

Wochen 1-3: Use-Case-Definition, Architektur-Design, Sicherheits-Anforderungen
Wochen 4-6: Agenten-Design, MCP-Server-Entwicklung, Integration-Setup
Wochen 7-10: Testing, Validierung, Dry-Run-Szenarien
Wochen 11-16: Produktions-Deployment, Monitoring-Setup, Governance-Implementierung

Proof-of-Concept-Demonstrationen für spezifische Use Cases sind in 2-3 Wochen möglich.

Brauchen wir unsere eigene LLM-Infrastruktur für Agentic AI?

Nein. Agentic-AI-Systeme sind model-agnostisch. Sie können nutzen:

On-Premises-LLMs (wenn Sie private KI-Infrastruktur haben)
Hybrid-Setups (einige Agenten on-prem, andere cloud-basiert)
Cloud-basierte LLM-APIs (mit angemessenen Daten-Kontrollen)

Unsere Empfehlung: Für hochsensitive Use Cases kombinieren Sie On-Premises-LLMs mit unseren Agentic-Plattformen. Für andere funktionieren cloud-basierte LLMs gut, wenn korrekt governiert.

Bereit, sichere, governierte KI-Agenten zu bauen, die in Echtzeit agieren? Lassen Sie uns sprechen!