KI-Datenagent
Ein KI-Datenagent ist Software, die analytische Fragen beantwortet, indem sie eigene Schritte plant und ausführt — Abfragen gegen freigegebene Datenbanken, Codeausführung, Belegangabe — statt nur Text zu erzeugen.
Entscheidend ist der Unterschied zwischen eine Antwort erzeugen und eine Antwort herleiten. Ein Chatbot sagt eine plausible Antwort aus dem Gelesenen vorher. Ein Agent entscheidet, welche Quellen er heranzieht, stellt echte Abfragen, prüft die Ergebnisse und korrigiert seinen Ansatz, wenn die Daten den ersten Versuch nicht stützen. Das Ergebnis beruht auf einer Ausführungsspur, nicht auf Erinnerung.
In regulierten Umgebungen wird dieser Unterschied ausschlaggebend. Eine von einem Agenten erzeugte Zahl lässt sich auf die Abfrage, den Datensatz und die Berechtigung zurückführen, die den Zugriff erlaubt hat. Eine allein vom Sprachmodell erzeugte Zahl lässt sich nirgendwohin zurückverfolgen, weil weder Abruf noch Berechnung stattgefunden haben.
Agenten arbeiten zudem unter Bedingungen, die eine Chat-Oberfläche nicht abbildet. Welche Datenbanken im Zugriff sind, welche Werkzeuge aufgerufen werden dürfen und was geschieht, wenn eine Anfrage die Befugnis überschreitet, sind Eigenschaften der Laufzeitumgebung, nicht des Prompts.
Was es auszeichnet
- Plant und führt mehrstufige Analysen aus, statt eine einzelne Antwort zu erzeugen
- Arbeitet gegen freigegebene Quellen unter ausdrücklich durchgesetzten Berechtigungen
- Erzeugt einen Ausführungsnachweis, der im Nachhinein prüfbar bleibt
- Bleibt innerhalb einer definierten Grenze statt beliebige externe Dienste aufzurufen
In DataQube
In DataQube läuft der Agent in der Infrastruktur des Kunden, und seine Arbeit sammelt sich in einem Thread — einem Append-only-Protokoll aus Konversation, gestellten Abfragen, ausgeführtem Code und getroffenen Berechtigungsentscheidungen. Nichts wird nachträglich rekonstruiert, weil der Nachweis während der Arbeit entsteht.
Häufige Fragen
Worin unterscheidet sich ein KI-Datenagent von einem Chatbot?
Ein Chatbot erzeugt eine Antwort aus Mustern seiner Trainingsdaten. Ein KI-Datenagent plant eine Schrittfolge, führt sie gegen echte Quellen aus und berichtet, was er gefunden hat. Die Antwort des Agenten ist Ergebnis von Abruf und Berechnung, die des Chatbots Ergebnis einer Vorhersage.
Braucht ein KI-Datenagent Zugriff auf Produktivdaten?
Er braucht Zugriff auf genau die Quellen, die der Betreiber freigibt, und nicht mehr. Der Umfang wird durch das Deployment bestimmt, nicht durch den Agenten; in regulierten Umgebungen sind lesende Verbindungen mit erzwungenen Zeilenlimits üblich.
Kann ein KI-Datenagent ohne Internetzugang laufen?
Ja, sofern Modell und Laufzeitumgebung im selben Netz betrieben werden. Das ist das Air-Gap-Muster, und es setzt voraus, dass Lizenzierung und Modellinferenz offline funktionieren.
Verwandte Begriffe
Datenprovenienz
Datenprovenienz ist die dokumentierte Herkunft eines Ergebnisses: Quellen, Abfragen, Transformationen und Entscheidungen, so detailliert festgehalten, dass Dritte die Zahl eigenständig nachvollziehen können.
Air-Gapped KI
Air-Gapped KI ist ein KI-System, das vollständig in einem Netz ohne Außenverbindung arbeitet: Modellinferenz, Datenzugriff und Lizenzprüfung funktionieren, ohne dass ein Aufruf die Perimetergrenze verlässt.
Deterministischer Workflow
Ein deterministischer Workflow ist eine geordnete, parametrisierte Schrittfolge, die bei gleichen Eingaben dasselbe Ergebnis liefert und sich damit für wiederkehrendes Reporting und Prüfprozesse eignet.