Deep Agents – Die nächste Generation verlässlicher KI-Agenten

– Björn Schotte

Deep Agents unterscheiden sich von klassischen Agenten durch ihre Fähigkeit, mit einer großen Anzahl an Tools (100+) verlässlich zu arbeiten – während herkömmliche Agenten ab ca. 20 Tools unzuverlässig werden. Der Vortrag zeigt, wie Deep Agents mit semantischer Tool-Auswahl, integrierter Planung mit To-Do-Management sowie Sandbox-Umgebungen mit virtuellem Filesystem zusammenspielen.

Der Vorteil für Unternehmen: KI-Agenten, die komplexe Aufgaben autonom und zuverlässig durcharbeiten – ohne ständige menschliche Zwischenkontrollen. Das spart Zeit und macht KI-Automatisierung erstmals auch für längere Prozessketten wirtschaftlich sinnvoll.

KI-Agenten im Unternehmen – Kontrolle, Transparenz und Datenschutz

– Johann-Peter Hartmann

Viele Unternehmen bremsen KI aus, weil Identitäten, Berechtigungen, Auditierbarkeit und Datenschutz in der Praxis nicht sauber gelöst sind. In diesem Talk zeige ich, wie du KI-Agenten so in Atlassian, GitHub, CRM & Co. integrierst, dass sie unter der Identität eines Mitarbeitenden arbeiten: gleiche Zugriffsrechte wie der Mensch, keine neuen Schatten-Accounts – und eine durchgängige Audit-Strecke über Systemgrenzen hinweg.

Zusätzlich bekommst du technische Guardrails, die für IT- und Security-Teams entscheidend sind: Im MCP kannst du Rechte weiter einschränken, unabhängig davon, was das Zielsystem grundsätzlich erlauben würde. Und dank Sandbox-Architektur bleiben Daten intern: Skills und Tool-Logik laufen innerhalb deiner Umgebung, das LLM liefert nur den Ausführungsplan/Code. Und sensible Inhalte werden vor externen Aufrufen abgefangen und pseudonymisiert.

Das Ergebnis: große Modelle und Agenten werden in der bestehenden Systemlandschaft endlich kontrollierbar, nachvollziehbar und datenschutzkonform – ohne Innovationsstopp aus Risikoangst.