Agentenbasierte KI-Frameworks: Schlüsselkomponenten und die 8 besten Optionen im Jahr 2026

Was sind agentenbasierte KI-Frameworks?

Agentische KI-Frameworks sind Software-Toolkits, die die Erstellung, den Einsatz und die Verwaltung von KI-Agenten vereinfachen. Sie bieten vorgefertigte Komponenten, Architekturen und Workflows für autonomes, zielgerichtetes Verhalten. Entwickler können damit intelligente Systeme erstellen, die mit minimalem menschlichen Eingriff wahrnehmen, schlussfolgern, handeln und Aktionen koordinieren können. Die Integration externer Tools und Datenquellen ermöglicht die Ausführung komplexer Aufgaben.

Diese Frameworks bieten die wesentlichen Komponenten und Strukturen, die für das effektive Funktionieren von KI-Agenten erforderlich sind:

• Bereitstellung und Überwachung: Tools und Funktionen, die den Übergang von der Entwicklung zur Produktion ermöglichen, mit Observability zur Verfolgung der Agentenleistung.
• Agentenorchestrierung: Steuert die Interaktionen und Entscheidungsprozesse zwischen einzelnen oder mehreren Agenten, die auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten.
• Toolintegration: Ermöglicht es Agenten, Verbindungen zu externen Systemen, APIs und Datenbanken herzustellen, um Informationen zu sammeln und Aktionen durchzuführen, die über die reine Sprachverarbeitung hinausgehen.
• Speichermanagement: Bietet persistenten oder sitzungsbasierten Speicher, um den Kontext aufrechtzuerhalten und vergangene Interaktionen zu speichern, was für lang andauernde Aufgaben von entscheidender Bedeutung ist.
• Workflow-Definition: Unterstützt strukturierte Muster wie Ketten, parallele Aufgaben und Reflexionsschleifen und ermöglicht so ein anspruchsvolles autonomes Schließen.

Hauptmerkmale und Vorteile agentenbasierter KI-Frameworks

Agentische KI-Frameworks bieten mehrere Kernfunktionen, die sie von traditionellen KI-Werkzeugen unterscheiden und sie für den Aufbau autonomer Systeme wertvoll machen:

• Modulares Agentendesign: Entwickler können Agenten mit spezialisierten Rollen, Zielen und Werkzeugen definieren. Jeder Agent kann je nach Aufgabenanforderungen unabhängig oder kooperativ agieren.
• Autonomie und zielgerichtetes Verhalten: Agenten sollen in die Lage versetzt werden, mit einem hohen Maß an Unabhängigkeit zu agieren, Entscheidungen zu treffen und Strategien auf der Grundlage von Feedback oder sich ändernden Bedingungen anzupassen.
• Multiagenten-Orchestrierung: Bereitstellung von Mechanismen zur Koordinierung von Aufgaben über mehrere Agenten hinweg, einschließlich Nachrichtenaustausch, Aufgabendelegierung und rollenbasierter Zusammenarbeit.
• Speicher- und Zustandsverwaltung: Unterstützung persistenter Speicherarchitekturen, die es Agenten ermöglichen, Kontext, vergangene Aktionen und Lernerfolge beizubehalten und so das langfristige Denken und die Anpassungsfähigkeit zu verbessern.
• Tool- und API-Integration: Ermöglichen Sie es Agenten, im Rahmen ihrer Aufgabenausführung auf externe Tools, APIs oder Datenbanken zuzugreifen und diese aufzurufen, wodurch ihre funktionalen Fähigkeiten erweitert werden.
• Mensch-KI-Interaktionsschnittstellen: Ermöglichen die Zusammenarbeit mit menschlichen Benutzern durch Schnittstellen für Feedback, Überwachung und Anweisungen und tragen so dazu bei, die Aktionen des Agenten an die Absicht des Benutzers anzupassen.
• Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit: Unterstützung komplexer Arbeitsabläufe und Skalierung über verteilte Systeme hinweg mit modularen Architekturen, die neue Agenten, Tools oder Strategien problemlos integrieren können.
• Fehlerbehandlung und -behebung: Umfassende Funktionen zur Überwachung des Agentenverhaltens, zur Erkennung von Fehlern und zur Auslösung von Ausweich- oder Wiederholungsmechanismen, um die Zuverlässigkeit in dynamischen Umgebungen aufrechtzuerhalten.
  

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Kernkomponenten und Funktionen von agentenbasierten KI-Frameworks

Agentenorchestrierung

Die Agentenorchestrierung ist zentral für agentenbasierte KI-Frameworks. Sie umfasst die Koordination von Aktionen, Kommunikation und Zusammenarbeit verschiedener Agenten in einem System. Eine Orchestrierungs-Engine definiert, wann ein Agent aktiviert werden soll, welche Informationen er benötigt und wie er mit anderen Agenten interagiert.

Diese Engine kann Logik implementieren, beispielsweise verzweigte Arbeitsabläufe, parallele Aufgabenausführung oder sequentielle Übergaben, und sich dabei an die Laufzeitbedingungen anpassen. Eine präzise Orchestrierung gewährleistet, dass jeder Agent effizient zum Gesamtziel beiträgt und gleichzeitig Ressourcenkonflikte oder redundante Arbeitsschritte vermieden werden.

Eine gut konzipierte Orchestrierungsschicht automatisiert komplexe Umgebungen, in denen einzelne Agenten mit der Bewältigung aller erforderlichen Aufgaben überfordert wären. Durch die klare Strukturierung der Agentenaktivierung und -kommunikation ermöglichen diese Frameworks eine schnelle Anpassung an sich ändernde Anforderungen. Entwickler können Agenten mit minimalen Unterbrechungen hinzufügen, entfernen oder aktualisieren.

Werkzeugintegration

Die Tool-Integration erweitert die Fähigkeiten von Agenten, indem sie diese mit externen Hilfsprogrammen, APIs und Diensten verknüpft. Agenten-Frameworks bieten typischerweise Module für API-Aufrufe, Datenabruf, Dokumentenzugriff oder Codeausführung. Agenten können so aktuelle Daten abrufen, Informationen mit spezialisierten Algorithmen verarbeiten oder im Rahmen ihrer Entscheidungsfindung oder Aufgabenausführung auf Plattformen von Drittanbietern agieren.

Gut konzipierte Frameworks legen Wert auf die einfache Integration von Tools über Adapter oder Plugins, wodurch der Entwicklungsaufwand minimiert und gleichzeitig die Vielseitigkeit der Agenten maximiert wird. Ein sicherer und effizienter Tool-Zugriff ermöglicht es Entwicklern zudem, leistungsstarke, komplexe Workflows zu erstellen, die proprietäre Geschäftslogik mit umfassenden Internetressourcen verbinden.

Speicherverwaltung

Das Speichermanagement in agentenbasierten KI-Frameworks ermöglicht sowohl die Speicherung flüchtiger Konversationsdaten als auch die langfristige Speicherung von handlungsrelevantem Wissen. Speichermodule erlauben es Agenten, Informationen wie Benutzerpräferenzen, Aufgabenverläufe oder aufgetretene Fehler sitzungs- oder workflowübergreifend zu speichern und abzurufen. Dadurch können Agenten den Kontext beibehalten, auf vergangene Aktionen zurückgreifen und kontinuierlich aus neuen Erfahrungen lernen.

Skalierbares Speichermanagement unterstützt auch kollaborative Szenarien, in denen mehrere Akteure Informationen austauschen oder ihr Verständnis einer Aufgabe synchronisieren müssen. Frameworks bieten typischerweise strukturierte Speicher, wie Vektordatenbanken oder Dokumentenablagen, mit APIs für granularen Lese-/Schreibzugriff.

Workflow-Definition

Die Workflow-Definition beschreibt die Abfolge von Aufgaben, Abhängigkeiten und Auslösebedingungen in einem agentenbasierten KI-System. Frameworks bieten Entwicklern Werkzeuge zur Gestaltung von Workflows, die die Interaktion der Agenten, ihre Schritte und die Entscheidungsfindung beschreiben. Diese Definitionen können statisch (vordefinierte Abläufe) oder dynamisch (zur Laufzeit generiert) sein und unterstützen sowohl vorhersagbare als auch hochgradig adaptive Prozesse. Im Code lassen sich Workflows mithilfe deklarativer Syntax, Zustandsautomaten oder gerichteter azyklischer Graphen spezifizieren.

Eine präzise Workflow-Definition ist entscheidend für maximale Automatisierung und zuverlässige Ergebnisse. Durch die Abbildung komplexer Prozesse in transparente Workflows können Entwicklungsteams Engpässe identifizieren, Aufgaben parallelisieren und Geschäftslogik durchsetzen. Aktualisierungen oder Anpassungen an Workflows lassen sich vornehmen, ohne das Kernverhalten der Agenten zu beeinträchtigen.

Bereitstellung und Überwachung

Bereitstellungstools unterstützen das Packen von Agenten und Workflows für verschiedene Umgebungen, von lokalen Servern bis hin zu Enterprise-Cloud-Plattformen. Sie ermöglichen Konfiguration, Skalierung und Versionsverwaltung und gewährleisten so die sichere und konsistente Bereitstellung von Updates und Fehlerbehebungen. Die zentrale Überwachung verfolgt Agentenaktivitäten, Systemzustand und Fehlerzustände und bietet Echtzeit-Transparenz sowie Warnmeldungen bei Betriebsstörungen.

Umfassende Observability umfasst Protokolle, Leistungskennzahlen und Analysen – allesamt entscheidend für Debugging, Compliance und Optimierung. Teams können die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Fehlerquellen zu ermitteln, die Workload-Verteilung zu optimieren und die Agentenleistung feinabzustimmen.

Beliebte agentenbasierte KI-Frameworks

1. LangGraph

LangGraph ist ein vielseitiges Framework für die Entwicklung agentenbasierter KI-Anwendungen, das Entwicklern die Kontrolle über das Verhalten und die Interaktion von Agenten ermöglicht. Es legt Wert auf Stabilität, Transparenz und Anpassungsfähigkeit und eignet sich daher für Szenarien, die verlässliche Entscheidungen und eine klare Kontrolle erfordern. Zudem unterstützt es persistenten Speicher und die menschliche Überwachung an kritischen Entscheidungspunkten.

Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• Live-Streaming: Tokens und Entscheidungsschritte werden in Echtzeit gestreamt, was die Transparenz und das Nutzererlebnis verbessert.
• Menschliche Kontrolle: Moderationsschritte in Arbeitsabläufe einfügen, damit Menschen wichtige Aktionen steuern oder genehmigen können.
• Anpassbare Agentenabläufe: Erstellen Sie Workflows mit Primitiven, die Schleifen, Hierarchien oder die Zusammenarbeit mehrerer Agenten unterstützen.
• Langzeitgedächtnis: Beibehaltung des Verlaufs und des Aufgabenkontexts über mehrere Sitzungen hinweg, um Kontinuität zu gewährleisten.

Source: LangChain

2. AutoAgent

AutoAgent ist ein Framework ohne Programmierkenntnisse, mit dem sich LLM-basierte Agenten schnell und einfach per natürlicher Sprache erstellen und bereitstellen lassen. Benutzer können Tools und Workflows ohne technisches Fachwissen dialogbasiert gestalten.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Flexible Entscheidungsmodi: Unterstützt ReAct und Funktionsaufrufe für die Entscheidungsfindung des Agenten.
• Erstellung ohne Programmierung: Agenten direkt mit Anweisungen in natürlicher Sprache erstellen.
• Multiagentenmodus: Enthält einen sofort einsatzbereiten Assistenten, ähnlich wie Deep Research, jedoch als Open-Source-Software.
• Selbstverwaltende Vektordatenbank: Beinhaltet optimierten Vektorspeicher für kontextsensitive Pipelines.
• Umfassende LLM-Unterstützung: Funktioniert mit OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Gemini und mehr.

3. AutoGen

AutoGen ist ein flexibles Framework zur Erstellung von KI-Systemen mit einem oder mehreren Agenten und eignet sich für technisch versierte und nicht-technische Anwender gleichermaßen. Es bietet verschiedene Abstraktionsebenen und ist daher sowohl für schnelle Prototypenerstellung als auch für Implementierungen im Unternehmensmaßstab geeignet.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Erweiterbare Integrationen: Plugins und Adapter verbinden sich mit Diensten wie OpenAI Assistants, Docker oder gRPC und verknüpfen so Agenten mit der realen Infrastruktur.
• Studio für Prototyping ohne Programmierung: Eine browserbasierte Benutzeroberfläche zur visuellen Gestaltung von Arbeitsabläufen ohne Codierung.
• AgentChat-Framework: Python-API zum Erstellen von dialogbasierten Einzel-/Mehragentensystemen mit Unterstützung für asynchrone Ausführung und GPT-4-Integration.
• Kernorchestrierung: Ereignisgesteuertes System zur Verwaltung verteilter, umfangreicher Arbeitsabläufe.

Source: AutoGen 

4. CrewAI

CrewAI ist eine Open-Source-Plattform, die das Erstellen und Koordinieren von Teams aus KI-Agenten vereinfacht. Sie unterstützt Entwickler bei der Konfiguration, Rollenzuweisung und dem Start von Agenten, die gemeinsam Aufgaben bewältigen.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Gut lesbare Konfigurationen: Einrichtung über übersichtliche, benutzerfreundliche Konfigurationsdateien.
• Rollenspezifische Agenten: Definieren Sie Rollen, Ziele und Verhaltensweisen für jeden Agenten, um die Teamarbeit zu verbessern.
• Aufgabenverteilungs-Engine: Verantwortlichkeiten werden klar unter den Mitarbeitern verteilt, um eine strukturierte Ausführung zu gewährleisten.
• Einsatz mit einem einzigen Befehl: Ganze „Crews“ mit einem einzigen Befehl starten.
• Skalierbarkeit: Kann monatlich Millionen von aktiven Agenten verwalten.

Source: CrewAI 

5. LamaIndex

LlamaIndex ist ein Framework für agentenbasierte Workflows mit Fokus auf Dokumentenintelligenz. Es unterstützt Entwickler beim Erstellen von Agenten, die Unternehmensdaten interpretieren, synthetisieren und darauf reagieren können.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Skalierbarkeit für Unternehmen: Entwickelt für die zuverlässige Verarbeitung von Millionen von Dokumenten.
• Kontextsensitive Agenten: Kombinieren LLMs mit Abrufpipelines und Speicher, um Unternehmensdokumente zu analysieren.
• Parsing: Extrahiert Daten aus Tabellen, Diagrammen, gescanntem Text und über 300 Dokumenttypen.
• LlamaCloud-Dienste: Verwaltete Infrastruktur für Datenerfassung und Kontextmanagement.
• Vorgefertigte RAG-Pipelines: Modulare und anpassbare Rückgewinnungspipelines, optimiert für die Produktion.

6. Heuhaufen

Haystack ist ein ausgereiftes Open-Source-Framework zum Erstellen von KI-Systemen mit Retrieval-gestützter Generierung und modularen Pipelines. Es ist produktionsreif und unterstützt eine Vielzahl von Tools und Integrationen.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Agenten-Workflows: LLMs mit externen Tools für dynamische, verzweigende Logik kombinieren.
• Zusammensetzbare Pipelines: Erstellen Sie Workflows aus modularen Komponenten für RAG und darüber hinaus.
• Multimodale Fähigkeiten: Verarbeitung von Text, Bildern und Audio in Anwendungen.
• Konversationelle Schnittstellen: Standardisierte Chat-Frameworks für die Entwicklung von Agenten.
• Content-Generierungs-Engines: Nutzen Sie Vorlagen, um flexible Content-Pipelines zu erstellen.

Source: Haystack 

7. DSPy

DSPy (Declarative Self-Improving Python) bietet eine deklarative Methode zur Programmierung von KI-Systemen und konzentriert sich dabei auf strukturierte Module anstatt auf Ad-hoc-Abfragen oder Feinabstimmung.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Schnelles Experimentieren: Verschiedene Strategien und Konfigurationen einfach testen.
• Deklaratives Design: Komponenten mit typisierten Eingabe-/Ausgabesignaturen definieren.
• Modellunabhängig: Nahtloser Wechsel zwischen LLMs ohne Änderung der Systemlogik.
• Integrierte Optimierer: Automatische Anpassung von Prompts und Gewichten für eine bessere Performance.
• Komplexe Pipelines: Verketten von mehrstufigen Schlussfolgerungs- oder Abruf-Workflows.

Source: DSPy 

8. Semantischer Kernel

Semantic Kernel ist ein Open-Source-SDK, das die Anbindung moderner LLMs an Unternehmensanwendungen in C#, Python und Java vereinfacht. Es fungiert als Middleware, um KI-Funktionen mit Geschäftssystemen zu verbinden.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Zukunftssichere Integration: Neuere Modelle können ohne Systemumgestaltung ausgetauscht werden.
• Mehrsprachige Unterstützung: Stabile APIs für C#, Python und Java.
• Modell-zu-Funktions-Ausführung: KI-Ausgaben in Funktionsaufrufe umwandeln, die bestehende Geschäftslogik auslösen.
• Pluginbasierte Erweiterbarkeit: Dienste oder APIs können über OpenAPI-basierte Plugins integriert werden.
• Unternehmensweite Beobachtbarkeit: Umfasst Telemetrie-, Überwachungs- und Governance-Funktionen.

Source: Microsoft

Bewährte Verfahren für die Implementierung agentenbasierter Frameworks

Organisationen sollten bei der Implementierung eines agentenbasierten KI-Frameworks die folgenden Schritte berücksichtigen.

1. Beginnen Sie mit Prototypen im kleinen Maßstab

Bei der Einführung eines agentenbasierten KI-Frameworks empfiehlt es sich, mit Prototypen begrenzten Umfangs zu beginnen, die sich auf spezifische, messbare Ergebnisse konzentrieren. Der Aufbau kleiner Systeme ermöglicht es Teams, grundlegende Architekturentscheidungen zu validieren, Integrationsrisiken aufzudecken und Agenten-Workflows mit minimalem Aufwand zu optimieren. Die Prototypenerstellung bietet zudem die Möglichkeit, Benchmarks festzulegen, Nutzerfeedback einzuholen und Schnittstellendesigns vor der Skalierung iterativ zu verbessern.

Die Bereitstellung eines kleinen Prototyps ermöglicht es Teams, die Eignung des Frameworks für ihren spezifischen Anwendungsfall zu bewerten und etwaige Lücken in den verfügbaren Funktionen oder der Dokumentation aufzudecken. Durch die systematische Erweiterung von Prototypen zu komplexeren Implementierungen können Organisationen die Komplexität schrittweise erhöhen und so die Wahrscheinlichkeit systemischer Ausfälle verringern.

2. Menschliche Aufsicht einbeziehen

Effektive automatisierte Systeme sollten stets die Möglichkeit der menschlichen Überwachung an kritischen Entscheidungspunkten bieten. Die Integration von Human-in-the-Loop-Workflows (HITL) gewährleistet, dass automatisierte Systeme kontrollierbar und verantwortlich bleiben, insbesondere bei der Bearbeitung komplexer, sensibler oder risikoreicher Aufgaben. Diese Überwachung kann die manuelle Genehmigung von Ergebnissen, die regelmäßige Überprüfung der Aktionen der Systeme oder interaktive Unterstützung bei komplexen Problemlösungsschritten umfassen.

Menschliche Aufsicht spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Behebung von Systemfehlern, Ausreißern oder ethischen Bedenken, die nicht durch vordefinierte Regeln abgedeckt werden. Durch die Integration von Feedbackmechanismen und Eskalationsprozessen können Entwickler unbeabsichtigtes Verhalten schnell erkennen und korrigieren und so sowohl das Vertrauen der Nutzer als auch die Betriebssicherheit verbessern.

3. Speichernutzung optimieren

Die Optimierung der Speichernutzung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Systemreaktionsfähigkeit und die Kontrolle der Infrastrukturkosten, insbesondere bei zunehmender Komplexität und steigendem Interaktionsvolumen agentenbasierter Systeme. Entwickler sollten Strategien wie Kontextfenstermanagement, Speicheroptimierung und die selektive Speicherung relevanter Informationen anwenden. Die Wahl des geeigneten Speicher-Backends, beispielsweise In-Memory-Caches für höhere Geschwindigkeiten oder Vektorspeicher für die semantische Suche, stellt sicher, dass Agenten Kosten, Leistung und Kapazität entsprechend den Arbeitslastanforderungen ausbalancieren können.

Durch die Analyse des Speicherverbrauchs und die Optimierung von Speicherparametern können Teams Leistungsengpässe und Kontextverluste vermeiden. Effizientes Speichermanagement ermöglicht es zustandsbehafteten Agenten zudem, die Kontinuität von Konversationen oder Workflows zu gewährleisten und gleichzeitig Datenredundanz zu minimieren. Regelmäßige Prüfungen und die automatische Speicherbereinigung tragen zur Wartbarkeit des Systems bei.

4. Gewährleistung einer robusten Überwachung und Beobachtbarkeit

Logging-Frameworks sollten Agentenaktivitäten, Workflow-Fortschritte, Fehlerzustände und Leistungskennzahlen in Echtzeit erfassen. Diese Daten liefern wichtige Erkenntnisse für die Fehlersuche, die Optimierung der Ressourcennutzung und die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien und Geschäftsregeln. Observability-Tools sollten Alarmierung, Anomalieerkennung und detaillierte Ursachenanalyse unterstützen, damit Teams schnell auf Betriebsstörungen reagieren können.

Durch die Etablierung eines Feedback-Kreislaufs von Beobachtungsdaten zu Entwicklungsworkflows können Unternehmen die Zuverlässigkeit kontinuierlich verbessern, Fehler beheben und neue Möglichkeiten zur Systemoptimierung aufdecken. Diese Vorgehensweise ist unerlässlich, um Vertrauen in agentenbasierte Anwendungen aufzubauen, die zunehmend komplexe und geschäftskritische Aufgaben übernehmen.

5. Schnittstellen und APIs standardisieren

Die Standardisierung von Schnittstellen und APIs für Agenten und integrierte Tools fördert Wartbarkeit, Wiederverwendbarkeit und Interoperabilität. Klare, konsistente Verträge vereinfachen die Zusammenarbeit der Agenten und ermöglichen es Teams, Komponenten flexibel zu kombinieren oder Frameworks im Zuge des technologischen Fortschritts zu wechseln. Standardisierte APIs senken zudem die Einarbeitungshürden für neue Entwickler, beschleunigen die Funktionsentwicklung und fördern ein dynamisches Ökosystem für Drittanbieterintegrationen.

Durch die Einhaltung klar definierter Protokolle und gängiger Datenformate können Teams die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern vermeiden und zukünftige Upgrades oder Migrationsprojekte ermöglichen. Offene Standards fördern zudem die Mitarbeit in der Community und den Austausch bewährter Verfahren und stärken so die gesamte Landschaft der agentenbasierten KI.

Agentische KI-Sicherheit mit Exabeam

Exabeam Nova nutzt ein agentenbasiertes KI-Framework, um die Art und Weise, wie Security Operations Center (SOCs) Bedrohungen erkennen, untersuchen und darauf reagieren, grundlegend zu verändern. Als intelligenter Analyst setzt Exabeam Nova mehrere spezialisierte Agenten ein, um die Untersuchung zu automatisieren, Empfehlungen zur Sicherheitslage abzugeben und wichtige Ergebnisse zu visualisieren. Dadurch wird der manuelle Arbeitsaufwand im gesamten TDIR-Prozess (Bedrohungserkennung, -untersuchung und -abwehr) um bis zu 80 % reduziert.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

Suche in natürlicher Sprache: Exabeam Nova ermöglicht es Analysten, Sicherheitsdaten in natürlicher Sprache abzufragen. Anstatt komplexe Abfragen zu schreiben, können Benutzer Fragen stellen wie „Fehlgeschlagene Admin-Anmeldungen von neuen Geräten dieser Woche anzeigen“ und erhalten sofort kontextreiche Ergebnisse mit korrelierten Daten.

Beratungsfunktion in Outcomes Navigator: Innerhalb von Outcomes Navigator fungiert Exabeam Nova als Beratungsfunktion und analysiert die Protokollabdeckung und -sicherheit in Anwendungsfällen, die Insiderbedrohungen, Datenexfiltration und anderen kritischen Szenarien zugeordnet sind. Es bewertet die Bereitschaft anhand MITRE ATT&CK Techniken und -Taktiken (TTPs) und gibt Teams Hinweise, welche Protokollquellen oder Kontrollen für eine vollständige Erkennung verstärkt werden sollten.

Visualisierungsagent: Exabeam Nova enthält einen Visualisierungsagenten, der automatisch Diagramme, Grafiken und visuelle Zusammenfassungen für Berichte und Management-Dashboards generiert. Er übersetzt komplexe Untersuchungen und Ergebnisse in übersichtliche, teilbare Visualisierungen und unterstützt SOC-Leiter dabei, Erkenntnisse und Trends sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu vermitteln.

Agentenbasierte KI-Logik: Ein Netzwerk von KI-Agenten bildet die Arbeitsabläufe von Analysten nach – sie sammeln Beweise, erstellen Zeitabläufe, korrelieren Entitäten und empfehlen nächste Schritte. Jeder Agent trägt spezialisiertes Fachwissen bei und verbessert so die Genauigkeit und Konsistenz bei Erkennung, Untersuchung und Reaktion.

Einheitliches SOC-Erlebnis: Exabeam Nova integriert sich nahtlos in die SIEM-, UEBA- und SOAR Funktionen von Exabeam und schafft so ein vernetztes Ökosystem, das die durchgängige Erkennung, Untersuchung und Reaktion automatisiert.

Exabeam Nova integriert agentenbasierte KI direkt in das SOC und kombiniert logisches Denken, Interaktion in natürlicher Sprache, Visualisierung und Beratungsintelligenz, um eine schnellere Erkennung, klarere Erkenntnisse und eine messbare Reduzierung des TDIR-Aufwands um 80 % zu ermöglichen.