Moderne autonome Agenten verbessern sich selbstständig durch strukturierte Updates an Modellen und ihrer Infrastruktur, was eine Systematik für Produktion verlangt.
KI-Agenten können als Datenwissenschaftler trainiert werden, um automatisch hochwertige synthetische Trainingsdaten zu generieren, welche durch Meta-Optimierung kontinuierlich besser werden.
Deterministische Sicherheitsmodelle genügen nicht mehr, wenn KI-Systeme zur Laufzeit unvorhergesehene Entscheidungen treffen und mit APIs und Umgebungen auf nicht vorhergesehene Weise interagieren.
Agentic Systems und Large Language Models handeln kontextabhängig und unvorhersehbar, weshalb reine Präventionsansätze strukturell unzureichend werden.
