2. August – Echtzeit-Analyse & KI-Marktupdate

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The Linux Foundation

The Linux Foundation begrüßte das AGNTCY Projekt, eine Open-Source-Infrastruktur, die Discovery, Identity, Messaging und Observability unter KI-Agenten von verschiedenen Vendors und Frameworks ermöglicht. Cisco, Dell Technologies, Google Cloud, Oracle und Red Hat sind als formative Mitglieder dem AGNTCY Projekt unter Linux Foundation Governance beigetreten.

Ursprünglich im März 2025 von Cisco open sourced, mit Kollaboration von LangChain und Galileo, ist AGNTCY auf mehr als 75 unterstützende Unternehmen angewachsen und bietet die fundamentale Infrastruktur für das „Internet of Agents“, eine neue Kollaborationsschicht, die Multi-Agent-Systeme zusammenarbeiten lässt, unabhängig davon, wer sie gebaut hat oder wo sie laufen.

Was ist AGNTCY?

Das offene, gemeinsame Infrastrukturprojekt AGNTCY bietet Entwicklern und Organisationen sichere Agent Identity, zuverlässiges Messaging und End-to-End-Observability, um Transparenz, Performance, Effizienz und Vertrauen zu erhöhen.

Zusätzlich ist das AGNTCY Projekt interoperabel mit führenden KI-Agent-Technologien, einschließlich dem Agent2Agent (A2A) Projekt, das kürzlich der Linux Foundation beigetragen wurde, und Anthropics Model Context Protocol (MCP). Das AGNTCY Projekt ermöglicht dynamische Multi-Agent-Umgebungen, indem es A2A Agenten und MCP Server durch AGNTCY Directories discoverable macht, Transparenz durch AGNTCY observable Software Development Kits (SDKs) erhöht und Message Transport über das Secure Low Latency Interactive Messaging (SLIM) Protokoll unterstützt.

Echtzeit-Analyse-Nachrichten in Kürze

MLCommons kündigte das Release von MLPerf Client v1.0 an, einem Benchmark für die Messung der Performance von Large Language Models (LLMs) auf PCs und anderen Client-Class-Systemen. MLPerf Client v1.0 führt ein erweitertes Set unterstützter Modelle ein, einschließlich Llama 2 7B Chat, Llama 3.1 8B Instruct und Phi 3.5 Mini Instruct. Es fügt auch Phi 4 Reasoning 14B als experimentelle Option hinzu, um die nächste Generation von High-Reasoning-fähigen LLMs zu previewen. Diese Ergänzungen erlauben dem Benchmark, reale Use Cases über ein breiteres Spektrum an Modellgrößen und -fähigkeiten widerzuspiegeln.

Amazon Web Services (AWS) kündigte an, sein Serverless Database Portfolio mit der General Availability von Amazon DocumentDB Serverless (mit MongoDB-Kompatibilität) zu erweitern, einem vollständig verwalteten, kosteneffektiven Document Database Service. Serverless Databases wie Amazon DocumentDB Serverless sind besonders nützlich für Agenten. Das liegt daran, dass Agent-Workflows schwer vorherzusagen sind und sich im Moment rasant in Aktivität steigern können, nur um genauso schnell wieder abzunehmen.

Azul kündigte sein neues Managed Services Provider Program für Azul Intelligence Cloud an, ein Programm, das Managed Service Providers (MSPs) erlaubt, Azul Intelligence Clouds Java Inventory, Vulnerability und Code Use Analytics direkt in ihre Java Advisory, License Management, Security Operations und DevOps Services einzubetten. Das Programm rüstet Partner aus, ihre Kunden mit Reporting und analytischen Einblicken in ihre gesamte Java Fleet zu unterstützen.

Cognizant kündigte den Start von AI Training Data Services an, ein neues Angebot, designed um Enterprises beim Bauen, Fine-Tuning und Implementieren von KI-Modellen mit Speed und Scale zu helfen. Das neue Angebot fused Data Engineering und KI-Training Expertise mit tiefem funktionalem und Branchen-Domain-Wissen, um multimodale Daten in hochwertige Inputs für Machine Learning und generative KI-Modelle zu verwandeln.

DataRobot enthüllte die Agent Workforce Platform, eine Lösung für das Bauen, Operieren und Governen einer voll funktionsfähigen Agent Workforce. Co-engineered mit NVIDIA, lässt diese Plattform Organisationen Agenten wie digitale Mitarbeiter managen – von Deployment und Integration bis Real-Time Oversight, Retraining und Decommissioning. Organisationen können KI-Agent-Workloads überall rapidly laufen, orchestrieren und automatisch skalieren, ob in Cross-Cloud, On-Premises oder Hybrid-Umgebungen.

Elastic kündigte ein Major Update für die Elasticsearch Query Language (ES|QL) in Elasticsearch 8.19 und 9.1 an. ES|QL unterstützt nun Enterprise-Grade Use Cases mit der General Availability von LOOKUP JOIN und Cross-Cluster Search (CCS), einer neuen Default-Einstellung für Partial Results, enhanced Query Observability, neben mehr als 30 zusätzlichen internen Verbesserungen, die Latenz und Resource Usage über große Skalen weiter reduzieren.

HelixML kündigte Helix 2.0 an, eine Next-Gen Private AI Platform, designed um Enterprises und Developern zu erlauben, produktionsreife KI-Agenten auf ihrer eigenen Infrastruktur schnell zu deployen. Helix 2.0 eliminiert Komplexität, hohe Kosten und Sicherheitsrisiken traditioneller KI-Deployments und bietet alles Nötige, um mächtige KI-Lösungen mit vollständiger Datensouveränität und vorhersehbarer Ökonomie zu bauen, zu deployen und zu managen.

Hyland kündigte den Start von Agent Builder an, ein Tool, designed um Organisationen beim Bauen und Deployen von Enterprise-Grade KI-Agenten zu helfen, die operative Effizienz steigern und Entscheidungsfindung verbessern. Agent Builder automatisiert die zeitaufwändige Arbeit des Lesens, Verstehens und Handelns auf großen Informationsvolumen, was Teams frei macht, sich auf höherwertige Aktivitäten zu fokussieren.

Informatica kündigte Advanced Features für seine Intelligent Data Management Cloud (IDMC) Plattform an. Die neuen KI-gestützten Datenmanagement-Fähigkeiten sind designed, Enterprise-weiten Zugriff auf KI-bereite Daten zu vereinfachen und zu verbessern. Das Release führt neue Features über Data Integration, Governance, Quality, Master Data Management und iPaaS ein.

Legit Security startete neue KI-gestützte Capabilities, zentriert auf der Verbesserung der Developer Productivity durch Straffung von Remediation und Augmentation von Application Security Posture Management (ASPM), um KI-generierten Code besser zu sichern. Legits neue KI-Fähigkeiten liefern Kontext für schnellere, smartere Priorisierung und Remediation von Vulnerabilities, alles durch eine einzelne Natural-Language-View.

Pangea kündigte den Start von Pangea AI Detection and Response (AIDR) an, einer Security Platform zum Monitoren, Detektieren und Sichern von GenAI über das Enterprise hinweg. Die Lösung hilft Organisationen, sich gegen emergente KI-Risiken wie Shadow AI und sensibles Data Leakage zu LLMs zu verteidigen. Die Platform ist heute für Early Access verfügbar und wird im September General Available.

Parallel Works kündigte den Start seines ACTIVATE AI Partner Ecosystem an. Das Ökosystem bietet Zugang zu cutting-edge GPU Kapazität via Neoclouds und Aggregatoren, bereitend sicheren Zugang zu Kubernetes-Umgebungen mit GPU Pooling sowie vendor-neutral, verteiltem Object Storage. Channel Partner können auch ACTIVATE AI Control Plane für Hybrid Cloud Bursting mit verteiltem Storage integrieren.

Scality kündigte das Release von zwei Open-Source Kubernetes Drivers an. Sie umfassen einen Container Object Storage Interface (COSI) Driver, kompatibel mit jeder S3-kompatiblen Object Storage Lösung; und einen Container Storage Interface (CSI) Driver, der Kubernetes erlaubt, File Storage direkt von RING S3 Buckets zu provisionieren. Die beiden Driver handlen Backend-Provisioning von S3 Buckets, IAM Credentials und Access Configuration automatisch, ganz ohne User Intervention.

Silverfort führte den Silverfort MCP Server ein. Die Lösung bietet einen direkten und sicheren Conduit für KI-Agenten, um mit Silverforts Kernfähigkeiten zu interagieren. Der Silverfort MCP Server ist auf Streamable HTTP aufgebaut, dem neuesten und robustesten MCP Transport Protokoll. Dies ermöglicht remote, concurrent und stateless Communication zwischen KI-Agenten und der Silverfort Cloud. Er ist auch optimiert für Reliability und Scalability.

Snowflake kündigte die Public Preview von Snowpark Connect für Spark an. Mit Snowpark Connect können Kunden die Snowflake Vectorized Engine für ihren Spark Code nutzen, während sie die Komplexität vermeiden, separate Spark-Umgebungen zu managen oder zu tunen, einschließlich Dependency Management, Version Compatibility und Upgrades. User können nun alle modernen Spark DataFrame, Spark SQL und User-Defined Function (UDF) Code mit Snowflake ausführen.

StackGen kündigte den Start seiner Autonomous Infrastructure Platform an, einer KI-gestützten Plattform mit KI-Agenten zum Bauen und Managen von Cloud-Infrastruktur mit autonomen Fähigkeiten. StackGens Plattform adressiert den fundamentalen Speed Mismatch beim Deployen von KI durch KI-Agenten, die spezifischen Infrastruktur-Kontext und Organisationsstandards verstehen, was Velocity erhöht und operationalen Aufwand für Developers und Platform Teams reduziert.

Teradata kündigte ModelOps Updates für ClearScape Analytics an, die den Pfad von Research zu Production für Agentic AI und Generative AI Use Cases straffen. Die neue vereinheitlichte ModelOps Plattform ist designed, Analytics Leaders und Data Scientists nahtlosen, nativen Support für Open-Source ONNX Embedding Models sowie Cloud Service Provider LLM APIs zu bieten. Diese Modelle können deployed, managed und monitored werden ohne Custom Development dank neu erweiterter LLMOps Capabilities.

ThoughtSpot kündigte die General Availability seines Agentic Model Context Protocol (MCP) Server an. Der Agentic MCP Server befähigt Businesses, ThoughtSpots agentische Analytics-Fähigkeiten nahtlos in ihre KI-Agenten, Plattformen und Interfaces zu integrieren, die MCP unterstützen, einschließlich Claude, Gemini und ChatGPT. Instruktionen, wie man den Agentic MCP Server nutzen kann, sind öffentlich auf ThoughtSpots GitHub verfügbar.

Partnerschaften, Kooperationen und mehr

Datavault AI kündigte die erweiterte Kommerzialisierung seiner Flaggschiff-KI-Agenten, DataScore und DataValue, an, gebaut mit IBM watsonx.ai. IBM hat auch KI-Engineering-Talent und tiefe technische Expertise über mehrere Jahre committed, um Datavault beim Erweitern und Beschleunigen der Wirkung seiner Angebote für Clients zu helfen.

dbt Labs kündigte an, ein Strategic Collaboration Agreement (SCA) mit Amazon Web Services (AWS) unterzeichnet zu haben. Die Vereinbarung wird technische Integrationen über Services erweitern, einschließlich Amazon Redshift, Amazon Athena und Amazon SageMaker Lakehouse, während sie auch AWS Marketplace Verfügbarkeit erweitert, um Zugang und Procurement für Enterprise-Kunden zu vereinfachen.

Google Cloud partnerte mit SUSE, um gezielte Lösungen zu entwickeln, die Organisationen ermöglichen, ihre sensiblen Workloads in der Cloud zu laufen. Die Partnerschaft kombiniert die Hardware-basierte Sicherheit von Google Cloud Confidential Virtual Machines (Confidential VMs) mit der Sicherheit von SUSE Linux Enterprise Server (SLES).

Hitachi Vantara kündigte neue Capabilities für Virtual Storage Platform One Software-Defined Storage an, nun verfügbar auf Google Cloud Marketplace. Die neuen Capabilities bringen Enterprise-Features und größere Flexibilität in die Public Cloud, einschließlich Two-Way Asynchronous Replication, Thin Provisioning und Advanced Data Compression.

RAVEL kündigte Major Updates für RAVEL Orchestrate AI an, sowie den Start von Lösungen, die Supermicro Turnkey AI Workload Solution nutzen, ein mächtiges und ready-to-deploy KI-Angebot. Diese Produkte vereinfachen die Adoption skalierbarer KI für Organisationen über Industrien hinweg, wie Rechenzentren, Content Creation Studios, Research Labs und Large Enterprises.

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• Echtzeit-Analyse-Nachrichten für die Woche bis zum 19. Juli
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• Echtzeit-Analyse-Nachrichten für die Woche bis zum 28. Juni
• Echtzeit-Analyse-Nachrichten für die Woche bis zum 21. Juni
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