Gegen nervige Alltagsaufgaben: Amazon AWS bringt neue KI-Agenten

Auf seiner diesjährigen Hausmesse re:Invent machte AWS unmissverständlich klar, wohin die Reise geht: Agentische KI-Systeme sollen künftig nicht nur einfache Aufgaben erledigen, sondern stunden- oder sogar tagelang autonom arbeiten. Mit den sogenannten Frontier Agents kündigte Amazon eine neue Generation von KI-Agenten an, die ohne ständige menschliche Anleitung persistente Kontexte aufrechterhalten und komplexe Workflows bewältigen sollen.

Im Mittelpunkt stehen drei spezialisierte Agenten, die den Software-Entwicklungszyklus transformieren sollen. Der Kiro Autonomous Agent fungiert als virtueller Entwickler, der Backlogs abarbeitet, Bugs klassifiziert sowie priorisiert und Aufgaben über mehrere Code-Repositories hinweg eigenständig löst. Dabei lernt er kontinuierlich aus Feedback und Pull-Requests. Der AWS Security Agent übernimmt die Rolle eines virtuellen Sicherheitsberaters: Er überprüft Designdokumente und Pull-Requests auf Schwachstellen, orientiert sich dabei an organisationsspezifischen Vorgaben und verwandelt zeitaufwendige Penetrationstests in eine On-Demand-Funktion. Komplettiert wird das Trio durch den AWS DevOps Agent, der als Teil des operativen Teams Vorfälle diagnostiziert, Telemetrie- und Bereitstellungsdaten korreliert und proaktiv Verbesserungen vorschlägt.

Bedrock AgentCore wird erweitert

Die zentrale Plattform für den Betrieb dieser Agenten, Amazon Bedrock AgentCore, erhielt drei wesentliche Erweiterungen. Mit AgentCore Policy lassen sich nun in natürlicher Sprache formulierte Richtlinien, sogenannte Guardrails, durchsetzen, die unbefugte Agentenaktionen in Echtzeit blockieren. AgentCore Evaluations bietet 13 vorgefertigte Metriken zur Qualitätssicherung, etwa für Korrektheit und Kontextrelevanz. AgentCore Memory, ein episodischer Speicher, ermöglicht es Agenten, aus vergangenen Interaktionen zu lernen und ihre Entscheidungsfindung anzupassen.

Ergänzt wird das Portfolio durch Amazon Nova Act, einen Dienst zur Automatisierung von Browser-UI-Workflows, der laut AWS eine Zuverlässigkeit von 90 Prozent erreicht. Auch das Open Source KI-Agenten-SDK Strands Agents, das AWS erst im Mai diesen Jahres vorgestellt hatte und zunächst auf Python fokussiert war, wurde um TypeScript-Unterstützung erweitert und läuft nun auf Edge-Geräten für Automotive- und Robotik-Anwendungen.

Warnung vor explodierenden Kosten

Bei aller technischen Raffinesse hat die wirtschaftliche Seite der Agentisierung einen deutlichen Haken. Jeff Boudier, Chief Product & Growth Officer bei Hugging Face, ordnet in einem Gespräch mit der iX ein, dass der Einsatz von KI-Agenten grundsätzlich sorgfältig hinterfragt werden müsse. Der Übergang von klassischen LLM-Anwendungen hin zu agentischen Systemen führe aufgrund ihrer iterativen Arbeitsweise zu einem drastisch höheren Rechenaufwand.

„Anstatt dass eine Nutzeranfrage etwa einen Cent kostet, liegen wir bei agentischen Systemen schnell bei drei, fünf oder sogar mehr Dollar“, erklärt Boudier. „Dieser Wandel wird im kommenden Jahr noch eine enorme Menge an Engineering-Arbeit auslösen, um diese Kosten wieder zu senken.“

Unternehmen müssen sich deshalb vorab fragen, ob sie für einen konkreten Anwendungsfall überhaupt einen Agenten benötigen, welchen Wert eine korrekte Antwort hat und wie hoch das Risiko ist, wenn ein Agent falsche Entscheidungen trifft. Auch ob die von AWS versprochene Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit ihrer Agenten die Mehrkosten rechtfertigen, wird sich erst in der Praxis zeigen müssen.

(fo)