KI-Agenten: Modelle, die Tools aufrufen, isoliert betrieben
Ein Agent ist ein Modell plus die Tools, die es aufrufen darf. Eine Agenten-Laufzeit betreibt ihn, hält Sessions getrennt, gibt jedem Agenten eine Identität und ein Gedächtnis und protokolliert, was er getan hat.
Was sind KI-Agenten?
Agenten werden mit Frameworks wie Strands Agents, LangGraph oder CrewAI gebaut. Das Framework bestimmt, wie der Agent denkt und welche Tools er aufruft. Die Laufzeit bestimmt, wo er läuft, worauf er zugreifen darf und wie eine Session von der nächsten getrennt bleibt.
Mehrere Agenten sind die Antwort auf mehrere Aufgaben, nicht auf eine schwierige. Wenn ein Prompt reicht, ist ein Prompt das bessere Design. Und zwei Agenten sollten nie eine Identität teilen, aus demselben Grund, aus dem zwei Kollegen keinen Login teilen sollten.
Vier Wege, sie zu betreiben
Jede der großen Clouds bietet sie als verwalteten Service an, und Sie können sie auch selbst betreiben. Dieselbe Aufgabe, eine andere Rechnung und eine andere Konsole.
Amazon Bedrock AgentCore[1]
Die verwaltete Agenten-Laufzeit auf AWS: Laufzeit, Gedächtnis, Identität und ein Tool-Gateway für Agenten aus beliebigen Frameworks und Modellen.
Offizielle Dokumentation →Foundry Agent Service[2]
Der Agenten-Service in Microsoft Foundry.
Offizielle Dokumentation →Vertex AI Agent Engine[3]
Die verwaltete Agenten-Laufzeit auf Google Cloud.
Offizielle Dokumentation →Strands Agents, LangGraph oder CrewAI[4]
Open-Source-Agenten-Frameworks, die auf jeder Container-Plattform laufen, die Sie betreiben. Strands Agents (Apache 2.0) kommt von AWS, LangGraph und CrewAI stehen unter MIT.
Projektseite →
So sieht es in einer Architektur aus
Folien aus meiner Lehrveranstaltung zu KI-Architekturen an der FH Burgenland, aus echten Projekten (auf Englisch).
Wo ich es eingesetzt habe
Die Video-Pipeline
In meiner Video-Pipeline entscheidet eine CrewAI-Crew aus acht Agenten auf Bedrock AgentCore den Schnitt, jeder Agent mit einer Aufgabe. Sechs Validierungsschichten sitzen darum, denn Agenten, die Clips auswählen, wählen gern einen Clip, den es nicht gibt. Die acht Agenten kosten etwa einen Cent pro Video.
Zum Bericht (Englisch) →Der Event-Assistent
In meinem Event-Assistenten hat jeder der sechs Agenten eine Aufgabe, eigene Tools und eine eigene Identität. In einem anderen Multi-Agenten-System von mir teilten sich die Agenten eine Identität, und Zugangsdaten landeten im Klartext in den Logs. Seitdem gilt: eine Identität pro Agent, Isolation pro Session.
Zu den Referenzprojekten →Die Geodaten-Plattform
In meiner Geodaten-Plattform laufen Agenten auf beiden Seiten der Grenze und tauschen eine Frage und eine Antwort, nie Datensätze. Das hält die privaten Daten im Gebäude.
Architektur auf ai-solutions.wiki →Verwaltet und selbst betrieben zusammen: Hybrid
Agenten machen Hybrid möglich, ohne Daten zu verschieben: Ein Agent in der Cloud und ein Agent in Ihrem Gebäude arbeiten jeweils mit ihren eigenen Daten und tauschen Fragen und Antworten. Die Datensätze selbst reisen nie. Zuerst zu klären ist, welche Datenklasse wo gesehen werden darf.[6]
Was hilft Ihnen als Nächstes?
Entscheiden lernen
Der Kurs „From Managed to Hybrid“ zeigt, wo KI laufen sollte: was jede Ebene kostet, was Sie betreiben und wo Ihre Daten bleiben müssen. Er ist in Vorbereitung, mit einer kostenlosen Live-Session zum Start.
Linda MohamedKI- und Cloud-Beraterin, AWS Community Hero, Wien
Gemeinsam bauen
Erzählen Sie mir, was Sie bauen wollen. In 30 Minuten prüfen wir, welcher der vier Wege zu Ihren Daten, Ihren Regeln und Ihrem Budget passt und ob AWS-Förderung für einen Proof of Concept einen Teil abdeckt. So funktioniert AWS-Förderung →
Sie wissen schon, was Sie brauchen
Buchen Sie direkt den Workshop:
- Strands-Agents-Workshop →
Ein Tag für Ihre Entwickler: ein funktionierendes Agentensystem mit eigenen Tools, MCP und Agent-zu-Agent-Kommunikation. - KI-Agentensysteme: Aufbau oder Review →
Agentenarchitektur auf Bedrock und AgentCore mit engen Berechtigungen, Evaluierung und Kostengrenzen.
Mehr auf ai-solutions.wiki
Meine offene Wissensbasis, mit längeren Vergleichen, Preisnotizen und Quellen (auf Englisch).
Quellen
- Amazon Bedrock AgentCore Dokumentation. https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html
- Foundry Agent Service Dokumentation. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/agents/overview
- Vertex AI Agent Engine Dokumentation. https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/agent-engine/overview
- Strands Agents, LangGraph oder CrewAI. https://strandsagents.com/
- Linda Mohamed, Kursfolien “The projects”, MASE-3, FH Burgenland, September 2026
- GIS and AI architecture on AWS, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/solutions/geospatial/gis-ai-architecture/
- AgentCore vs Bedrock Agents, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/comparisons/agentcore-vs-bedrock-agents/
- Strands Agents, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/tools/strands-agents/
- CrewAI, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/tools/crewai/
- CrewAI vs LangGraph, ai-solutions.wiki. https://ai-solutions.wiki/comparisons/crewai-vs-langgraph/
- How I built an AI film crew on AWS, lindamohamed.com. https://www.lindamohamed.com/blog/how-I-built-an-AI-film-crew-on-aws
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