KI-Agenten in die Produktion bringen:Die entscheidende Rolle des Plattformdesigns

Reasoning-Modelle machen Fortschritte, aber die Produktion ist immer noch schwierig

Argumentationsmodelle haben schnell Fortschritte gemacht. Systeme können jetzt Dokumente analysieren, Code schreiben und Urteile fällen, die früher fester Bestandteil der Forschung waren. Doch trotz dieser Fortschritte haben die meisten KI-Initiativen immer noch Schwierigkeiten, Produktionsumgebungen zu erreichen, in denen Konsistenz, Governance und Zuverlässigkeit wichtig sind. Tatsächlich ergab ein aktueller MIT-Bericht, dass nur ein kleiner Bruchteil der KI-Projekte in den täglichen Betrieb gelangt.

Jerry Liu, Gründer von LlamaIndex, trat auf der Hauptbühne von FUSION, unserem Flaggschiff-Kundenevent im Jahr 2025, auf und fasste die Herausforderung gut zusammen:

„Das größte Hindernis für die Einführung von KI ist Ihre eigene Fähigkeit, diese Modelle zu kontextualisieren und Workflow-technisch zu gestalten.“

Mit anderen Worten:Das Hindernis für die KI-Ausführung sind nicht die Modelle. Es ist das operative Gefüge, das sie umgibt:Orchestrierung, Beobachtbarkeit, Governance, Integration und die Fähigkeit, von experimentellen Erkenntnissen zu einer zuverlässigen Ausführung überzugehen.

Für Automatisierungs- und Betriebsleiter, die bewerten, wo Agenten-Workflows aufgebaut werden sollen, ist die wichtigste Überlegung nicht mehr, welche Plattform die beeindruckendste Demo liefert, sondern welche Plattform den Übergang vom Prototyp zur Produktion konsequent unterstützt.

Agentische Arbeitsabläufe erfordern mehr als nur KI

Teams, die KI zuverlässig einsetzen, wissen, dass reale Agentenanwendungen mehrere Ausführungsmodi miteinander verknüpfen:deterministische Logik, menschliches Urteilsvermögen und gezielte KI-Argumentation.

Nehmen Sie einen typischen Reisegenehmigungs-Workflow. Eine Anfrage wird über ein deterministisches Formular übermittelt. Ein Agent extrahiert Richtliniendetails aus komplexer Dokumentation mithilfe von KI-gestütztem Denken. Ein Manager prüft und genehmigt. Die Finanzabteilung übernimmt die letzte Prüfung. Die Reisebuchung erfolgt dann nach deterministischen Regeln.

Während die KI-Komponente in diesem Prozess eindeutig von wesentlicher Bedeutung ist, handelt es sich dabei nur um ein Segment in einer größeren Betriebskette. Ohne Orchestrierung, Überwachung und Steuerung des gesamten Ablaufs bleiben selbst ausgefeilte Argumentationsmodelle auf Demonstrationen und nicht auf die Produktion beschränkt.

Allzweck-Entwicklungsplattformen bieten oft starke Bausteine für die Argumentationssegmente. Für nachhaltigen betrieblichen Erfolg ist jedoch eine Umgebung erforderlich, die darauf ausgelegt ist, KI-Argumentation mit dem umfassenderen Geschäftsprozess zu verbinden – sicher, beobachtbar und mit klarer Verantwortung für jeden Schritt.

Eine Plattform für Agenten-Workflows

Die UiPath Platform™ nähert sich der Agentenautomatisierung auf der Grundlage eines umfassenden Hintergrunds in der Ausführung von Unternehmensprozessen. Dieses Erbe prägt die Art und Weise, wie Teams heute KI-gesteuerte Arbeitsabläufe erstellen, orchestrieren und betreiben, insbesondere wenn sie über frühe Experimente hinaus in Umgebungen übergehen, die Vorhersehbarkeit und Kontrolle erfordern.

Orchestrierung im gesamten End-to-End-Workflow

Moderne Agentensysteme kombinieren Modellaufrufe, deterministische Logik, menschliche Genehmigungen und Systemintegrationen. Eine einheitliche Orchestrierungsebene vereint diese Elemente in einem einzigen Betriebsablauf und ermöglicht es Teams, zu sehen, wo ein Prozess steht, wie Entscheidungen getroffen wurden und welche Aktionen noch ausstehen.

Anstatt separate Tools für jede Phase zu koordinieren, erfolgt die Orchestrierung an einem Ort. Dies reduziert den Betriebsaufwand, klärt die Verantwortlichkeiten und unterstützt eine konsistentere Ausführung.

End-to-End-Beobachtbarkeit

Wenn Arbeitsabläufe mehrere Entscheidungsebenen umfassen – KI-Argumentation, deterministische Logik, menschliche Interaktion und Systemaufrufe – wird die Beobachtbarkeit von zentraler Bedeutung für die Zuverlässigkeit. Die Plattform bietet detaillierte Ausführungsverfolgungen, die Argumentationsprotokolle mit deterministischen Prozessprotokollen kombinieren, sodass Teams sehen können, wie ein Agent zu einer Entscheidung gelangt ist und wie der Prozess von einer Phase zur nächsten fortgeschritten ist.

Eingabeaufforderungen, Toolnutzung, Übergaben zwischen Menschen und Automatisierung, Integrationsaufrufe und Geschäftslogikpfade werden alle im selben Trace angezeigt. Dieses Maß an Transparenz hilft Teams, Probleme zu diagnostizieren, das Agentenverhalten zu verbessern und das Vertrauen in Entscheidungen zu wahren, die in großem Maßstab umgesetzt werden.

Governance und die KI-Vertrauensschicht

In der Produktion eingesetzte Agentensysteme erfordern konsistente Leitplanken. Der UiPath AI Trust Layer bietet eine zentrale Überwachung generativer KI-Interaktionen, maskiert persönlich identifizierbare Informationen, bevor sie ein Modell erreichen, setzt Richtlinienentscheidungen durch, prüft die Nutzung und verwaltet Kostenkontrollen.

Teams können von der Plattform bereitgestellte Modelle ausführen oder eigene Modelle mitbringen, unabhängig davon, ob sie privat gehostet, in der Cloud verwaltet oder für bestimmte Domänen optimiert sind. Alle verfügen über die gleiche Governance und die gleichen Kontrollen und gewährleisten so die Betriebskonsistenz unabhängig von der Modellauswahl.

Unternehmensintegrationen, die den betrieblichen Maßstab unterstützen

Die meisten Agenten-Workflows berühren zentrale Geschäftssysteme – Enterprise Resource Planning (ERP), Client Relationship Management (CRM), Dokumenten-Repositories, Kundendienstsysteme, Datenplattformen und mehr. Die Plattform umfasst eine umfangreiche Bibliothek unternehmenstauglicher Integrationen, die in zahlreichen groß angelegten Bereitstellungen entwickelt wurden. Dadurch können Agenten Daten aus Betriebssystemen abrufen oder Aktionen darin steuern, ohne dass Teams benutzerdefinierte Konnektoren erstellen und verwalten müssen.

Argumentation zu unstrukturierten Daten

Viele Automatisierungen beginnen mit unstrukturierten Eingaben:PDFs, Berichte oder gemischte Inhalte. Durch die direkte Integration mit Datenorchestrierungs-Frameworks wie LlamaIndex ermöglicht die Plattform Agenten, über große Mengen unstrukturierten Materials nachzudenken. Dokumentverarbeitungsfunktionen wandeln komplexe Eingaben in strukturierte Formate um, die für die Modellnutzung geeignet sind, und stellen so sicher, dass Agenten mit realen Dokumenten und nicht nur sauber formatierten Beispielen arbeiten können.

Offene und flexible Modellauswahl

Die Modellleistung entwickelt sich schnell. Teams wählen häufig unterschiedliche Modelle für unterschiedliche Aufgaben – eines für strukturiertes Denken, ein anderes für die Analyse von Langzeitkontexten, ein anderes für sprachliche oder multimodale Interaktionen und manchmal domänenspezifische Modelle für regulierte oder sensible Arbeit.

Die Plattform ist darauf ausgelegt, diese Flexibilität zu unterstützen. Agenten können innerhalb desselben Workflows mehrere Modelle aufrufen und Teams können für jeden Schritt das richtige Modell auswählen, ohne ihren Prozess umstrukturieren zu müssen. Dies hilft Unternehmen dabei, sich an Veränderungen in der Landschaft anzupassen und die Kontinuität auch dann aufrechtzuerhalten, wenn neue Modelloptionen auftauchen oder sich die Leistung ändert.

Umfassende Ökosystem-Interoperabilität

Um diese Flexibilität zu unterstützen, lässt sich die Plattform umfassend in führende KI-Modellanbieter, Cloud-Dienste, Unternehmenssoftwaresysteme und Open-Source-Agenten-Frameworks integrieren – ohne Benutzer an einen bestimmten Anbieter zu binden.

Dazu gehören bidirektionale Agenteninteraktionen mit Konversationsplattformen, Orchestrierungsverbindungen zu Unternehmensdaten-Clouds, Unterstützung für offene Agenten-Frameworks und Bewertungstools sowie Kompatibilität mit Modell-Gateways, die es Teams ermöglichen, privat gehostete oder fein abgestimmte Modelle zu integrieren. Das offene Design der Plattform ermöglicht es Unternehmen, ihre Modell- und Toolauswahl im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln und gleichzeitig konsistente Governance- und Betriebspraktiken aufrechtzuerhalten.

Tools zum Testen, Bewerten und Verbessern von Agenten

Die Suche nach Immobilienmaklern ist relativ einfach. Der Einsatz von Agenten, die in der Produktion zuverlässig funktionieren, erfordert strenge Tests, Bewertungen und Verfeinerungen. Die Plattform umfasst Funktionen, die speziell zur Unterstützung dieses Betriebslebenszyklus entwickelt wurden.

Teams können das Agentenverhalten mithilfe synthetischer Daten oder Scheintools simulieren. Dies ist besonders nützlich, wenn reale Systeme noch nicht bereit sind oder Randfälle getestet werden, die zu unerwünschten Live-Transaktionen führen könnten. Diese Simulationen erscheinen deutlich in den Ausführungsverläufen, sodass sie leicht von den tatsächlichen Ausführungsdaten getrennt werden können.

Mithilfe von Bewertungssätzen können Teams die Agentenleistung in verschiedenen Szenarien messen. Es stehen sowohl deterministische als auch LLM-basierte Evaluatoren zur Verfügung, und Teams können benutzerdefinierte Evaluatoren erstellen, die auf ihren Geschäftskontext abgestimmt sind. Vorgefertigte Evaluatoren bewerten die Ausgabekorrektheit, die Kohärenz der schrittweisen Flugbahn und andere Faktoren, die die Zuverlässigkeit beeinflussen.

Ein Agenten-Gesundheitsscore fasst die Qualität der Eingabeaufforderung, die Einrichtung der Tools, das Schemadesign und die Bewertungsabdeckung zusammen, um die Produktionsbereitschaft anzuzeigen. Vom Agent Optimizer generierte Empfehlungen zeigen auf, wo Verbesserungen die größte Wirkung haben werden, und helfen Teams, ihre Verfeinerungsbemühungen effektiv zu konzentrieren.

Bereitstellungsflexibilität für reale Anforderungen

Organisationen agieren in unterschiedlichen Umgebungen. Einige laufen vollständig in der Cloud. Andere haben strenge Anforderungen an die Datenresidenz, regulierte Umgebungen oder eine Infrastruktur, die lückenlos bleiben muss.

Die Plattform unterstützt alle diese Szenarien:Cloud-Bereitstellungen, lokale Installationen, Linux-basierte Umgebungen, Bare-Metal-Server und Kubernetes-Cluster einschließlich AKS, EKS und OpenShift. In Air-Gap-Umgebungen kann die gesamte Plattform ohne Internetzugang ausgeführt werden. Zu den jüngsten Updates gehören verbesserte IPv6-Unterstützung, Dual-Stack-Netzwerke, erweiterte Disaster-Recovery-Optionen und Unterstützung für mehrere Instanzen innerhalb eines einzelnen Kubernetes-Clusters.

Diese Flexibilität stellt sicher, dass Agenten-Workflows an die Realität der Infrastruktur- und Compliance-Anforderungen jedes Unternehmens angepasst werden können.

Überbrückung von Low-Code und Pro-Code für moderne Teams

Argumentationsmodelle verändern die Art und Weise, wie Automatisierungen erstellt werden. Immer mehr technisch nicht versierte Benutzer können in natürlicher Sprache beschreiben, was sie benötigen, und Systeme können einen ersten Arbeitsablauf generieren. Dies erweitert die Möglichkeiten, an Gebäudeautomatisierungen teilzunehmen, und erhöht gleichzeitig den Bedarf an einer Plattform, die sowohl eine schnelle Erstellung als auch eine strenge Operationalisierung unterstützt.

Die UiPath Platform™ unterstützt seit langem beide Enden dieses Spektrums. Low-Code-Tools sorgen für Geschwindigkeit und Zugänglichkeit, während Pro-Code-Funktionen dafür sorgen, dass Entwickler komplexe Logik implementieren, tief in Systeme integrieren und den gesamten Lebenszyklus von Produktionsautomatisierungen verwalten können. KI-gestütztes Bauen beschleunigt nun die anfängliche Workflow-Erstellung, wobei Entwickler die Automatisierung auf dem Weg zur Produktion verfeinern und erweitern.

Da beide Ansätze auf derselben Grundlage basieren, vermeiden Unternehmen die Fragmentierung, die häufig zwischen Experimenten und betrieblicher Bereitstellung entsteht.

Erste Schritte:von Einzelpersonen bis hin zu Unternehmensteams

Unabhängig davon, ob jemand lernt, für ein kleines Team aufbaut oder einen groß angelegten Rollout leitet, unterstützt die Plattform einen konsistenten Weg vom frühen Experimentieren bis zum nachhaltigen Produktionsbetrieb.

Einzelpersonen können mit der kostenlosen Community Edition beginnen, die die tägliche LLM-Nutzung und den Zugriff auf umfassende Lernressourcen über die UiPath Academy umfasst. Da das Lernen auf derselben Plattform stattfindet, die auch in Unternehmen verwendet wird, werden die Fähigkeiten direkt auf reale Projekte übertragen.

Kleine Teams können von Vorlagenbibliotheken profitieren und von einer großen Community von Praktikern profitieren, die Best Practices austauschen. Wenn die Anforderungen wachsen, skaliert die Umgebung mit ihnen, sodass spätere störende Migrationen vermieden werden.

Unternehmensteams, die Proof of Concepts durchführen, profitieren davon, dass Governance und Compliance von Anfang an integriert sind. Dies macht es einfacher, Stakeholdern genau zu zeigen, wie ein experimenteller Agent in einen kontrollierten, beobachtbaren Arbeitsablauf in Produktionsqualität übergehen kann.

Organisationen, die fragmentierte KI-Experimente konsolidieren, erreichen oft einen Punkt, an dem Orchestrierung, Beobachtbarkeit und Betriebsstabilität wichtiger sind als isolierte Demos. Die Plattform vereint diese Funktionen und Teams können Unternehmen dabei unterstützen, einen reibungslosen Übergang zu ermöglichen und vom ersten Tag an Arbeitsabläufe zu entwerfen, die für die Produktion konzipiert sind.

Warum hier erworbene Fähigkeiten wichtig sind

Die UiPath-Plattform wird von Tausenden von Organisationen weltweit genutzt, darunter viele der größten Unternehmen der Welt. Dadurch erwerben Fachkräfte, die hier lernen, Arbeitsabläufe zu entwerfen und zu betreiben, Fähigkeiten, die direkt auf reale Umgebungen anwendbar sind.

Für Automatisierungs- und Betriebsleiter bedeutet dies, dass die Investition in Plattform-Know-how gleichzeitig die organisatorische Leistungsfähigkeit und die Talentbereitschaft stärkt.

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