Schlüsselpunkte
- Ein Multi-Agenten-System (MAS) nutzt mehrere autonome Software-Agenten, um IT-Aufgaben zu koordinieren, Workflows zu automatisieren und verteilte Umgebungen effizienter zu verwalten.
- KI-gestützte Multi-Agenten-Systeme ermöglichen proaktive Problembehebung: Sie erkennen Probleme, automatisieren Reaktionen, reduzieren manuellen Aufwand und beschleunigen die Lösung von Vorfällen.
- Eine konsequente Governance, Sicherheitskontrollen und Integrationen in RMM und ITSM sorgen dafür, dass Multi-Agenten-Systeme sicher über hybride, Cloud- und Edge-Umgebungen hinweg skalieren.
Je stärker Ihre Infrastruktur verteilt ist, desto mehr Verwaltungsaufwand entsteht beim Management von Endpunkten, bei Cloud-Workloads, Niederlassungen und Service-Workflows über mehrere Standorte hinweg.
Mit wachsender Umgebung werden einzelne, isolierte Automatisierungsskripte immer schwerer zu pflegen, zu analysieren und zuverlässig über verschiedene Systeme und Workflows hinweg abzustimmen. Deshalb setzen viele Unternehmen inzwischen auf Multi-Agenten-Modelle für die Automatisierung, die autonome IT-Operations unterstützen und Problembehebung sowie betriebliche Workflows effizienter koordinieren. Auf das Multi-Agenten-Segment entfielen 2024 mehr als 66 % des weltweiten Marktes für agentenbasierte KI.
Doch was genau ist ein Multi-Agenten-System, und wie können IT-Teams damit manuellen Aufwand senken und ihren Betrieb wirksamer skalieren?
Was ist ein Multi-Agenten-System?
Ein Multi-Agenten-System (MAS) koordiniert mehrere autonome Software-Agenten über gemeinsame IT-Aufgaben und Umgebungen hinweg. Jeder Agent übernimmt eine bestimmte Aufgabe und tauscht dabei Telemetriedaten, den Status der Problembehebung und Systemdaten mit den anderen Agenten aus.
In der Praxis können Agenten die Patch-Compliance überwachen, fehlgeschlagene Dienste neu starten, Netzwerkbedingungen prüfen oder den Ticketstatus in Ihrer Umgebung automatisiert aktualisieren.
Anders als zentralisierte Automatisierungs-Workflows verteilt ein MAS diese Aktionen auf mehrere Agenten, die näher an den von ihnen verwalteten Systemen arbeiten. Das verringert die Abhängigkeit von einer einzigen Orchestrierungsebene und erlaubt es Ihrem Team, Aufgaben gleichzeitig auf Endpunkten, in Cloud-Diensten und an Niederlassungsstandorten zu automatisieren.
So verbessern KI-gestützte Multi-Agenten-Systeme den IT-Betrieb
Ein KI-gestütztes Multi-Agenten-System ergänzt die verteilte Automatisierung um adaptive Entscheidungsfindung. Statt ausschließlich festen Skripten zu folgen, können die Agenten das Verhalten Ihrer Endpunkte, die Historie der Problembehebung und die aktuellen Bedingungen der Infrastruktur auswerten, bevor sie Aktionen auslösen.
So kann Ihr Team wiederkehrende Behebungsarbeiten reduzieren und gleichzeitig schneller auf Probleme in großen Endpunkt-Umgebungen reagieren.
Multi-Agenten-Systeme unterstützen die proaktive Problembehebung
Ein Multi-Agenten-System verbessert die proaktive Problembehebung, indem es die Problemerkennung direkt mit automatisierten Reaktions-Workflows verknüpft. Agenten können beispielsweise wiederholte Anwendungsabstürze erkennen, Dienstabhängigkeiten prüfen, betroffene Dienste neu starten und ungelöste Systemprobleme automatisiert eskalieren, bevor Benutzer:innen überhaupt ein Ticket erstellen.
Das System kann außerdem:
- wiederkehrende Instabilität von Endpunkten an entfernten Standorten erkennen
- Patch-Validierung und Rollback-Aktionen koordinieren
- ungelöste Vorfälle anhand vordefinierter Reaktionsregeln eskalieren
- manuelles Scripting für Routineaufgaben der Problembehebung reduzieren
Da die Agenten fortlaufend Geräte- und Behebungsdaten austauschen, verkürzt Ihr Team die Zeit zwischen Problemerkennung und Gegenmaßnahme. Das verringert auch die Alarmmüdigkeit, weil nur ungelöste oder besonders kritische Vorfälle in die Eskalations-Warteschlangen gelangen.
Bessere Skalierbarkeit und mehr Transparenz im Betrieb mit MAS
Je größer Ihr Endpunkt-Bestand wird, desto schwieriger lassen sich zentralisierte Automatisierungs-Workflows während Patch-Zyklen, Ausfällen oder Bereitstellungsfenstern skalieren. Ein MAS verteilt Aufgaben auf mehrere Agenten, statt jede Aktion über eine einzige Automatisierungsebene laufen zu lassen.
So bleiben die Reaktionszeiten in Ihrer Umgebung auch bei Lastspitzen oder umfangreichen Infrastrukturänderungen stabil. Gleichzeitig hilft eine zentrale Berichterstattung Ihrem Team dabei, Folgendes nachzuverfolgen:
- welche Agenten Behebungsmaßnahmen ausgeführt haben
- Eskalationsaktivitäten über Umgebungen hinweg
- Trends beim Ressourcenverbrauch
- Konfigurationsänderungen im Zusammenhang mit Automatisierungs-Workflows
Diese Nachvollziehbarkeit ist besonders in MSP- und hybriden IT-Umgebungen wichtig, in denen automatisierte Aktionen gleichzeitig an mehreren Standorten ablaufen.
So steuern und sichern Sie ein KI-gestütztes Multi-Agenten-System
Auch autonome Problembehebung braucht klare Kontrollmechanismen. Ohne Governance-Richtlinien wenden Ihre Agenten Konfigurationsänderungen womöglich uneinheitlich an, eskalieren Vorfälle falsch oder führen Aktionen außerhalb der freigegebenen Workflows aus.
Diese Risiken sind allerdings schwer zu beherrschen, wenn Ihr Unternehmen agentenbasierte Automatisierung auf immer größere und stärker verteilte Umgebungen ausweitet. Laut einer Untersuchung von McKinsey geben nur rund ein Drittel der Unternehmen an, über ausgereifte Governance-Praktiken für agentenbasierte KI-Systeme zu verfügen. Das zeigt, wie schwer es Teams nach wie vor fällt, autonome Workflows mit durchgängiger Kontrolle und klarer Verantwortlichkeit zu skalieren.
Governance-Frameworks für MAS-Umgebungen aufbauen
Ihre Governance-Richtlinien sollten Freigabeanforderungen, Eskalationsschwellen, Servicezielvorgaben und Grenzen für automatisierte Aktionen festlegen. Agenten dürfen zum Beispiel fehlgeschlagene Dienste automatisiert neu starten, während Firewall-Änderungen in der Produktion weiterhin eine manuelle Freigabe erfordern.
Governance-Frameworks sollten außerdem Folgendes vereinheitlichen:
- Richtlinien für die Kommunikation zwischen Agenten
- Eskalationsanforderungen
- Verfahren für die Audit-Protokollierung
- Freigabewege für Änderungen mit großer Auswirkung
Mit diesen Kontrollen kann Ihr Team Behebungsaktivitäten nachvollziehen, das Eskalationsverhalten prüfen und einheitliche Automatisierungsregeln über mehrere Umgebungen hinweg aufrechterhalten.
Sicherheits- und Compliance-Kontrollen für autonome Agenten anwenden
Jeder autonome Agent vergrößert Ihre Angriffsfläche. Deshalb sind Zugriffskontrolle und Aktivitätsverfolgung in einem Multi-Agenten-System entscheidend. Ohne klare Sicherheitsgrenzen können Agenten auf Systeme zugreifen, Behebungsaufgaben ausführen oder Daten in größerem Umfang austauschen als vorgesehen.
Konfigurieren Sie Ihre KI-Systeme so, dass jeder Agent nur auf die Systeme und Berechtigungen zugreift, die er für seine Aufgaben tatsächlich benötigt. Rollenbasierte Zugriffskontrollen und Zero-Trust-Kommunikationsrichtlinien verhindern unbefugte Aktionen und begrenzen die laterale Bewegung zwischen Ihren Systemen.
Eine kontinuierliche Überwachung hilft Ihrem Team zudem, Konfigurationsabweichungen, unerwartetes Behebungsverhalten oder unbefugte Änderungen zu erkennen, bevor sie Produktivsysteme beeinträchtigen.
So setzen Sie Multi-Agenten-Systeme in Edge- und Hybrid-Umgebungen ein
Edge- und Hybrid-Umgebungen bringen zusätzliche Herausforderungen mit sich, weil Systeme gleichzeitig in Außenstellen, in der Cloud-Infrastruktur, auf lokalen Geräten und unter wechselnden Netzwerkbedingungen laufen.
Ein Multi-Agenten-System erlaubt es Ihrem Team, die Automatisierung näher an diese Systeme zu bringen und trotzdem eine zentrale Berichterstattung und Kontrolle beizubehalten.
MAS-Workflows näher an Endpunkten und Edge-Infrastruktur bereitstellen
Edge-basierte Agenten verarbeiten Telemetriedaten lokal, statt darauf zu warten, dass eine zentrale Infrastruktur jede Behebungsaufgabe übernimmt. So können Ihre Agenten den Gerätezustand prüfen und Maßnahmen direkt in Außenstellen oder Niederlassungen mit geringerer Latenz anwenden.
Darüber hinaus verbessert die Bereitstellung von MAS-Workflows nahe an den Endpunkten die Reaktionsfähigkeit Ihres Systems insgesamt: in Einzelhandelsumgebungen, in entfernten Niederlassungen, bei Bereitstellungen im Internet der Dinge (IoT) und in verteilten Endpunkt-Flotten. Die lokale Verarbeitung senkt außerdem Ihren Bandbreitenverbrauch, weil Agenten Telemetriedaten auswerten und Aktionen ausführen können, bevor sie Aktualisierungen mit zentralen Systemen synchronisieren.
Multi-Agenten-Systeme in RMM- und ITSM-Plattformen integrieren
Ihr Team kann ein solches System direkt an RMM und ITSM-Plattformen anbinden, sodass Behebungsaktivitäten Tickets, Überwachungsalarmierungen und Eskalations-Workflows automatisiert aktualisieren.
Erkennt ein Agent zum Beispiel wiederholt fehlgeschlagene Backups, kann das System Diagnosedaten an ein Ticket anhängen, Eskalations-Workflows auslösen und den Status der Problembehebung aktualisieren, ganz ohne manuelles Eingreifen Ihres Teams.
Solche Integrationen helfen Ihrem Team außerdem, eine zentrale Berichterstattung über autonome Workflows hinweg zu führen, statt Behebungsaktivitäten von den bestehenden Service-Management-Prozessen zu trennen.
So bereiten Sie Ihren IT-Betrieb auf Multi-Agenten-Automatisierung vor
Der Erfolg Ihrer Multi-Agenten-Automatisierung hängt von einheitlichen Workflows und messbarer Kontrolle ab. Ohne standardisierte Behebungslogik und Berichterstattung lassen sich autonome Aktionen in Ihrer Umgebung nur schwer skalieren.
Automatisierungs-Workflows umgebungsübergreifend standardisieren
Eine uneinheitliche Logik in der IT-Automatisierung führt zu unzuverlässigen Ergebnissen bei der Problembehebung in Cloud-Diensten, Niederlassungen und Endpunkt-Gruppen. Deshalb sollte Ihr Team Behebungsverfahren, Eskalationsregeln, Überwachungsschwellen und die Workflow-Dokumentation standardisieren, bevor Sie MAS-Bereitstellungen breit ausrollen.
Gemeinsame Automatisierungsstandards helfen den Agenten zudem, Maßnahmen einheitlicher anzuwenden, und reduzieren Konflikte zwischen automatisierten Aktionen und manuellen Support-Prozessen.
Standardisierung vereinfacht auch die Fehlersuche, weil Ihr Team ein vorhersehbares Behebungsverhalten prüfen kann, statt getrennte Automatisierungslogiken über mehrere Systeme hinweg zu pflegen.
Die Leistung des Multi-Agenten-Systems laufend verbessern
Ein Multi-Agenten-System muss fortlaufend angepasst werden, da sich Ihre Infrastruktur, Ihre Support-Prioritäten und Ihre Anforderungen an die Problembehebung verändern. Prüfen Sie regelmäßig die Erfolgsquoten der Problembehebung, die Aktivität auf den Eskalationspfaden, den Ressourcenverbrauch und die Ergebnisse der Workflows, um zu erkennen, wo die Agenten nachjustiert werden müssen.
Eskalieren Agenten beispielsweise wiederholt unnötig Vorfälle mit geringer Auswirkung oder lösen sie unvollständige Behebungsaktionen aus, muss Ihr Team möglicherweise die Kommunikationsregeln oder Eskalationsschwellen anpassen. Regelmäßige Betriebsreviews helfen Ihrem Team außerdem, autonome Workflows und manuelle Service-Prozesse mit der Zeit besser aufeinander abzustimmen.
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