Auf den Punkt: Agentic AI mit ihren iterativen Prozessen und Echtzeitanforderungen erfordert Infrastruktur-Redesigns, die über klassische Cloud-Skalierung hinausgehen.
Der Einsatz von Agentic AI führt zu neuen Anforderungen an Cloud-Infrastrukturen: Klassische Cloud-Modelle stoßen bei Performance, Konsistenz und Kosteneffizienz an ihre Grenzen.
KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen, erfordern eine kontinuierliche Kommunikation zwischen Modellen, Datenquellen und externen Services. Dies unterscheidet sich grundlegend von statischen Inferenz-Workloads, bei denen eine Anfrage verarbeitet und ein Ergebnis zurückgegeben wird.
Die entstehenden Probleme liegen in mehreren Bereichen: Häufig wechselnde Speicherauslastung durch iterative Prozesse führt zu ineffizienter Ressourcennutzung und unprediktiven Kosten. Konsistenzprobleme entstehen, wenn Agenten mehrfach auf externe Systeme zugreifen und zwischen den Abfragen Daten sich ändern können. Zudem erfordern agentengesteuerte Systeme typischerweise Latenzzeiten im unteren dreistelligen Millisekunden-Bereich, die Standard-Cloud-Konfigurationen nicht zuverlässig erbringen.
Für CTOs bedeutet dies: Cloud-Infrastrukturen müssen neu bewertet werden. Notwendig sind Ansätze wie lokale Model-Ausführung, spezialisierte Orchestrierungs-Layer für Multi-Agenten-Systeme und optimierte Routing-Strategien. Nur so lassen sich die potenziellen Effizienzgewinne von KI-Agenten wirtschaftlich realisieren.
Quelle: www.security-insider.de · Erschienen 8. Juli 2026
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