Data Infrastructure & Intelligence Layers für KI-Agenten
Ein KI-Agent ist nur so klug wie die Daten, auf die er zugreifen kann. Dateninfrastruktur ist nicht Beiwerk – sie ist das Fundament kognitiver Agenten. In diesem Artikel erfährst du, wie moderne Agentensysteme auf relevante Informationen zugreifen, diese interpretieren und daraus dynamisch handeln.
- KI-Agenten brauchen Zugriff auf interne & externe Wissensquellen
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) bringt Kontext in LLM-basierte Agenten
- Smart Data Lakes verbinden strukturierte & unstrukturierte Datenquellen
- Knowledge Graphs ermöglichen semantisches Verständnis
- Echtzeitdaten & personalisierte Kontexte erhöhen Relevanz und Präzision
- Diese Infrastruktur ist der Unterschied zwischen “smart” und “statistisch”
Daten als kognitive Basis von Agenten
Agenten agieren nicht im luftleeren Raum – sie brauchen Kontext. Das umfasst:
- Geschäftsregeln
- Produktdaten
- Kundendaten
- Interne Prozesse
- Dokumentation, Verträge, CRM-Systeme
➡️ Weiterlesen: RAG für Agenten verstehen
➡️ Weiterlesen: Smart Data Lakes erklärt
Welche Infrastruktur brauchen Agenten?
| Komponente | Funktion |
|---|---|
| Smart Data Lake | Zentrale, flexible Datenhaltung (APIs, Files, Streams, DBs) |
| Knowledge Graphs | Verknüpfung semantischer Entitäten |
| Embeddings Store | Vektorrepräsentation von Wissen für schnelle Ähnlichkeitssuche |
| RAG-Pipeline | Kombination von Retrieval + LLM-Generierung |
| Realtime Feed Layer | Events, Sensorik, Streaming-Daten für situative Reaktionen |
Was ist RAG?
Retrieval-Augmented Generation. Ein LLM wird zur Beantwortung mit externem Wissen „gefüttert“.
VORTEILE
- Reduziert Halluzinationen
- Bringt Unternehmenskontext in Sprachmodelle
- Perfekt für dynamische Agenteninteraktion
➡️ Vertiefung: Data Retrieval & RAG erklärt
Smart Data Lakes
ZENTRALE ABLAGEORTE FÜR:
- strukturierte Daten (SQL, CSV)
- semi-strukturierte Daten (JSON, XML)
- unstrukturierte Daten (PDFs, Logs, E-Mails)
EIGENSCHAFTEN
- API-Zugriff für Agenten
- Schema-on-read
- Integrationsfähig mit Retrieval- und Embedding-Pipelines
➡️ Weiterlesen: Smart Data Lake Use Cases
Knowledge Graphs & Embeddings
KNOWLEDGE GRAPHS
- Entitäten & Relationen im Business-Kontext
- Ermöglichen Query + Reasoning
EMBEDDINGS
- Vektorbasierte Wissensrepräsentation
- Für semantische Suche, Clustering, Ähnlichkeitsanalysen
➡️ Weiterführend: Embeddings & Knowledge Graphs für Agentenlogik nutzen
Kontext-Injektion & Personalisierung
Agenten müssen nicht nur wissen, was passiert – sondern für wen es relevant ist.
BEISPIELE
- „Zeige mir meine letzten 5 Supportanfragen“
- „Was hat mein Vertriebsteam gestern aktualisiert?“
→ erfordert dynamischen, rollenbasierten Kontextzugriff
➡️ Weiterlesen: Personalisierte Kontextlogik für Agenten
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Warum reicht es nicht, Agenten mit LLMs zu bauen?
LLMs alleine haben kein aktuelles Wissen, keinen Zugriff auf firmenspezifische Daten und keine persistenten Strukturen.
Was macht ein Smart Data Lake „smart”?
Semantische Zugriffslogik, LLM-Integration, API-basierter Zugriff, Schema-on-read-Funktionalität.
Sind Knowledge Graphs noch zeitgemäß?
Ja – besonders in Kombination mit Vektor-Search und RAG-Ansätzen.
Fazit und Ausblick
Ohne Zugang zu strukturiertem Wissen bleiben Agenten generisch.
Dateninfrastruktur entscheidet, ob Agenten mitreden oder nur reden können.
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