de.wedoany.com-Bericht: lakeFS hat die Lösung lakeFS for Agentic AI vorgestellt, die autonomen und kopflosen Agenten-Workloads einen verwalteten, reproduzierbaren Datenzugriff für den Betrieb in Unternehmensgrößenordnung bietet. Die Lösung erweitert Funktionen, die bereits in Organisationen wie Arm, Bosch, Lockheed Martin, der NASA, Volvo und dem US-Energieministerium im Einsatz sind.
Unternehmen wechseln von KI-Pilotprojekten zu agentengesteuerten Produktions-Workflows, bei denen KI-Agenten eigenständig Unternehmensdaten lesen, schreiben und transformieren, ohne dass jeder Schritt manuell überprüft werden muss. Eine aktuelle KI-Momentum-Umfrage von Dun & Bradstreet zeigt, dass 97 % der Organisationen über aktive KI-Projekte berichten, aber nur 5 % angeben, dass ihre Daten ausreichend für diese Projekte vorbereitet sind.
Agenten-Workloads verschärfen die Herausforderungen der Datenvorbereitung. Agenten arbeiten parallel mit Maschinengeschwindigkeit und umfassen strukturierte Tabellen, unstrukturierte Dateien, Bilder, Videos und Metadaten. Dabei werden die Grenzen manueller Governance und Betriebskontrollen deutlich, die für menschlich gesteuerte Workflows konzipiert wurden. lakeFS for Agentic AI bietet jedem Agenten eine unabhängige Daten-Sandbox mit einem Zero-Copy-Branch der relevanten Daten, validiert und führt Änderungen unter Richtlinien zusammen und erstellt einen einheitlichen Audit-Trail für jeden Agentenvorgang.
Einat Orr, CEO und Mitbegründerin von lakeFS, erklärte, dass Agenten in großem Umfang frei mit Unternehmensdaten arbeiten, aber jeder Agent, der ohne Isolation oder reproduzierbare Nachverfolgung Produktionsdaten liest oder schreibt, ein Risiko darstellt. Unternehmen, die den Wettbewerb um agentenbasierte KI gewinnen, werden dieses Problem auf der Datenebene lösen. Michael Simone, Senior Director Analyst bei Gartner, wies darauf hin, dass mit autonomen KI-Agenten als Datenproduzenten und -konsumenten die traditionelle manuelle Verwaltung nicht skalierbar sei. Automatisierte Governance sei entscheidend, um die für das Agenten-Ökosystem erforderliche Entscheidungsgeschwindigkeit zu bewältigen.
lakeFS for Agentic AI wird von einer Datenversionskontrollarchitektur angetrieben und bietet Zero-Copy-Daten-Sandboxes. Es ist um die vier Säulen aufgebaut, die Unternehmen benötigen, um Agenten den Betrieb mit Produktionsdaten zu ermöglichen. Bei der Isolation arbeitet jeder Agent auf seinem eigenen Zero-Copy-Daten-Branch, der strukturierte Tabellen, unstrukturierte Dateien und Metadaten umfasst. Agentenfehler werden automatisch isoliert und kontaminieren keine Produktionsdaten. Bei der Reproduzierbarkeit ist jeder Agentenlauf an eine exakte, unveränderliche Datenversion gebunden, sodass vergangene Vorgänge neu erstellt, debuggt, auditiert oder mit denselben Eingaben erweitert werden können. Governance und Compliance sind integriert: Produktionsdaten werden durch Richtlinien geschützt, Änderungen werden vor dem Merge validiert und nur nach Bestehen in die Produktion übernommen. Jede Änderung trägt die Agentenidentität, die Lauf-ID und den Ausführungskontext und erstellt einen einheitlichen Audit-Trail. Bei der agenten-nativen Infrastruktur lesen und schreiben Agenten über Standarddateioperationen. lakeFS bietet Dateiebene-Datenzugriff mit Branch-spezifischen Anmeldeinformationen, beschränkt jeden Agenten auf seinen Arbeitsbereich, hält den Arbeitssatz schmal und vermeidet Kontextaufblähung.
Aansh Shah, Gründer und CEO von Briefcase AI, betonte, dass bei der Verarbeitung privater Informationen durch KI-Systeme genau bekannt sein müsse, was passiert sei. Diese Kontrollen befänden sich auf der Datenebene und würden nicht nachträglich auf der Agentenebene angebracht. lakeFS biete die grundlegende Datenebene für agentenbasierte KI. lakeFS for Agentic AI ist für alle lakeFS Enterprise-Kunden verfügbar.
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