KI-Agent-Plattform auswählen: Die wichtigsten Kriterien

Montagmorgen prüft ein Mitarbeiter eine Lieferantenrechnung. Er gleicht Bestellnummer und Betrag mit dem ERP-System ab und legt bei einer Übereinstimmung einen Prüfvermerk an. An diesem konkreten Ablauf zeigt sich schnell, ob eine Plattform für KI-Agenten im Alltag trägt.

Wer eine KI-Agent-Plattform auswählen möchte, sollte Anbieter deshalb zuerst an einem echten Arbeitsprozess vergleichen. Entscheidend sind der verfügbare Kontext, klare Rechte, nachvollziehbare Abläufe, passende Modelle, ein möglicher Export und ein verlässlicher Betrieb. Eine lange Funktionsliste ersetzt diese Prüfung nicht.

Kontext: Welche Informationen erhält der Agent?

Der Begriff KI-Agent wird unterschiedlich verwendet. Je nach Definition kann ein KI-Agent mehrstufige Aufgaben bearbeiten, Zwischenschritte planen und Werkzeuge nutzen.

Dafür muss die Plattform relevante Unternehmensdaten gezielt bereitstellen. Prüfe, welche Datenquellen sie anbinden kann, wie sie Informationen trennt und ob der Agent nur den für seine Aufgabe nötigen Ausschnitt erhält. Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard zur Anbindung externer Systeme, Datenquellen und Werkzeuge. Es sagt allein jedoch nichts über die Qualität des jeweiligen Kontexts aus.

Rechte: Was darf der Agent ausführen?

Technische Möglichkeiten und tatsächlich eingeräumte Rechte gehören getrennt auf den Prüfstand. Der Agent darf vielleicht Rechnungen und Bestellungen lesen. Eine Bankzahlung oder Änderung im ERP-System braucht dagegen eine andere Grenze.

Achte auf Rollen, getrennte Berechtigungen für Datenquellen und Werkzeuge sowie Regeln für risikoreiche Aktionen. Routineaufgaben können innerhalb dieses Rahmens automatisch laufen. Für folgenreiche Schritte kann eine ausdrückliche Freigabe sinnvoll sein.

Nachvollziehbarkeit: Was ist passiert?

Prüfe, ob die Plattform Eingaben, verwendeten Kontext, Modellaufrufe, Werkzeugaktionen, Ergebnisse und Fehler protokolliert. Auch Kosten und Änderungen an Regeln können für den laufenden Betrieb relevant sein. So lässt sich später klären, warum ein Vorgang weitergeleitet wurde oder an welcher Stelle ein Fehler entstand.

Nachvollziehbare Abläufe bedeuten nicht, dass interne Gedankengänge eines Modells vollständig einsehbar sind. Das NIST AI Risk Management Framework bietet einen allgemeinen Rahmen für den Umgang mit Risiken, schreibt aber keine konkrete Protokollliste vor.

Modelle, Export und Betrieb

Vergleiche, welche Modelle verfügbar sind, ob du später wechseln kannst und wo Anfragen verarbeitet werden. Kläre außerdem Modellversionen, Kosten, Leistungsgrenzen und Datenschutz.

Zum Ausstieg gehört mehr als eine offene Schnittstelle. Frage, ob sich Wissensbestände, Konfigurationen, Arbeitsabläufe und Protokolle in einem nutzbaren Format exportieren lassen.

Für den Betrieb brauchst du klare Zuständigkeiten, Tests, Versionsverwaltung, Überwachung, Ausfallverhalten sowie Regeln für Aufbewahrung und Löschung. Prüfe Datenschutz- und gegebenenfalls AI-Act-Anforderungen für den konkreten Einsatzbereich. Der EU AI Act ist dabei ein rechtlicher Prüfpunkt, aber keine pauschale Checkliste für jede Anwendung.

Needs bezeichnet sich als Agent OS für Unternehmen, in dem Teams und KI-Agenten zusammenarbeiten und gemeinsames Firmenwissen nutzen. Ob die Plattform zu euch passt, zeigt sich am besten an einem konkreten Prozess mit echten Rechten, Daten und Grenzen.

Wenn du euren Arbeitsablauf gemeinsam prüfen möchtest, informiere dich bei Needs.