Hinter KI-Agenten: Die Infrastruktur, die Autonomie unterstützt

Die meisten Beschreibungen von KI-Agenten und Agentensystemen konzentrieren sich auf die Fähigkeit der Agenten, in vielen Situationen in den vorgesehenen Anwendungsfällen der Agenten autonom und ohne Benutzereingriff zu handeln. Einige Agenten arbeiten mit einem Human-in-the-Loop-Modell und greifen nur dann in den Benutzer ein, wenn Unsicherheiten auftreten, handeln aber unter typischen und bestimmten Umständen dennoch autonom.

Da Autonomie das wichtigste Merkmal von KI-Agenten ist, gibt es unterstützende Fähigkeiten, die Agenten benötigen, um unabhängig von Benutzereingaben zu handeln. ein früherer Blog-Beitrag haben wir vier Anforderungen an agentenbasierte KI-Architekturen identifiziert:

1. Fähigkeit und Zugriff – Die Fähigkeit, im Namen des Benutzers zu handeln, einschließlich Berechtigungen und authentifiziertem Zugriff auf relevante Systeme.

   
   

2. Argumentation und Planung – Verwenden von Argumentation, um Entscheidungen innerhalb eines strukturierten Denkprozesses zu treffen – oft definiert als Kette, Baum, Diagramm oder Algorithmus –, der die Aktionen des Agenten leitet.

   
   

3. Komponenten-Orchestrierung – Koordination mehrerer Teile, einschließlich Eingabeaufforderungen, LLMs, verfügbarer Datenquellen, Kontext, Speicher, Verlauf sowie Ausführung und Status potenzieller Aktionen.

   
   

4. Leitplanken – Mechanismen, die dafür sorgen, dass der Agent konzentriert und effektiv bleibt. Dazu gehören Sicherheitsvorkehrungen, um Fehler zu vermeiden oder im Fehlerfall hilfreiche Diagnoseinformationen bereitzustellen.

Jede dieser vier Anforderungen hat unterschiedliche Infrastrukturanforderungen. Für Fähigkeiten und Zugriff sind die wichtigsten Anforderungen Softwareintegrationen und Anmeldeinformationsverwaltung. Argumentation und Planung werden hauptsächlich durch LLMs und andere KI-Modelle unterstützt. Das Thema Leitplanken ist umfangreich und oft spezifisch für die jeweiligen Anwendungsfälle, daher werden wir es für einen zukünftigen Artikel aufheben. Hier möchte ich mich auf Orchestrierung und die Infrastruktur konzentrieren, die zur Unterstützung intelligenter Orchestrierung über eine große Anzahl beweglicher Teile und eine lange Historie von Daten und Kontexten erforderlich ist, die zum Zeitpunkt der Entscheidung möglicherweise benötigt werden.

Komponentenorchestrierung und die Rolle des Kontexts in KI-Agenten

Vorausgesetzt, dass die ersten beiden oben genannten Anforderungen – einschließlich Fähigkeit, Zugriff, Argumentation und Planung – wie vorgesehen funktionieren, läuft die Hauptherausforderung der Komponentenorchestrierung auf das Wissensmanagement hinaus. Das agentenbasierte System muss auf mehreren Ebenen auf dem Laufenden bleiben: seine Kernaufgaben und -ziele, den Zustand verschiedener relevanter Systeme, den Verlauf der Interaktionen mit dem Benutzer und anderen externen Systemen und möglicherweise mehr.

Bei LLMs verwenden wir das Konzept eines „Kontextfensters“, um den Informationssatz zu beschreiben, der dem Modell im Allgemeinen zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung steht. Dies unterscheidet sich von den Informationen, die in der Eingabeaufforderung selbst enthalten sind, und auch vom internen Wissenssatz des LLM, der während des Modelltrainingsprozesses gebildet wurde.

In langen Texten kann man sich Kontextfenster als „jüngste Geschichte“ von Informationen vorstellen, die dem LLM zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen – dies ist implizit in der Architektur von LLMs und der Eingabeaufforderung enthalten. Auf diese Weise haben die meisten LLMs ein eindimensionales Kontextkonzept, und älterer Kontext fällt mit der Zeit einfach aus dem Fenster.

Agenten benötigen ein ausgefeilteres System zur Verwaltung von Kontext und Wissen, um sicherzustellen, dass der wichtigste oder dringendste Kontext Priorität hat, wenn der Agent eine Entscheidung treffen muss. Statt eines einzigen monolithischen Kontexts müssen KI-Agenten verschiedene Kontexttypen mit unterschiedlichen Wichtigkeitsstufen verfolgen.

Dies lässt sich mit dem Speicher in Computersystemen vergleichen, wo verschiedene Speichertypen – Cache, RAM und Festplatten – je nach Zugänglichkeit und Nutzungshäufigkeit unterschiedlichen Zwecken dienen. Für KI-Agenten können wir den Kontext konzeptionell in drei Hauptebenen strukturieren:

1. Primärer Kontext – Die Kernaufgabenliste oder Ziele des Agenten. Dies sollte immer oberste Priorität haben und alle Aktionen leiten.

   
   

2. Direkter Kontext – Der Status verbundener, relevanter Systeme und der unmittelbaren Umgebung, einschließlich Ressourcen wie Nachrichtensysteme, Datenfeeds, kritische APIs oder E-Mails und Kalender eines Benutzers.

   
   

3. Externer Kontext – Allgemeines Wissen oder alle Informationen, die relevant sein könnten, aber nicht ausdrücklich als Kernbestandteil des Agentensystems konzipiert sind. Externer Kontext kann durch etwas so Einfaches wie eine Suche im Internet oder auf Wikipedia bereitgestellt werden. Oder er kann dringend und kompliziert sein, wie etwa unerwartete Faktoren, die sich aus Nachrichten oder Updates von Drittanbietern ergeben und erfordern, dass der Agent seine Aktionen dynamisch anpasst.

Diese Kontextebenen sind nicht endgültig, die Grenzen zwischen ihnen können sehr fließend sein und es gibt andere nützliche Möglichkeiten, Kontexttypen zu beschreiben – aber diese konzeptionelle Struktur ist für unsere Diskussion hier nützlich.

Speicherinfrastruktur für Kontextmanagement

Der Speicherbedarf von KI-Agenten variiert je nach Art des verwalteten Kontexts. Jede Ebene – primärer, direkter und externer Kontext – erfordert unterschiedliche Datenstrukturen, Abrufmechanismen und Aktualisierungshäufigkeiten. Die größte Herausforderung besteht darin, effizienten Zugriff, langfristige Persistenz und dynamische Aktualisierungen sicherzustellen, ohne die Verarbeitungspipeline des Agenten zu überlasten.

Anstatt Kontext als monolithische Einheit zu behandeln, profitieren KI-Agenten von hybriden Speicherarchitekturen, die strukturierte und unstrukturierte Datenmodelle kombinieren. Dies ermöglicht schnelle Suchvorgänge, semantische Abfragen und skalierbare Persistenz und stellt sicher, dass relevanter Kontext bei Bedarf verfügbar ist, während redundante Datenverarbeitung minimiert wird.

Primärer Kontext: Aufgabenlisten und Agentenziele

Der primäre Kontext besteht aus den Kernzielen und aktiven Aufgaben des Agenten – der Grundlage für die Entscheidungsfindung. Diese Informationen müssen dauerhaft, stark strukturiert und leicht abfragbar sein, da sie alle Aktionen des Agenten steuern.

Möglicher Speicherbedarf:

• Transaktionale Datenbanken (Schlüssel-Wert- oder Dokumentspeicher) für strukturierte Aufgabenlisten und Zielhierarchien.
• Indizierung mit geringer Latenz zur Unterstützung schneller Nachschlagevorgänge aktiver Aufgaben.
• Ereignisgesteuerte Updates, um sicherzustellen, dass Aufgaben den Fortschritt in Echtzeit widerspiegeln.

Beispiel für eine Agentimplementierung

Ein Planungsassistent, der eine Aufgabenwarteschlange verwaltet, muss Folgendes speichern:

• Dauerhafte Aufgaben (z. B. „Besprechung mit Alex planen“) mit Statusaktualisierungen.
• Ausführungsverlauf (z. B. „Erste E-Mail gesendet, warte auf Antwort“).
• Prioritäten und Abhängigkeiten, um sicherzustellen, dass dringende Aufgaben zuerst angezeigt werden.

Ein verteilter, hochverfügbarer Datenspeicher stellt sicher, dass Aufgaben zuverlässig verfolgt werden, selbst wenn der Agent neue Ereignisse und Kontextaktualisierungen verarbeitet.

Direkter Kontext: Status verbundener Systeme

Der direkte Kontext umfasst den aktuellen Status relevanter Systeme – Kalender, Messaging-Plattformen, APIs, Datenbanken und andere Echtzeit-Datenquellen. Im Gegensatz zum primären Kontext ist der direkte Kontext dynamisch und erfordert häufig eine Kombination aus strukturierten und Echtzeit-Speicherlösungen.

Möglicher Speicherbedarf:

• Zeitreihendatenbanken für Ereignisprotokolle und Statusverfolgung in Echtzeit.
• Caching-Ebenen für häufig aufgerufene Systemzustände.
• Vektorbasierter Abruf für kontextbezogene Abfragen zu aktuellen Interaktionen.

Beispiel einer Agentenimplementierung:

Ein KI-Agent für den Kundensupport, der Live-Benutzerinteraktionen verfolgt, muss Folgendes speichern:

• Konversationsverlauf in Echtzeit in einem In-Memory-Speicher.
• Sitzungsstatus (z. B. Details zu laufenden Support-Tickets) in einer Zeitreihendatenbank.
• API-Antwort-Caches für externe Systemsuchvorgänge, um redundante Abfragen zu vermeiden.

Durch die Strukturierung der direkten Kontextspeicherung mit einer Kombination aus zeitkritischen und langfristigen Datenspeichern können KI-Agenten unter Berücksichtigung ihrer Umgebung und ohne übermäßige Latenz agieren.

Externer Kontext: Wissensabruf und -anpassung

Externer Kontext umfasst allgemeines Wissen und unerwartete Aktualisierungen aus Quellen außerhalb der unmittelbaren Kontrolle des Agenten. Dies kann von Suchanfragen auf Abruf bis hin zu dynamisch aufgenommenen externen Daten reichen, die einen flexiblen Ansatz für Speicherung und Abruf erfordern. Im Gegensatz zu primären und direkten Kontexten, die eng mit den laufenden Aufgaben des Agenten und den verbundenen Systemen verknüpft sind, ist externer Kontext häufig unstrukturiert, umfangreich und von sehr unterschiedlicher Relevanz.

Mögliche Überlegungen zur Speicherung:

• Dokumentenspeicher und Wissensdatenbanken für dauerhaftes, strukturiertes Referenzmaterial.
• Vektorsuche zum Abfragen großer interner oder externer Dokumentdatensätze.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG ) zum Abrufen relevanter Informationen vor der Antwort.
• Streaming und ereignisgesteuerte Aufnahme für Echtzeit-Updates aus externen Datenquellen.

Beispiel einer Agentenimplementierung:

Ein persönlicher Assistent, der einen Bericht über die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse der Klimaforschung zusammenstellt, muss:

• Rufen Sie wissenschaftliche Artikel aus externen Quellen ab und filtern Sie nach Relevanz anhand von Schlüsselwörtern oder Vektorähnlichkeiten.
• Analysieren Sie die Beziehungen zwischen Dokumenten und identifizieren Sie Trends mithilfe eines Wissensgraphen.
• Fassen Sie wichtige Erkenntnisse mithilfe der LLM-basierten, abruferweiterten Generierung zusammen .
• Verfolgen Sie aktuelle Updates , indem Sie Echtzeit-Publikations-Feeds und Nachrichtenquellen abonnieren.

Durch die Strukturierung der externen Kontextspeicherung rund um schnelles Abrufen und semantische Organisation können sich KI-Agenten kontinuierlich an neue Informationen anpassen und gleichzeitig sicherstellen, dass die abgerufenen Daten relevant, glaubwürdig und umsetzbar bleiben.

Hybridspeicher für kontextsensitive KI-Agenten

Die Entwicklung kontextsensitiver KI-Agenten erfordert ein ausgewogenes Verhältnis zwischen effizientem Zugriff auf wichtige Informationen und der Vermeidung von Speicher- oder Verarbeitungsüberlastungen. KI-Agenten müssen dynamisch entscheiden, wann Kontext gespeichert, abgerufen und verarbeitet werden soll, um die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Eine hybride Speicherarchitektur, die Transaktions-, Vektor-, Zeitreihen- und ereignisgesteuerte Modelle integriert, ermöglicht es KI-Agenten, Kontextpersistenz, Abrufeffizienz und adaptive Intelligenz aufrechtzuerhalten, die alle für Autonomie im großen Maßstab entscheidend sind. Um dieses Gleichgewicht zu erreichen, sind strukturierte Strategien in drei Schlüsseldimensionen erforderlich:

1. Latenz versus Persistenz – Kontext, auf den häufig zugegriffen wird (z. B. aktive Aufgabenzustände), sollte in einem Speicher mit geringer Latenz gespeichert werden, während weniger häufig benötigtes, aber wesentliches Wissen (z. B. historische Interaktionen) bei Bedarf aus einem Langzeitspeicher abgerufen werden sollte.

   
   

2. Strukturierte versus unstrukturierte Daten – Aufgaben, Ziele und Systemzustände profitieren von einer strukturierten Speicherung (z. B. Schlüssel-Wert- oder Dokumentdatenbanken), während für die umfassendere Wissensabfrage unstrukturierte Einbettungen und Graphbeziehungen erforderlich sind, um den Kontext effektiv zu erfassen.

   
   

3. Echtzeit versus historische Kenntnis – Einige Kontexte erfordern eine kontinuierliche Überwachung (z. B. Live-API-Antworten), während andere (z. B. frühere Entscheidungen oder Berichte) nur abgerufen werden sollten, wenn sie für die aktuelle Aufgabe des Agenten relevant sind.

Angesichts dieser unterschiedlichen Kontexttypen benötigen KI-Agenten einen strukturierten Ansatz zum Speichern und Zugreifen auf Informationen. Sich ausschließlich auf LLM-Kontextfenster zu verlassen, ist ineffizient, da es die Fähigkeit des Agenten einschränkt, langfristige Interaktionen und sich entwickelnde Situationen zu verfolgen. Stattdessen sollte der Kontext dauerhaft gespeichert, dynamisch abgerufen und basierend auf Relevanz und Dringlichkeit priorisiert werden.

• Primärer Kontext (Aufgaben und Ziele) – Zur strukturierten Nachverfolgung in Transaktionsdatenbanken gespeichert und in jedem Inferenzzyklus referenziert.

• Direkter Kontext (Systemstatus und aktive Daten) – wird in Echtzeit durch Caching, Zeitreihenspeicherung oder ereignisgesteuerte Aktualisierungen aufrechterhalten.

• Externer Kontext (Wissen und dynamische Aktualisierungen) – Abfrage bei Bedarf über Vektorsuche, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder graphenbasierte Wissensdarstellung.

In der Praxis sind für skalierbare KI-Agentenarchitekturen mehrstufige Speichermodelle erforderlich, die Kurzzeit-Caches, persistente Datenbanken und externe Abrufmechanismen kombinieren. Durch die Nutzung eines hybriden Speicheransatzes können KI-Agenten:

• Behalten Sie den Echtzeitüberblick über aktive Systeme.
• Rufen Sie historisches Wissen nur ab, wenn es relevant ist.
• Passen Sie Prioritäten dynamisch an sich entwickelnde Anforderungen an.

Durch die Integration dieser Speicherstrategien können KI-Agenten autonom funktionieren, ihr Kontextbewusstsein über lange Zeiträume bewahren und dynamisch auf neue Informationen reagieren – und so den Grundstein für wirklich intelligente und skalierbare Agentensysteme legen.

Hybride Speicherlösungen

Die Implementierung einer hybriden Speicherarchitektur für KI-Agenten erfordert die Auswahl der richtigen Datenbanken und Speichertools, um unterschiedliche Kontexttypen effizient zu verarbeiten. Die beste Wahl hängt von Faktoren wie Latenzanforderungen, Skalierbarkeit, Datenstrukturkompatibilität und Abrufmechanismen ab.

Ein gut konzipiertes KI-Agent-Speichersystem umfasst normalerweise:

• Transaktionale Datenbanken für eine strukturierte, dauerhafte Aufgabenverfolgung.
• Zeitreihen- und ereignisgesteuerter Speicher zur Echtzeitüberwachung des Systemzustands.
• Vektorsuche und Wissensabruf für flexiblen, unstrukturierten Datenzugriff.
• Caching und In-Memory-Datenbanken für schnellen Kurzzeitspeicherzugriff.

Sehen wir uns jedes dieser Elemente genauer an.

Transaktionale und verteilte Datenbanken

KI-Agenten benötigen skalierbare, hochverfügbare Transaktionsdatenbanken, um Aufgaben, Ziele und strukturierte Metadaten zuverlässig zu speichern. Diese Datenbanken stellen sicher, dass der primäre Kontext immer verfügbar und effizient abfragbar ist.

• Apache Cassandra® – Eine verteilte NoSQL-Datenbank, die für hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz entwickelt wurde. Ideal für die Verwaltung strukturierter Aufgabenlisten und die Verfolgung von Agentenzielen im großen Maßstab.

• DataStax Astra DB – Eine verwaltete Datenbank als Service (DBaaS) auf Basis von Cassandra, die elastische Skalierbarkeit und Multi-Region-Replikation für KI-Anwendungen mit hohen Anforderungen an die Haltbarkeit bietet.

• PostgreSQL – Eine beliebte relationale Datenbank mit starken Konsistenzgarantien, die sich gut für strukturierte Agent-Metadaten, persistente Task-Protokolle und die Durchsetzung von Richtlinien eignet.

Zeitreihen- und ereignisgesteuerte Speicherung

Für die Echtzeit-Systemüberwachung benötigen KI-Agenten Datenbanken, die für Protokollierung, Ereignisverfolgung und Statuspersistenz optimiert sind.

• InfluxDB – Eine führende Zeitreihendatenbank, die für schnelle Datenaufnahme und effiziente Abfragen konzipiert ist und sich daher ideal für die Protokollierung von KI-Agentenaktivitäten und externen Systemaktualisierungen eignet.

• TimescaleDB – Eine für Zeitreihen-Workloads optimierte PostgreSQL-Erweiterung, geeignet zum Verfolgen von Änderungen in KI-Agent-Workflows und System-Ereignissen.

• Apache Kafka + kSQLDB – Eine Streaming-Datenplattform, die es KI-Agenten ermöglicht, Echtzeit-Ereignisse effizient zu nutzen, zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

• Redis Streams – Eine leichtgewichtige Lösung für die Ereignisbehandlung und Nachrichtenwarteschlangen in Echtzeit, nützlich, um KI-Agenten über neue Updates auf dem Laufenden zu halten, sobald diese eintreffen.

Vektorsuche zur Wissensgewinnung

KI-Agenten, die mit unstrukturiertem Wissen arbeiten, benötigen effiziente Möglichkeiten zum Speichern, Suchen und Abrufen von Einbettungen für Aufgaben wie semantische Suche, Ähnlichkeitsabgleich und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ein gut optimiertes Vektorsuchsystem ermöglicht es Agenten, relevante vergangene Interaktionen, Dokumente oder Fakten abzurufen, ohne den Speicher oder Kontextfenster zu überlasten.

• DataStax Astra DB – Eine skalierbare, verwaltete Vektordatenbank auf Basis von Cassandra, die leistungsstarke Ähnlichkeitssuche und multimodale Abfrage bietet. Astra kombiniert verteilte Ausfallsicherheit mit Vektorsuchfunktionen und ist damit die erste Wahl für KI-Agenten, die Einbettungen effizient verarbeiten und gleichzeitig globale Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit gewährleisten müssen.

• Weaviate – Eine Cloud-native Vektordatenbank für die semantische Suche und den multimodalen Datenabruf. Sie unterstützt hybride Suchmethoden und lässt sich gut in Wissensgraphen integrieren, was sie für KI-Agenten nützlich macht, die auf kontextbezogenem Denken basieren.

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) – Eine Open-Source-Bibliothek für hochleistungsfähige Nearest-Neighbor-Suche, die häufig in KI-Pipelines für schnelle Vektorsuchen in großen Datensätzen eingebettet ist. Obwohl es sich bei FAISS nicht um eine vollständige Datenbank handelt, bietet es eine leichte, schnelle Lösung für die lokale Ähnlichkeitssuche.

Caching und In-Memory-Speicher

KI-Agenten erfordern einen Zugriff mit geringer Latenz auf häufig referenzierten Kontext, weshalb das Caching eine wesentliche Komponente hybrider Speicherarchitekturen ist.

• Redis – Ein leistungsstarker In-Memory-Schlüssel-Wert-Speicher, der häufig für das kurzfristige Kontext-Caching und die Sitzungsverwaltung in KI-Agenten verwendet wird.

• Memcached – Ein einfaches, aber effektives verteiltes Caching-System, das schnellen Zugriff auf häufig verwendete KI-Agentendaten bietet.

Durch die Integration dieser unterschiedlichen Speicherlösungen können KI-Agenten Kurzzeitgedächtnis, persistentes Wissen und Echtzeit-Updates effizient verwalten und so eine nahtlose Entscheidungsfindung im großen Maßstab gewährleisten. Die Kombination aus Transaktionsdatenbanken, Zeitreihenspeicher, Vektorsuche und Caching ermöglicht es Agenten, Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kontextbewusstsein auszubalancieren und sich dynamisch an neue Eingaben anzupassen.

Da sich KI-gesteuerte Anwendungen ständig weiterentwickeln, ist die Auswahl der richtigen hybriden Speicherarchitektur von entscheidender Bedeutung für die Ermöglichung autonomer, reaktionsschneller und intelligenter Agentensysteme, die in komplexen und sich ständig ändernden Umgebungen zuverlässig arbeiten können.

Die Zukunft von KI-Agenten mit hybriden Datenbanken

Da KI-Systeme immer komplexer werden, werden hybride Datenbanken für die Verwaltung des Kurz- und Langzeitgedächtnisses, strukturierter und unstrukturierter Daten sowie Echtzeit- und historischer Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung sein. Fortschritte bei der Retrieval-Augmented Generation (RAG), der semantischen Indizierung und der verteilten Inferenz machen KI-Agenten effizienter, intelligenter und anpassungsfähiger. Zukünftige KI-Agenten werden auf schnellen, skalierbaren und kontextsensitiven Speicher angewiesen sein, um Kontinuität zu gewährleisten und im Laufe der Zeit fundierte Entscheidungen zu treffen.

Warum Hybriddatenbanken?

KI-Agenten benötigen Speicherlösungen, die unterschiedliche Kontexttypen effizient verwalten und gleichzeitig Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit gewährleisten. Hybriddatenbanken bieten das Beste aus beiden Welten – strukturierte Daten mit hoher Geschwindigkeit und tiefem Kontextabruf – und bilden damit die Grundlage für intelligente KI-Systeme. Sie unterstützen vektorbasierte Suche für die langfristige Wissensspeicherung, transaktionale Suchvorgänge mit geringer Latenz, ereignisgesteuerte Aktualisierungen in Echtzeit und verteilte Skalierbarkeit für Fehlertoleranz.

Aufbau einer skalierbaren KI-Dateninfrastruktur

Um intelligente KI-Agenten zu unterstützen, sollten Entwickler Speicherarchitekturen entwerfen, die mehrere Datenmodelle für ein nahtloses Kontextmanagement kombinieren:

• Vektorsuche und spaltenbasierte Daten – Speichern Sie den semantischen Kontext neben strukturierten Metadaten für einen schnellen Abruf

• Ereignisgesteuerte Workflows – Streamen Sie Echtzeit-Updates, um KI-Agenten über sich ändernde Daten auf dem Laufenden zu halten

• Globale Reichweite und Belastbarkeit – Bereitstellung über verteilte Netzwerke für hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz

  
  

Durch die Integration von Transaktionsverarbeitung, Vektorsuche und Echtzeit-Updates Hybriddatenbanken wie DataStax Astra DB bieten die optimale Grundlage für das Gedächtnis, Kontextbewusstsein und die Entscheidungsfindung von KI-Agenten. Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen werden hybride Speicherlösungen unverzichtbar, um autonome, kontextreiche KI-Agenten zu ermöglichen, die in dynamischen, datenintensiven Umgebungen zuverlässig arbeiten.

Geschrieben von Brian Godsey, DataStax