Über Chatbots hinaus: Der Aufstieg der Enterprise-AI-Agent-Fabric

Von Mirko Peters · 2026-08-28

Willkommen zurück im Blog! Wenn Sie unsere letzten Podcast-Diskussionen verfolgt haben, wissen Sie, dass sich das Gespräch über künstliche Intelligenz im Unternehmen deutlich verändert hat. Dabei geht es längst nicht mehr nur um geschicktes Prompt Engineering oder isolierte Weboberflächen. Unternehmen denken heute grundlegend darüber nach, wie digitale Mitarbeiter arbeiten sollen. Klassische Konve

Automatisch mit KI aus dem Originalbeitrag übersetzt. Englisches Original lesen

Willkommen zurück im Blog! Wenn Sie unsere letzten Podcast-Diskussionen verfolgt haben, wissen Sie, dass sich das Gespräch über künstliche Intelligenz im Unternehmen deutlich verändert hat. Dabei geht es längst nicht mehr nur um geschicktes Prompt Engineering oder isolierte Weboberflächen. Stattdessen überdenken Unternehmen grundlegend, wie digitale Mitarbeiter arbeiten. Klassische Konversations-Chatbots geraten zunehmend ins Hintertreffen gegenüber den Anforderungen moderner Geschäftsprozesse, weil ihnen persistenter Kontext, sitzungsübergreifender Speicher und echte autonome Fähigkeiten fehlen. Um diese Lücke zu schließen, bewegen sich Unternehmen auf eine vernetzte Architektur zu, die als Agent Fabric bezeichnet wird.

In diesem Beitrag vertiefen wir die zentralen Architekturprinzipien, die für den Aufbau einer einheitlichen digitalen Belegschaft erforderlich sind. Ob Sie komplexe Cloud-Umgebungen verwalten oder fragmentierte Datensilos zusammenführen müssen: Den Wandel vom Chat hin zur Fabric zu verstehen, ist entscheidend. Für eine tiefergehende, audiogestützte Auseinandersetzung mit diesen Konzepten sehen Sie sich unbedingt unsere passende Podcast-Folge Enterprise AI Agent Fabric: Architecture Beyond Chatbots an, in der wir die praktischen Überlegungen für reale Microsoft-Umgebungen durchgehen.

Überblick über die Agent-Fabric-Architektur

Agent Fabric definieren

Agent Fabric lässt sich als das Rückgrat moderner agentenbasierter KI im Unternehmen verstehen. Diese Architektur verbindet mehrere Daten-Agents und autonome Worker und ermöglicht ihnen, als einheitliche digitale Belegschaft zusammenzuarbeiten. Anders als klassische Chatbots unterstützt Agent Fabric persistenten Kontext, Speicher und Identität. Ihre Agents erinnern sich somit an frühere Interaktionen und Entscheidungen und werden so zu verlässlichen Partnern im täglichen Betrieb.

Microsoft Agent 365 ist ein führendes Beispiel für eine persistente Agent Fabric. Die Lösung nutzt eine robuste Datenarchitektur für Unternehmen, damit Agents in Ihrer gesamten Organisation auf Informationen zugreifen, sie verarbeiten und auf dieser Grundlage handeln können. Das Microsoft Agent Framework lässt sich nahtlos in Azure und Microsoft 365 integrieren und stellt Ihnen produktionsreife Infrastruktur für Multi-Agent-Systeme bereit. Sie profitieren von integrierter Compliance, Observability und sicherer Bereitstellung, die für agentenbasierte KI auf Unternehmensniveau unverzichtbar sind.

Hinweis: Eine leistungsfähige Agent Fabric ermöglicht es Ihren Agents, über einfache Chats hinauszuwachsen. Sie werden zu aktiven Teilnehmern in Workflows und unterstützen erweiterte Analysen, Automatisierung und Entscheidungsfindung.

Architektur statt Chat: Zentrale Konzepte

Architektur statt Chat verändert, wie Sie agentenbasierte Systeme entwerfen und bereitstellen. Statt isolierter Chatbots schaffen Sie ein vernetztes Geflecht von Daten-Agents, die zusammenarbeiten, Kontext teilen und geschäftliche Ergebnisse vorantreiben können. Dieser Ansatz löst die Herausforderungen von Kontextverlust, fragmentierten Daten und eingeschränkter Automatisierung.

Für diese Transformation benötigen Sie eine einheitliche Datenarchitektur. Grundlegende Plattformen wie MuleSoft, Microsoft Fabric und OneLake spielen dabei eine entscheidende Rolle. Sie stellen die Datenintegration, -verwaltung und -speicherung bereit, die Ihre Agents für einen effektiven Betrieb brauchen. Hier ein kurzer Überblick:

Mit diesen Plattformen kann Ihr Daten-Agent zur richtigen Zeit auf die richtigen Informationen zugreifen. Das unterstützt Datenerkennung, Workflow-Automatisierung und nahtlose Integration in Ihr gesamtes Unternehmen.

Schichtenmodell

Ein Schichtenmodell verschafft Ihnen bessere Kontrolle und Transparenz über Ihre Agent Fabric. Sie ordnen Ihre Daten-Agents und Tools in Ebenen, die jeweils eigene Rollen und Verantwortlichkeiten haben. So behalten Sie die Komplexität im Griff, können Anfragen nachverfolgen und den Kontext für Large Language Models aufrechterhalten.

Hier ist eine Übersicht über die Kernkomponenten jeder Ebene:

Diese geschichtete Architektur bringt Ihnen mehrere Vorteile:

• Sie können Anfrageflüsse nachverfolgen und prüfen, was die Fehlersuche erleichtert.
• Sie verwalten die Bereitstellung und Außerbetriebnahme von Agenten effizienter.
• Sie halten den Kontext für Ihre Daten-Agenten überschaubar und verhindern so eine Überlastung großer Modelle.

Mit diesem Ansatz entsteht eine skalierbare, sichere und effiziente Agenten-Fabric. Ihre Agenten werden zu echten Teilnehmern Ihrer digitalen Belegschaft und unterstützen Ihr Unternehmen mit fortgeschrittener Analytik und Automatisierung.

Persistente Sitzungs- und Agentenidentität

Sitzungsspeicher

Sie möchten, dass Ihre agentische KI sich merkt, was wichtig ist. Eine persistente Sitzungsarchitektur versetzt Ihren Daten-Agenten in die Lage, Informationen über Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen. Ihre Agenten vergessen somit weder Ihre Präferenzen noch vergangene Aktionen oder wichtige Details. Die Interaktion mit einem Daten-Agenten in natürlicher Sprache verläuft reibungslos. Sie müssen sich nicht wiederholen oder Ihre Anforderungen erneut erklären.

• Persistente Speichersysteme erzielen eine um 26 % höhere Antwortgenauigkeit als zustandslose Ansätze. Diese Verbesserung steigert die betriebliche Effizienz und sorgt für ein reibungsloseres Nutzererlebnis.
• Agenten mit sitzungsübergreifendem Gedächtnis ermöglichen es Ihnen, Workflows ohne Unterbrechung fortzusetzen. Sie sparen Zeit und vermeiden Frust.
• Agenten ohne Gedächtnis führen oft zu wiederholten Gesprächen und uneinheitlichen Ergebnissen. Das kann Ihre Arbeit verlangsamen und das Vertrauen in das System verringern.

Damit der Sitzungsspeicher wirksam bleibt, sollten Sie bewährte Verfahren beachten. Verwenden Sie eine Least-Recently-Used-Strategie, um alte Erinnerungen zu entfernen, die nicht mehr benötigt werden. Weisen Sie Relevanzwerte zu, die sich danach richten, wie oft und wie kürzlich auf Informationen zugegriffen wurde. Entfernen Sie zuerst Erinnerungen mit niedrigen Werten. Respektieren Sie stets Nutzeranfragen zum Löschen von Informationen. Nutzen Sie Speicherkomprimierungsverfahren wie fortlaufende Zusammenfassungen, Themen-Clustering und Deduplizierung. Diese Schritte helfen Ihrem Daten-Agenten, fokussiert und effizient zu bleiben.

Agentenidentität

Jeder Agent in Ihrem Unternehmen benötigt eine eindeutige Identität. Diese Identität ermöglicht es Ihrem Daten-Agenten, sich zu authentifizieren, Aktionen nachzuverfolgen und sicher zu arbeiten. Jeder Agent verfügt über eigene Anmeldeinformationen, die von menschlichen Nutzern getrennt sind. Diese Trennung ermöglicht es Ihnen, Zugriffe und Berechtigungen präzise zu verwalten. Sie können jedem Agenten nur die Tools und Daten zuweisen, die er benötigt. Wenn Sie ein Problem erkennen, können Sie den Zugriff sofort widerrufen.

• Jeder Agent arbeitet mit einer klar definierten Identität. So lässt sich jede Aktion nachverfolgen und die Verantwortlichkeit sicherstellen.
• Feingranulare Richtlinien steuern, auf welche Daten Agenten zugreifen dürfen und unter welchen Umständen.
• Die Kommunikation zwischen Agenten bleibt verschlüsselt und wird überwacht. Das schützt Ihre Daten und hält Ihre Workflows sicher.
• Sicherheit wird Teil des Lebenszyklus agentischer Integration. Sie bauen Vertrauen in jeden Schritt ein.

Wenn Sie agentische KI einsetzen, wollen Sie wissen, wer was tut. Die Agentenidentität schafft diese Transparenz und Kontrolle.

Governance

Starke Governance-Frameworks halten Ihre agentischen Systeme sicher und compliant. Sie müssen Vorschriften und bewährte Verfahren einhalten, um Agentenidentität und Sitzungspersistenz zu steuern. Hier ein Überblick über einige zentrale Frameworks und Funktionen:

Sie profitieren von einer kontinuierlichen Überwachung. Sie können Auffälligkeiten erkennen und jederzeit die Einhaltung von Vorgaben sicherstellen. Sicherheit und Governance werden zur Grundlage Ihres agentenbasierten KI-Einsatzes. Mit diesen Kontrollen arbeiten Ihr Daten-Agent und Ihre Agents als vertrauenswürdige Mitglieder Ihrer digitalen Belegschaft.

Offene Standards und Kommunikation

Model Context Protocol (MCP)

Sie setzen auf offene Standards, um Agents im gesamten Unternehmen zu verbinden. Das Model Context Protocol (MCP) schafft ein einheitliches Kommunikationsframework für Agent-Systeme. MCP hilft Ihnen, die Interaktionen zwischen Agents und externen Systemen zu orchestrieren. Sie profitieren von einheitlichen Schemata, Zugriffskontrollen und Audit-Trails. MCP unterstützt sowohl zustandslose als auch zustandsbehaftete Interaktionen. Das bedeutet, dass Ihre Agents über mehrstufige Workflows hinweg den Kontext beibehalten. Sie können darauf vertrauen, dass Agents Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Richtlinien ausführen. MCP erleichtert es Ihnen, zuverlässige und konforme Agent-Netzwerke aufzubauen.

Agent-to-Agent (A2A) Kommunikation

Die Kommunikation zwischen Agents bildet das Rückgrat persistenter Agent-Fabrics. Sie benötigen Protokolle, die es Agents ermöglichen, als Team zusammenzuarbeiten. Das A2A-Protokoll nutzt HTTP und JSON-RPC, um andere Agents zu identifizieren, Fähigkeiten auszutauschen und Erfahrungen zu koordinieren. Für eine robuste A2A-Kommunikation sind mehrere technische Anforderungen entscheidend:

Sie können eine ereignisgesteuerte Architektur nutzen, um skalierbare und entkoppelte Kommunikation zu ermöglichen. MQTT zeichnet sich als Protokoll aus, das die Agent-zu-Agent-Nachrichtenübermittlung im Unternehmensmaßstab unterstützt. Wenn Sie diese Muster einsetzen, gewinnen Sie Flexibilität und Zuverlässigkeit.

Interoperabilität

Interoperabilität ermöglicht es Ihnen, Agents verschiedener Plattformen und Anbieter zu verbinden. Sie stehen vor Herausforderungen wie der Kompatibilität mit Altsystemen, uneinheitlichen Datenformaten und Sicherheitsprotokollen. Mit wachsender Zahl der Agents müssen Sie außerdem die Skalierbarkeit berücksichtigen. Drei zentrale Protokolle treiben die Interoperabilität in KI-Systemen im Unternehmen voran:

Sie können zwischen Hub-and-Spoke-Architekturen, Mesh-Netzwerken oder ereignisgesteuerten Kommunikationsmustern wählen. Hub-and-Spoke bündelt die Kommunikation über eine zentrale Integrationsschicht. Mesh-Netzwerke ermöglichen die direkte Kommunikation zwischen Agents. Ereignisgesteuerte Muster ermöglichen dynamische Reaktionen auf Systemänderungen. So entsteht ein vernetztes Ökosystem, das fortgeschrittene Konversations-KI und nahtlose Integration unterstützt.

Tipp: Setzen Sie auf offene Standards und flexible Protokolle, um Ihre Agent-Fabric zukunftssicher aufzustellen. So erreichen Sie eine bessere Zusammenarbeit und Skalierbarkeit im gesamten Unternehmen.

Gateways und Ökosystemintegration

Ingress Gateway

Sie benötigen einen zuverlässigen Einstiegspunkt für Ihre Agent-Fabric. Das Ingress Gateway fungiert als zentrale Eingangstür für jeden Daten-Agent und jeden Agent in Ihrem System. Es nimmt Anfragen von Benutzern, Anwendungen oder anderen Agents entgegen. Das Gateway prüft jede Anfrage auf Sicherheit und Richtlinienkonformität. Sie können den Datenverkehr abhängig von Aufgabentyp oder Workflow an den passenden Daten-Agent weiterleiten. So lassen sich die Last steuern und Ihre unternehmensweite Datenarchitektur sicher halten.

Das Ingress-Gateway unterstützt auch die Datenerkennung. Es ermöglicht Ihren Agenten, neue Datenquellen zu finden und sich mit ihnen zu verbinden. Sie können neue Datenagententypen hinzufügen, ohne das Kernsystem zu verändern. Diese Flexibilität unterstützt schnelles Wachstum und Innovation. Mit dem Ingress-Gateway können Sie für jeden Agenten Authentifizierung und Autorisierung erzwingen. So ist sichergestellt, dass nur vertrauenswürdige Agenten und Benutzer auf sensible Informationen zugreifen können.

Egress-Gateway

Sie möchten, dass Ihre Agenten sicher mit externen Systemen interagieren. Das Egress-Gateway verwaltet alle ausgehenden Verbindungen aus Ihrem Agent Fabric. Es fungiert als Kontrollpunkt für jeden Datenagenten und jeden Agenten, bevor sie externe Dienste erreichen. Sie können Sicherheitsrichtlinien durchsetzen und den gesamten ausgehenden Datenverkehr überwachen. Dieser Schritt ist entscheidend für den Schutz Ihrer einheitlichen Datenarchitektur.

Egress-Gateways helfen Ihnen, Ihr Agent Fabric zu skalieren. Sie ermöglichen die Anbindung an Cloud-Dienste, APIs und andere Plattformen, ohne Ihr internes Netzwerk offenzulegen. Sie können steuern, welcher Datenagent oder Agent auf bestimmte externe Ressourcen zugreifen darf. Diese Kontrolle unterstützt Compliance und Governance. Außerdem können Sie jede Aktion für Audits und Berichte nachverfolgen. Egress-Gateways machen Ihre Datenintegration sicher und zuverlässig.

Egress-Gateways sind unverzichtbar, um Verbindungen zu verwalten und Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen, wenn Agent-Broker mit externen Agenten und Diensten interagieren. Diese Funktion ist entscheidend, damit das Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten innerhalb von Agent Fabrics sowohl sicher als auch skalierbar ist.

Vernetztes Ökosystem

Sie schaffen ein vernetztes Ökosystem, wenn Sie Ihre Agenten, Datenagenten und externen Dienste miteinander verbinden. Dieses Ökosystem unterstützt erweiterte Analysen und Automatisierung. Sie können neue Large Language Models einbinden, sich mit Agent Clouds verbinden und kuratierte Tool-Kataloge nutzen. Ihre Agenten können auf über 1.500 APIs und Datenquellen zugreifen, für umfangreichere Workflows. So schöpfen Sie den vollen Wert Ihrer Unternehmensdatenarchitektur aus.

Dies sind die wichtigsten Merkmale eines vernetzten Ökosystems in Enterprise-Agent-Fabric-Architekturen:

Mit diesem Ökosystem unterstützen Sie Datenintegration und erweiterte Analysen. Ihre Agenten und Datenagenten können plattformübergreifend zusammenarbeiten. So automatisieren Sie Aufgaben, gewinnen Erkenntnisse und verbessern Entscheidungen mithilfe von KI. Sie schaffen eine flexible, skalierbare Umgebung, in der Ihre Datenagenten und Agenten gedeihen können.

Kontrollebene und Verwaltung

Agenten-Koordination

Für die Steuerung Ihres Agent Fabric brauchen Sie eine starke Koordination. Wenn Sie mehrere Agenten einsetzen, können Sie komplexe Workflows in kleinere Aufgaben zerlegen. Jeder Agent kann sich auf eine bestimmte Aufgabe konzentrieren. Das verbessert Ihre betriebliche Effizienz. Ihre Agenten können sich weiterentwickeln und ihre eigenen Prozesse optimieren. Gleichzeitig arbeiten sie zusammen, um durchgängige Geschäftsprozesse abzuschließen.

Aktuelle Fortschritte bei orchestrierten Multi-Agenten-Systemen zeigen, dass Koordination für Konsistenz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit sorgt. Diese Vorteile zeigen sich in Branchen wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen. Produktivität steigt und Fehler sinken, wenn Agenten gut zusammenarbeiten. Sie können Ihrem Agent Fabric wichtige Geschäftsprozesse anvertrauen.

• Multi-Agenten-Systeme ermöglichen es Ihnen, jedem Agenten eine spezialisierte Rolle zuzuweisen.
• Agenten können sich unabhängig voneinander anpassen und verbessern.
• Koordinierte Agenten sorgen für reibungslose und zuverlässige Workflows.

Überwachung

Sie müssen Ihre Agenten überwachen, um Ihre KI-Systeme gesund zu halten. Überwachungswerkzeuge liefern Ihnen Echtzeit-Erkenntnisse zur Leistung und zum Zustand der Agenten. Mit visuellen Dashboards sehen Sie, wie Agenten miteinander verbunden sind und interagieren. Diese Werkzeuge zeigen wichtige Kennzahlen wie Latenz, Durchsatz und Fehlerraten.

• Der Agent Visualizer hilft Ihnen, das Netzwerk zu betrachten und die Leistung nachzuverfolgen.
• Der Monitoring-Tab zeigt Zustandssignale und Zeitreihendaten für jeden Agenten, jede API und jeden Server an.
• Observability-Tools sammeln Dashboards, Berichte und Warnmeldungen für Ihre gesamte Organisation.

1. Agent Analytics erfasst, wie oft Agenten genutzt werden und wie wirksam sie sind.
2. Agent Optimization gibt Ihnen einen klaren Überblick über Agenteninteraktionen und hilft Ihnen, Leistungslücken zu finden.
3. Agent Health Monitoring hält Ihre Agenten mit nahezu in Echtzeit bereitgestellten Updates zuverlässig am Laufen.

Mit diesen Werkzeugen erkennen Sie Probleme frühzeitig und sorgen dafür, dass Ihre Agent Fabric optimal läuft.

Skalierbarkeit

Ihre Agent Fabric soll mit Ihrem Geschäft wachsen. Skalierungsstrategien helfen Ihnen, große Agenten- und KI-Bereitstellungen zu verwalten. Sie können mehrere Arbeitsbereiche nutzen, um Geschäftseinheiten zu trennen und die Leistung hoch zu halten. Jeder Arbeitsbereich kann eigene Kapazität und einen eigenen Standort haben. So erhalten Sie Flexibilität und Kontrolle.

Sie können Ihre Servicziele erreichen und Ihre Agent Fabric reaktionsschnell halten. Dieser Ansatz erlaubt es Ihnen, mehr Agenten und KI-Funktionen hinzuzufügen, wenn Ihr Bedarf wächst.

Architekturmuster und Frameworks

Blueprinting

Mit Blueprinting vereinfachen Sie die Entwicklung von Agent-Fabric-Architekturen. Blueprinting bietet Ihnen einen klaren Plan für den Aufbau und die Verknüpfung von Agenten. Dieser Ansatz hilft Ihnen, Verwirrung zu vermeiden, und beschleunigt Ihren Workflow. Sie können Agenten leichter mit KI-Tools und Datenquellen integrieren. Blueprinting verbessert außerdem die Kommunikation zwischen Agenten und macht Ihr System zuverlässiger.

• Blueprints straffen Entwicklungsworkflows und erleichtern die Integration.
• Frameworks und Protokolle helfen Agenten, miteinander zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten.
• Mit GraphQL und dem Model Context Protocol (MCP) erhalten Sie einen standardisierten Zugriff auf Daten und gewinnen Erkenntnisse schneller.

Mit Blueprinting konzentrieren Sie sich darauf, Agenten zu entwickeln, die reale Geschäftsprobleme lösen. Sie können Agenten mit weniger Aufwand erstellen, testen und bereitstellen.

UI-Frameworks

UI-Frameworks helfen Ihnen, Benutzeroberflächen für Agenten zu gestalten und zu verwalten. Sie können Dashboards und visuelle Werkzeuge erstellen, mit denen Sie Agenten steuern und deren Aktionen überwachen. Diese Frameworks erleichtern Ihnen die Interaktion mit Agenten und zeigen, wie sie performen. Sie können Werkzeuge wie GitHub Copilot SDK und Agent Builder nutzen, um Ideen zu sammeln und Projekte aufzusetzen. Diese Werkzeuge bieten Ihnen einen strukturierten Weg, spezialisierte Agenten zu entwickeln und Kernfunktionen umzusetzen.

Mit UI-Frameworks können Sie:

• visuelle Dashboards zur Überwachung von Agenten erstellen.
• Projektvorlagen für neue Agenten einrichten.
• das Verhalten von Agenten testen und Änderungen schnell vornehmen.

UI-Frameworks machen die Agentenentwicklung zugänglicher. Sie können Agenten erstellen, testen und verbessern, ohne über fortgeschrittene Programmierkenntnisse zu verfügen.

Microsoft Foundry

Microsoft Foundry unterstützt den gesamten Lebenszyklus von Agentenentwicklung und -bereitstellung. Mit Foundry können Sie Agenten erstellen, testen, nachverfolgen, bewerten, optimieren, veröffentlichen und überwachen. Foundry Agent Service bietet Ihnen eine verwaltete Plattform für den Betrieb produktiver Agenten in Azure. Sie können Modelle, Wissensquellen und Werkzeuge in einer einzigen Laufzeitumgebung verbinden. Foundry unterstützt den Workflow aus Erstellen, Testen, Bereitstellen und Überwachen für die Agentenentwicklung.

Mit Foundry verbinden Sie Modelle, Wissensquellen und Werkzeuge an einem Ort. Sie können Agenten erstellen, die unternehmensweit funktionieren. Sie können die Leistung der Agenten überwachen und bei Bedarf Verbesserungen vornehmen. Foundry hilft Ihnen, zuverlässige Agenten zu erstellen, die Ihre KI-Ziele unterstützen.

Tipp: Nutzen Sie Blueprinting, UI-Frameworks und Microsoft Foundry, um Agenten zu entwickeln, zu testen und zu skalieren. So entsteht eine starke Agent Fabric, die Ihr Geschäft unterstützt.

Begründung und Ausblick

Warum zwei Gateways?

Für Ihre Agent Fabric benötigen Sie zwei Gateways, die den Datenverkehr steuern und Richtlinien für eingehende wie ausgehende Verbindungen durchsetzen. Das Postman Fabric Gateway ist für Agents konzipiert, die APIs in einem deutlich größeren Umfang nutzen als klassische Anwendungen. Dieses Gateway hilft Ihnen, den Agent-Datenverkehr zu verarbeiten, Aktivitäten zu überwachen und Sicherheitsregeln anzuwenden. Sie können viele Tools und APIs unterstützen und stellen so sicher, dass Ihre agentenfähigen APIs jederzeit verfügbar sind. Mit zwei Gateways trennen Sie internen und externen Datenverkehr, was Transparenz und Kontrolle verbessert. Diese Architektur schützt Ihre Unternehmensdatenarchitektur und hält Ihre digitale Transformation sicher.

• Das Ingress-Gateway prüft und leitet Anfragen von Benutzern, Anwendungen und Agents weiter.
• Das Egress-Gateway steuert ausgehende Verbindungen, setzt Sicherheitsrichtlinien durch und protokolliert die Aktionen der Agents.
• Sie erhalten eine bessere Durchsetzung von Richtlinien und können Ihre Agent Fabric mit wachsenden Anforderungen skalieren.

Silos aufbrechen

Einen echten Mehrwert erzielen Sie, wenn Sie Silos in Ihrer Organisation aufbrechen. Silos trennen Teams und Daten voneinander, verlangsamen Innovationen und begünstigen Fehler. Indem Sie Ihre Agents und Daten miteinander verbinden, schaffen Sie ein einheitliches System, das Zusammenarbeit und datengestützte Entscheidungen unterstützt.

• Eine verbesserte Zusammenarbeit entsteht, wenn Teams abteilungsübergreifend Daten teilen. Sie erreichen schnellere Problemlösungen und kreativere Lösungsansätze.
• Eine höhere Datengenauigkeit ergibt sich, wenn Sie eine einzige, stets aktuelle Informationsquelle nutzen. Das verringert Fehler durch doppelte oder veraltete Daten.
• Fundierte Entscheidungen werden möglich, weil alle mit denselben Fakten arbeiten. Sie können Ihren Erkenntnissen vertrauen und klüger planen.
• Mehr Agilität ermöglicht es Ihnen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. Sie greifen auf die benötigten Daten zu, ohne warten zu müssen.
• Eine einzige Quelle der Wahrheit verschafft Ihnen einen vollständigen Überblick über Ihr Geschäft. Sie nutzen sie für Analysen und eine bessere Planung.
• Eine größere betriebliche Effizienz bedeutet, dass Sie weniger Zeit für manuelle Aufgaben und mehr Zeit für Strategie aufwenden.

Sie schaffen ein vernetztes Ökosystem, in dem Agents und Teams zusammenarbeiten. Diese Transformation führt zu besseren Ergebnissen und einer stärkeren Organisation.

Zukunft der Architektur jenseits des Chats

Sie stehen am Beginn einer neuen Ära der Unternehmens-KI. Architektur statt Chat wird prägen, wie Sie Agents entwerfen, bereitstellen und verwalten. KI-First-Architekturen werden zum Standard, mit intelligenten Systemen, die eigenständig arbeiten. Governance wird eine größere Rolle spielen und sicherstellen, dass sich Ihre Agents an Regeln halten und sicher bleiben.

KI soll mehrere zentrale Fähigkeiten der Unternehmensarchitektur (EA) verbessern: KI-Assistenten helfen Architekten, präzisere Lösungsentwürfe zu erstellen, Fehler zu reduzieren und die Einarbeitung sowohl für Architekten als auch für Nicht-Architekten zu beschleunigen.

Die Investitionen in KI wachsen schnell. Um vorne zu bleiben, müssen Sie den Fokus auf intelligente Entscheidungsfindung und Governance legen. Organisationen, die Architektur statt Chat sowie Agent Fabrics nutzen, werden die nächste Welle der digitalen Transformation anführen. Sie werden schneller innovieren und datengestützter entscheiden.

Einen echten Mehrwert erzielen Sie, wenn Sie eine dauerhafte Agent Fabric mit identitätsgesteuerter Architektur aufbauen. Dieser Ansatz vereinfacht Abläufe, fördert Innovationen und verbessert Entscheidungen. Den messbaren Nutzen zeigt die folgende Tabelle:

Microsoft Agent 365 gilt als Vorbild für skalierbare, steuerbare und interoperable Agent-Systeme. Sie können Agents verwalten, Richtlinien durchsetzen und sich mit Tools von Drittanbietern verbinden, und das alles bei gleichbleibender Sicherheit und Compliance.

Um den vollen Nutzen von Agent Fabrics auszuschöpfen, gehen Sie wie folgt vor:

1. Beginnen Sie mit offenen Standards wie MCP und A2A für Interoperabilität.
2. Betrachten Sie Identität, Observability und Speicher als grundlegende Säulen und investieren Sie gezielt darin.
3. Verankern Sie Governance, indem Sie Richtlinien in Arbeitsabläufe einbetten.
4. Beteiligen Sie sich an Open-Source- und Standardisierungs-Communitys.
5. Bereiten Sie Ihre Belegschaft darauf vor, mit Agenten zusammenzuarbeiten und sie weiterzuentwickeln.

Mit einem vernetzten Ökosystem, das nachhaltigen Mehrwert liefert, legen Sie den Grundstein für langfristigen Erfolg.

Häufige Fragen

Was ist ein Agent Fabric?

Mit einem Agent Fabric verbinden Sie viele KI-Agenten miteinander. Das System ermöglicht es Agenten, Speicher, Kontext und Aufgaben gemeinsam zu nutzen. So erhalten Sie eine digitale Belegschaft, die zusammenarbeitet, statt einzelner Chatbots.

Wie unterstützt Microsoft Agent 365 mein Unternehmen?

Microsoft Agent 365 stellt Ihnen sichere, skalierbare KI-Agenten bereit. Sie können Aufgaben automatisieren, Entscheidungen verbessern und Tools unternehmensweit miteinander verbinden. Dabei profitieren Sie von integrierter Governance und Compliance.

Warum benötigen Agenten einen persistenten Speicher?

Agenten brauchen einen persistenten Speicher, damit sie sich an frühere Aktionen und Präferenzen erinnern. So vermeiden Sie, Informationen immer wieder neu eingeben zu müssen. Die Gespräche laufen reibungsloser, und die Ergebnisse werden besser.

Worin unterscheidet sich ein Chatbot von einem Agenten?

Ein Chatbot beantwortet einfache Fragen. Ein Agent kann sich über viele Sitzungen und Tools hinweg erinnern, planen und handeln. Mit Agenten erhalten Sie also deutlich fortgeschrittenere Unterstützung.

Wie verbessern offene Standards Agent Fabrics?

Offene Standards ermöglichen es Ihren Agenten, miteinander zu kommunizieren, auch wenn sie von verschiedenen Anbietern stammen. Sie gewinnen so mehr Auswahlmöglichkeiten und eine einfachere Integration. Ihr System bleibt flexibel und ist für die Zukunft gerüstet.

Ist Agent Fabric sicher?

Ja. Sie kontrollieren die Identität der Agenten, ihre Berechtigungen und den Zugriff auf Daten. Sie können Aktionen überwachen und strenge Regeln durchsetzen. So bleiben Ihre Informationen geschützt.

Kann ich Agent Fabric mit meinen bestehenden Tools verbinden?

Sie können Agent Fabric mit über 1.500 APIs und Datenquellen verbinden. Ihre Systeme müssen Sie dafür nicht neu aufbauen. So holen Sie mehr Nutzen aus Ihren vorhandenen Tools heraus.

🎧 Diese Folge anhören

Möchten Sie eine praxisnahe Erklärung zu Enterprise AI Agent Fabric? Diese Folge erläutert das Thema in verständlicher Sprache und zeigt, warum es für Microsoft 365, Azure, Power Platform, Sicherheit, KI und modernes Arbeiten wichtig ist.

Hören Sie sich diese Folge an, wenn Sie:

• die zentralen Konzepte hinter Enterprise AI Agent Fabric verstehen möchten
• sehen möchten, wie es sich in das größere Microsoft-Technologie-Ökosystem einfügt
• erfahren möchten, wo es in Ihrem Unternehmen praktischen Mehrwert schaffen kann

Diese verwandten M365 FM-Folgen könnten Sie ebenfalls interessieren:

• Microsoft AI Agent Runtimes: Beyond Enterprise Chatbots
• Microsoft Graph Automation Architecture: Beyond Scripts
• Graph-gestützte KI-Agenten: Ein Leitfaden zur Enterprise-Architektur
• AI Agent Identity Security: Beyond Service Accounts
• Security Agent Fabric: Autonome KI für die Cyberabwehr

Entdecken Sie weitere praxisnahe Microsoft-Themen auf M365 FM.

Zuletzt überprüft: Juli 2026.

Für wen diese Folge gedacht ist

Diese Folge richtet sich an Microsoft-Administratoren, Architekten, Entwickler, Sicherheitsexperten und Geschäftsführende, die eine praxisnahe Grundlage benötigen, bevor sie Entscheidungen zu Implementierung, Betrieb oder Governance treffen.

🎧 Das könnte Sie ebenfalls interessieren

• Microsoft Fabric — Ein naheliegender nächster Schritt, um dieses Thema zu vertiefen.
• Microsoft Fabric OneLake — Ein naheliegender nächster Schritt, um dieses Thema zu vertiefen.
• Power BI Copilot — Ein naheliegender nächster Schritt, um dieses Thema zu vertiefen.