Einsatz von künstlicher Intelligenz KI-Agenten: Neuer Open-Source-Zugang von Cognizant

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Cognizant veröffentlicht als erstes IT-Service-Unternehmen ein Open-Source-Framework zur Entwicklung skalierbarer Multi-Agentensysteme. Der Neuro AI Multi-Agent Accelerator erleichtert den Einstieg in Anwendungen mit KI-Agenten – etwa für automatisierte Vertragsprüfung oder die Optimierung von Lieferketten.

Der Markt für KI-Agenten wächst rasant – von 5,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf voraussichtlich 47,1 Milliarden US-Dollar bis 2030. Cognizant stellt ab sofort seinen Neuro AI Multi-Agent Accelerator als Open-Source-Software für Forschungs- und akademische Zwecke bereit. Mit dieser Lösung können Entwickler, Forschende und Fachexperten direkt mit dem Prototyping und dem Aufbau von KI-Agenten-Netzwerken für nahezu beliebige Anwendungsfälle starten. Damit fördert Cognizant die Zusammenarbeit bei der Entwicklung und Anpassung von Mutli-Agenten-Systemen, die wiederum adaptive Betriebsprozesse und Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen. Unternehmen können Cognizants kommerziell lizenzierte Multi-Agent Services Suite nutzen, um KI-Agenten-Netzwerke im produktiven Umfeld großflächig bereitzustellen und diese effizient im laufenden Betrieb zu verwalten.

Die Software wurde im Cognizant AI Lab entwickelt und verdeutlicht die Innovationskraft Cognizants im Bereich KI und sein Engagement für den praktischen Einsatz von KI-Agenten. Cognizant unterstützt unter anderem ein Gesundheitsunternehmen beim Aufbau eines Agentennetzwerks zur automatisierten Prüfung und Verhandlung von Verträgen, das medizinische Widerspruchsprozesse deutlich beschleunigt. Ein Konsumgüterhersteller nutzt das System wiederum für die Analyse und Optimierung seiner Lieferketten. Aktuell führt Cognizant über 65 aktive Kundenprojekte im Bereich agentenbasierter KI.

Reibungsloser Aufbau komplexer Systeme mit KI-Agenten

Ein leistungsfähiges Multi-Agent-System integriert verschiedene Tools, Wissensquellen und Agententypen – darunter große Sprachmodelle (LLMs) sowie unternehmensspezifische Systeme wie Service-Level-Management (SLM) oder RAG-Frameworks (Retrieval-Augmented Generation). Der Neuro AI Multi-Agent Accelerator ermöglicht via API oder über das hauseigene Model Context Protocol (MCP) eine nahtlose Anbindung an eigene Systeme sowie an Drittanbieter-Plattformen wie Salesforce Agentforce, Google Agentspace oder Crew AI. Ein optionales Koordinationsprotokoll erlaubt die autonome Organisation und Aufgabenverteilung unter den Agenten – für mehr Effizienz und Robustheit. Zudem wird das Agent2Agent-Protokoll (A2A) unterstützt, das die Zusammenarbeit von Agenten über Cloud-, Plattform- und Unternehmensgrenzen hinweg ermöglicht.

Babak Hodjat, CTO AI bei Cognizant, erläutert: „Um im Zeitalter agentenbasierter KI wettbewerbsfähig zu bleiben, brauchen Unternehmen die Freiheit, zu experimentieren – um zu erkunden, wie Agenten Geschäftsprozesse verändern und operative Effizienz steigern können“, „Indem wir unseren Neuro AI Multi-Agent Accelerator als Open Source bereitstellen, erweitern wir den Zugang zu hochmoderner Multi-Agent-Technologie. So befähigen wir Entwicklern zu schnellerer Innovation und ermöglichen Entscheidungsträgern, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund, Systeme zügig zu prototypisieren und deren Einfluss auf wichtige Kennzahlen unmittelbar zu erkennen.“

Agentforce baut auf offenen Plattform von Salesforce auf

Gary Lerhaupt, Vice President Product Architecture bei Salesforce, ergänzt: „Agentforce baut auf der tief integrierten, offenen und erweiterbaren Plattform von Salesforce auf, die unser Partner- und Entwickler-Ökosystem dabei unterstützt, mit vertrauenswürdiger KI Innovationen zu schaffen. Die Entscheidung von Cognizant, den Neuro AI Multi-Agent Accelerator als Open Source freizugeben, ist ein Musterbeispiel für Partnerschaften, die unsere Kunden dabei unterstützen, schneller voranzukommen und mit Zuversicht zu innovieren. Gemeinsam ermöglichen wir es Unternehmen, Agenten einzusetzen, die denken, zusammenarbeiten und in jedem Bereich ihres Geschäfts echten Mehrwert schaffen.“

Einstieg in Ki-Agenten mit dem Neuro AI Multi-Agent Accelerator

Der Neuro AI Multi-Agent Accelerator bietet folgende Funktionen:

• Automatische Potenzialerkennung: Auf Basis eines Firmennamens oder eines Problemfeldes schlägt der Agent Network Designer ein auf den Anwendungsfall zugeschnittenes Agentennetzwerk vor, um den Übergang von der Konzeptphase zur Implementierung zu erleichtern. 
• Schnelle Anpassung: Multi-Agenten-Systeme können über natürliche Sprache schnell erstellt und verändert oder mit vorgefertigten Vorlagen für Anwendungsbereiche wie Kreditvergabe, Kundenservice, Einzelhandelsoptimierung oder Intranet-Automatisierung konfiguriert werden. Dies reduziert Entwicklungszeiten und senkt Risiken. 
• Skalierbarer, verteilter Betrieb: Eigenentwickelte Tools, APIs und Drittanbieter-Agenten (z. B. Salesforce Agentforce, Google Agentspace) lassen sich über Connectors per Model Context Protocol (MCP) oder Standard-API integrieren. Eine Koordinationsschicht ermöglicht Agenten, sich selbst zu organisieren, Aufgaben zu verteilen und Abläufe zu steuern, was die Effizienz verbessert und Fehler reduziert. 
• Sicherer Umgang mit sensiblen Daten: Die Lösung unterstützt regulierte Branchen wie Finanz- und Gesundheitswesen durch den Schutzvertraulicher Daten über verschlüsselte Datenkanäle und erfüllt so Compliance- und Datenschutzanforderungen. • Unabhängigkeit von LLM- und Cloud-Anbietern: Der Wechsel zwischen Open-Source- und kommerziellen Large Language Models sowie privaten und öffentlichen Cloud-Anbietern ist möglich, ohne Systeme neu aufbauen zu müssen. 
• Erweiterbar durch eigene Tools: Agentennetzwerke lassen sich mit individuell programmierten Tools erweitern, die Entscheidungen auf Echtzeitdaten stützen oder logische Grenzen definieren, welche bei Bedarf menschliches Eingreifen auslösen. 
• Multi-Server-Architektur mit verteilter Bereitstellung: Agenten-Subnetzwerke können über mehrere Server verteilt betrieben werden, um skalierbare Architekturen mit paralleler Verarbeitung, geografischer Verteilung oder segmentierten Anwendungsfällen zu ermöglichen. 
• Datenbasierte Netzwerkkonfiguration: Die Agentensysteme werden vollständig über datenbasierte Konfigurationsdateien definiert und aktualisiert, inklusive Versionierung, Auditierbarkeit und Wiederverwendbarkeit. 
• Test-Framework für Agenten: Der Agent Network Tester dient zur Identifikation von Engpässen und Fehlerquellen im Netzwerk und liefert Hinweise zu Koordinationsproblemen, Lücken in der Agentenlogik oder Integrationsfehlern.

Interne Skalierung: 1Cognizant unterstützt 330.000 Mitarbeiter

Das unternehmensinterne Assistenzsystem 1Cognizant, das auf dem Neuro AI Multi-Agent Accelerator basiert, erleichtert den Arbeitsalltag von mehr als 330.000 Mitarbeitern weltweit. Das Tool bündelt und koordiniert mehrere Agenten, um die Beschäftigten effizient bei unterschiedlichsten Aufgaben zu unterstützen – von der Reservierung von Besprechungsräumen und der Bestellung eines Taxis bis hin zu komplexen Personalfragen wie einem Umzug ins Ausland oder einer Eheschließung. 1Cognizant liefert den Mitarbeitenden sofort umsetzbare Empfehlungen und Hilfestellungen, steigert so die Effizienz und baut interne Barrieren ab.

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