KI-Plattform von Cognizant startet mit Multi-Agent-Orchestration

Cognizant hat zwei Lösungen für die schnellere Entwicklung und Einführung von KI-Agenten veröffentlicht: den Neuro AI Multi-Agent Accelerator sowie die Multi-Agent Service Suite. [...]

Quer durch viele Branchen kämpfen Unternehmen mit einem volatilen Markt, komplexen Prozessen sowie Wettbewerbsdruck von seiten sogennanter „AI Natives“. Der aktuelle Boom um DeepSeek aus China unterstreicht die Rolle von LLMs und KI-Agenten als Hoffnungsträger für Unternehmen, die mit starren Automatisierungen, ineffizienten Prozessen und wachsenden Kundenerwartungen hadern. Durch den geschickten Einsatz von KI-Agenten profitieren sie von flexiblen Prozesse, treffen Entscheidungen in Echtzeit und schaffen maßgeschneiderte Kundenerlebnisse. Dabei ist das Potenzial von KI-Agenten nicht auf eine Branche oder einen Workflow beschränkt: Von der IT- und Finanzabteilung bis hin zum Vertrieb und Marketing gibt es unzählige Einsatzszenarien.

Multi-Agenten-Systeme – Gamechanger der KI-Automatisierung

Dabei gehen Multi-Agenten-Systeme einen Schritt weiter als Einzel-Agenten. Sie ermöglichen eine dezentrale Entscheidungsfindung, wobei KI-Agenten unabhängig an verschiedenen Teilaufgaben arbeiten. Multi-Agenten-Systeme sind darauf ausgelegt, über Funktionen und Länder hinweg zu skalieren, ohne dass die Systeme generalüberholt werden müssen. Redundanz sorgt für hohe Robustheit des Gesamtsystems, selbst wenn einzelne Agenten ausfallen sollten.

„Der Boom um autonome Agentennetzwerke in Unternehmensprozessen verdeutlicht: Es braucht dringend ein strukturiertes Framework für die nahtlose Interaktion und Koordination der Agenten“, sagt Vishal Gupta, Partner, Data and AI, Everest Group. „Genau darauf liefert Cognizant mit seinem Multi-Agent-Entwicklungs-Framework eine Antwort, die auf Skalierbarkeit und Interoperabilität getrimmt ist. Diese beiden Hebel sind entscheidend für Unternehmen, die Agenten effektiv in ihre Infrastruktur integrieren möchten.“

Mit Standardisierung schneller zum eigenen Multi-Agenten-System

Neuro AI Multi-Agent Accelerator, ein Teil der Multi-Agent Services Suite von Cognizant, wurde dafür geschaffen, die Einführung von KI-Agenten dank Standardisierung zu beschleunigen. Dieses No-Code-Entwicklungs-Framework enthält eine Sammlung vorgefertigter Referenz-Agenten-Netzwerke, auf deren Basis Unternehmen ihre Multi-Agenten-Systeme schnell ins Prototypenstadium bringen, anpassen und skalieren können. So müssen sie nicht alles aus eigener Kraft entwickeln, sondern können auf Best Practices aufbauen.

Die enthaltenen Vorlagen für Multi-Agenten-Netzwerke liefern bewährte Bausteine, um Arbeitsprozesse in Vertrieb und Marketing, Finanzen und Investor Relations sowie branchenspezifische Workflows wie Supply Chain Management, Kundenservice und Versicherungsvertrieb abzubilden. Auch zusätzliche Netzwerke für individuelle Anwendungsszenarien sind mithilfe von Beschreibungen in natürlicher Sprache rasch erstellt. Mittels API lassen sich auch Bestandssysteme oder Agenten von Drittanbietern einfach integrieren – für verbesserte Reaktionszeiten und reduzierte Fehlergefahr.

Zukunftssicher dank freier LLM-Wahl

Ein weiterer entscheidender Faktor für die Zukunftsfähigkeit: Anwendende können zwischen den meisten kommerziellen sowie allen Open-Source-LLMs sowie zwischen Public- und Private-Cloud-Anbietern wechseln, ohne ihr System neu aufsetzen zu müssen. So müssen sie sich nicht an einzelne Anbieter binden und reduzieren ihre Laufzeitkosten.

„Die Reaktion des Marktes auf das Deepseek Large Language Model (LLM) spiegelt wider, was Cognizant schon seit langem erkannt hat: LLMs nähern sich rasch der Kommerzialisierung, und der Bedarf an Verarbeitungskapazität, um sie zu trainieren und auszuführen, wird mit der Zeit abnehmen. Wir haben uns bewusst dafür entschieden, unsere Agenten-Plattformen wie Flowsource und nun auch Neuro AI LLM-agnostisch aufzusetzen“, erklärt Babak Hodjat, CTO für den Bereich KI bei Cognizant. „So profitieren unsere Kunden von den Vorteilen neuer, leistungsfähiger LLM-Modelle und haben außerdem die Möglichkeit, ihre Agenten gemäß Datenschutzvorschriften bei Bedarf auch lokal auszuführen.“  

Erste Kunden von Cognizant haben bereits gute Erfahrungen mit Multi-Agenten-Lösungen gemacht. Beispielsweise konnte eine Versicherungsgesellschaft ihre Investor Relations und Anruf-Analysen mittels eines von Cognizant entwickelten Multi-Agenten-Systems verbessern. Ein anderes Beispiel: Ein Unternehmen im Gesundheitswesen hat mithilfe eines eigen erstellten Agenten-Netzwerks zur Vertragsverhandlung die Bearbeitung von Beschwerden deutlich beschleunigen können.

„Die Agentifizierung von KI wird zum Katalysator einer innovationsgetriebenen Wertschöpfung: Durch Multi-Agenten-Architekturen können Unternehmen nicht nur ihre Produktivität steigern, sondern auch komplexe Geschäftsprozesse autonom optimieren“, resümiert Andreas Golze, Managing Director DACH bei Cognizant.