Einführung in das Agentic Mesh

Was ist ein Agentic Mesh?

Agentic Mesh bechreibt eine übergeordnete organisationelle und technologische Schicht aus spezialisierten KI-Agenten, die über bestehende Daten-, System- und Prozesssilos hinweg zusammenarbeiten. In diesem Sinne ist ein Agentic Mesh also keine einzelne Plattform oder ein ein neues Modell.

Statt eines zentralen „Company-GPT“, das alles wissen und alles können soll, folgt das Agentic Mesh dem Prinzip der Spezialisierung. Viele fokussierte Agenten übernehmen klar definierte Aufgaben entlang realer Geschäftsprozesse. Sie agieren wie Microservices: abgegrenzt, orchestrierbar, wiederverwendbar. Der entscheidende Unterschied liegt im Maßstab. Während „Agentic AI“ die Autonomie einzelner KI-Agenten beschreibt, adressiert das Agentic Mesh die Vernetzung, Einbettung und Orchestrierung vieler solcher AI Agents auf Unternehmensebene. Es geht also nicht um den intelligenten Assistenten für einen Nutzer, sondern um End-to-End-Wertschöpfung entlang kompletter Prozessketten.

Die PoC-Falle: Viele Agenten, kein System 

Wir beobachten aktuell in vielen Organisationen eine neue Form der Fragmentierung: Fachbereiche bauen eigene KI-Lösungen, IT-Abteilungen testen Plattformen und externe Beratungen liefern spezialisierte Agenten für einzelne Use Cases. Zwar ist technisch bereits vieles möglich, auf organisatorischer Ebene entstehen jedoch neue Herausforderungen. Die Folge: isolierte Lösungen, die weder miteinander sprechen noch entlang echter Geschäftsprozesse orchestriert sind. Daten sind nicht sauber verknüpft, Verantwortlichkeiten unklar, und Governance wird oft erst im Nachgang diskutiert, wenn überhaupt. 

Einzelne Tools werden eingeführt, aber das zugrunde liegende System bleibt unverändert. Es ist, als würde man ein neues Garagentor einbauen und erwarten, dass damit das ganze Haus modernisiert ist. Genau hier setzt der Gedanke des Agentic Mesh an. 

Prozess-First statt Model-First 

Ein zentrales Missverständnis vieler KI-Initiativen liegt in der Herangehensweise. Denn viele beginnen beim Modell, der Technologie, oder mit dem Tool. Ein Agentic Mesh denkt jedoch anders: Es beginnt beim Geschäftsprozess. KI darf nie als isolierte Initiative betrachtet werden, sondern als dauerhafte Fähigkeit des Unternehmens.

Dazu gehören: 

• eine klare Vision, wohin sich das Unternehmen entwickeln soll,
• die explizite Beschreibung von Prozessen,
• Ownership für Daten- und Agentenprodukte,
• wiederverwendbare Bausteine statt isolierter Use Cases,
• kontinuierliche Kommunikation von Erfolgen.

Entsprechend werden KI-Agenten nicht um ein Foundation Model herum konstruiert, sondern entlang konkreter Abläufe: Angebotsprozesse, Logistikketten, Prüfverfahren, Instandhaltung, Compliance, Marketingkampagnen. Erst wenn klar ist, welche Schritte existieren, welche Entscheidungen getroffen werden und wo Automatisierung echten Mehrwert stiftet, entsteht eine tragfähige agentische Architektur. 

Das klingt zunächst trivial – ist es aber nicht. In der Praxis sind viele Prozesse historisch gewachsen, implizit oder nur für Zertifizierungszwecke dokumentiert. Ein Agentic Mesh zwingt Unternehmen dazu, ihre eigene operative Realität explizit zu machen. Genau darin liegt bereits ein großer Teil des Werts.

Ohne Semantik keine Skalierung

Ein weiteres zentrales Element zum Erfolg vom Agentic Mesh ist die Semantik. Daten existieren heute in vielen unterschiedlichen Systemen: ERP, CRM, IoT-Plattformen, Files, Confluence, Data Warehouses, APIs. Hinzu kommen Normen, Dokumentationen und implizites Fachwissen. Damit KI-Agenten verlässlich agieren können, benötigen sie nicht nur Zugriff auf Daten, sondern ein gemeinsames Bedeutungsmodell. Mit anderen Worten: Sie brauchen eine geteilte Semantik. Eine Enterprise Ontology und ein Knowledge Graph können dabei als semantische Schicht fungieren und Begriffe, Relationen und Kontexte explizit machen.

Eine solche gemeinsame Semantik ermöglicht es den KI-Agenten, domänenübergreifend zu arbeiten, ohne dass jedes Projekt bei null beginnt. Daten, Modelle und Agenten werden dabei also als wiederverwendbare Produkte gedacht. Metadaten werden zu First-Class Citizens und Governance wird maschinenlesbar. 

Governance als struktureller Kern

Daten- und KI Governance sind kein regulatorischer Zusatz, sondern bilden den strukturellen Kern eines Agentic Meshs. 

Sicherheit, Zugriffskontrolle, Auditierbarkeit und Human-in-the-Loop-Mechanismen dürfen nicht nachgelagert gedacht werden. Ein Agentic Mesh kann nur skalieren, wenn Vertrauen entsteht. Vertrauen wiederum entsteht durch Nachvollziehbarkeit und klare Verantwortlichkeiten. KI-Agenten müssen wissen, was sie dürfen, und was sie nicht dürfen. Sie müssen außerdem Entscheidungen transparent begründen und Aufgaben oder Entscheidungen bei Bedarf an menschliche Mitarbeiter übergeben können. Gleichzeitig müssen Organisationen sicherstellen, dass menschliche Aufsicht jederzeit gewährleistet ist.

Fazit

Der Schritt zum Agentic Mesh ist kein einmaliges Projekt, sondern stellt eine organisatorische Transformation dar. Erfolgreich wird dieser Ansatz jedoch nur, wenn er strategisch verankert ist – idealerweise auf Eigentümer- oder Vorstandsebene.

Außerdem gilt: KI-Agenten erzeugen ihren größten Wert nicht durch einmalige Einsparungen, sondern durch Wiederverwendbarkeit und „Compounding“. Denn ein einmal aufgebauter Wissens- oder Prozessagent kann in vielen Kontexten erneut eingesetzt werden.