AWS re:Invent 2025 - Zusammenfassung: Aufbau der Infrastruktur für das agentenbasierte Zeitalter

Die Diskussion über das Potenzial von agentenbasierter KI ist nicht besonders neu. Aber wenn es Anfang 2025 um das Versprechen von autonomen Agenten ging, dann ging es auf der re:Invent um die Implementierung der erforderlichen Infrastruktur, damit sie in großem Maßstab zuverlässig, mit angemessener Governance und in großem Umfang funktionieren - es geht nicht mehr nur darum, Agenten zu bauen, sondern sie gut zu bauen. Diese Reifung der Infrastruktur, vom Silizium bis zur Software, ist eine kontinuierliche Anstrengung, die sich auf die Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit und Unternehmens-Compliance konzentriert, die für die Unterstützung der Agenten-Ära erforderlich sind. Durch die Vereinfachung dieser grundlegenden Schichten beschleunigt AWS die Arbeit, die wir für globale Kunden leisten, und ermöglicht es uns, schneller vom Konzept zu sicheren, autonomen End-to-End-Workflows zu gelangen.

Für Kunden erfordert dieser Wandel eine neue strategische Roadmap. Im Folgenden erfahren Sie, was Sie über den Übergang zu einer agentengesteuerten Zukunft wissen müssen.

Frontier-Agenten gehen vom reaktiven Chat zur komplexen 24/7-Orchestrierung über.

Die Schlagzeile, die von der AWS-Führung kommt, ist ein strategischer Schwenk von einfachen Assistenten zu autonomen KI-Agenten, die auf einer soliden Grundlage und datengesteuerter Entwicklung basieren. Um den Unterschied zu verstehen, stellen Sie sich einen Chatbot als reaktives Tool vor, das auf Ihre Eingabe wartet, um eine einzige Antwort zu generieren. Ein Agent hingegen ist darauf ausgelegt, im Laufe der Zeit zusammenzuarbeiten, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen und unabhängig zu arbeiten, um ein Ziel zu erreichen.

AWS hat das Konzept der Frontier-Agenten oder KI-Kollegen eingeführt, die hochtechnische Aufgaben wie DevOps und Sicherheit übernehmen können. Während diese ersten Anwendungsfälle technischer Natur sind, ist die Auswirkung auf den Marketingbetrieb tiefgreifend. Wir bewegen uns auf eine Realität zu, in der ein KI-Agent nicht nur eine Kampagnen-E-Mail schreiben, sondern auch die gesamte Bereitstellung orchestrieren kann: die autonome Segmentierung der Zielgruppe, die Einrichtung von A/B-Tests, die Leistungsüberwachung in Echtzeit und sogar die Anpassung der Werbeausgaben auf der Grundlage von ROI-Zielen, ohne dass ein Mensch bei jedem Schritt auf "Senden" klicken muss.

So entsteht eine "Serverless-First"-Kultur, bei der der Engpass nicht mehr in der Erstellung von Inhalten, sondern in der Orchestrierung liegt. Um erfolgreich zu sein, müssen Kunden eine Belegschaft von Silizium-Agenten verwalten, die Strategien mit der Geschwindigkeit von Software ausführen.

Erfahrene Agenten benötigen mehr als nur ein leistungsstarkes Modell.

Der Aufbau hochwertiger Agenten erfordert ein geschlossenes System, nicht nur ein intelligentes LLM. Es beginnt mit vertrauenswürdigen, genehmigten Daten, die in einen reichhaltigen, vielschichtigen Kontext umgewandelt werden. Indem sie über einfache Suchmethoden hinausgehen und Techniken wie hybrides Retrieval (Kombination von Schlüsselwörtern und Kontext) und Graphen-Traversal verwenden, können Unternehmen Agenten die Präzision und den "gesunden Menschenverstand" verleihen, die sie für den Einsatz im Unternehmen benötigen.

Daten sind jedoch nur ein Teil des Puzzles. Auf der re:Invent betonte AWS, dass Agenten innerhalb eines strengen architektonischen Vertrags arbeiten müssen, um sicher und vorhersehbar zu bleiben. Dazu gehört die Sicherheit nach dem Prinzip der geringsten Privilegien - Agenten erhalten nur die spezifischen Tools, die sie benötigen - und klare Entscheidungsgrenzen. Jede Entscheidung, die ein Agent trifft, und jedes Tool, das er aufruft, muss nachvollziehbar sein und auf eine Quelle zurückgeführt werden können. Durch die Einbettung automatischer Qualitätsprüfungen und menschlicher Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen unvorhersehbare KI in zuverlässige, unternehmensgerechte Systeme mit Aufzeichnungen und Maßnahmen verwandeln.

Fachwissen liefert die "letzte Meile" der KI.

Ein durchgängiges Thema in den 2025 Tracks war, dass AWS zwar die leistungsstarken Bausteine wie Amazon Bedrock bereitstellt, die "letzte Meile" der Wertschöpfung aber in der Integration liegt. Die Branche bewegt sich weg von der Behandlung von KI als eigenständiges Tool und hin zu integrierten KI-Services, die die Lücke zwischen Cloud-Infrastruktur und spezifischen Geschäftsergebnissen schließen. Durch das Schließen dieser Lücke kommen Unternehmen endlich aus dem Fegefeuer des Proof-of-Concept heraus und können erhebliche Effizienz- und Engagementgewinne erzielen.

Auf der operativen Seite beobachten wir das Aufkommen von Brand-Intelligence-Systemen, die die "versteckte Steuer" der internen Reibung lösen. Ein repräsentatives Beispiel ist eine Lösung, die wir kürzlich für einen weltweit führenden Technologiekonzern entwickelt haben und die sich von einem eigenständigen Tool zu einer zentralen Unternehmensintegration entwickelt hat. Durch die nahtlose Verbindung der agentenbasierten Architektur mit den bestehenden Datenumgebungen und täglichen Arbeitsabläufen der Marke konnten wir über 1.800 Benutzern sofort eindeutige, referenzgestützte Antworten geben. Diese integrierte Lösung beseitigte manuelle Engpässe und reduzierte die Nachrichtenzyklen, die zuvor für die Freigabe zeitkritischer Assets erforderlich waren.

Ein Schwerpunkt auf der re:Invent war die Transformation von Live-Medien und Broadcast-Workflows. Die Herausforderung bei modernen Medien besteht nicht nur in der Speicherung, sondern auch in der Unfähigkeit, wertvolle Momente innerhalb eines Live-Streams in Echtzeit zu identifizieren und zu extrahieren. Unsere Demo auf der Veranstaltung veranschaulichte diesen Wandel in der Branche am Beispiel eines Basketballfans, der einen Turnschuh trägt. Durch den Einsatz von agentenbasierten Workflows zum Scannen von Live-Filmmaterial nach visuellen Hinweisen und zum automatischen Auslösen von Rendering-Pipelines haben wir gezeigt, wie sich Live-Video von einer passiven Übertragung zu einem durchsuchbaren, personalisierten Erlebnis entwickeln kann. Solche Innovationen zeigen, wie die Medienlieferkette zu einem dynamischen Umsatzmotor wird, indem Faninteressen mit personalisierten Inhalten in großem Umfang verbunden werden - vorausgesetzt, man verfügt über die integrierte Architektur, die erforderlich ist, um die Lücke zwischen der Cloud-Infrastruktur und den komplexen Echtzeitanforderungen einer Live-Übertragung zu schließen.

Der Übergang zu Mikromodellen ermöglicht spezialisierte, kostengünstige Intelligenz.

Schließlich wurde auf der re:Invent 2025 auch die Kostenbarriere angesprochen, die viele Kunden davon abgehalten hat, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln. Der vorherrschende Trend besteht nicht mehr nur in größeren Modellen, sondern in der Spezialisierung.

Während die "Lehrer-Schüler"-Architektur - die Verwendung massiver, hochintelligenter Modelle zum Trainieren und Bewerten kleinerer Mikromodelle - schon seit einiger Zeit eine bekannte Entwicklungsstrategie ist, macht AWS sie nun für jedes Unternehmen zugänglich. Ankündigungen wie Amazon Nova 2 und Nova Forge zielen darauf ab, diesen Prozess zu demokratisieren und die Hürde für Unternehmen zu senken, ihre eigenen Frontier-Modelle zu erstellen.

Dies ermöglicht es Marketing- oder Technikteams, eigene Mikromodelle zu erstellen, die hochspezialisiert sind. Sie könnten ein kleines Modell haben, das speziell darauf trainiert ist, in der Sprache Ihrer Marke zu schreiben, ein anderes, das die Einhaltung rechtlicher Vorschriften prüft, und ein drittes für die Analyse der Kundenstimmung. Dieser Ansatz reduziert die Latenzzeit und die Kosten und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit erheblich, da jedes Modell ein Experte in seinem engen Bereich ist.

Passen Sie sich an, um der Architekt der Zukunft zu werden.

Die experimentelle Phase der generativen KI entwickelt sich zu einer Ära der industriellen Ausführung, die über die Neuheit von Chat-Schnittstellen hinausgeht und in eine Realität übergeht, in der der Erfolg von der Ausgereiftheit Ihrer Infrastruktur abhängt. In dieser neuen Landschaft werden nicht nur diejenigen mit den besten kreativen Ideen gewinnen, sondern auch diejenigen, die über die robustesten agentenbasierten Systeme verfügen: strukturierte Daten, spezialisierte Mikromodelle und autonome Workflows, die rund um die Uhr laufen.

Für die Kunden besteht der Auftrag darin, über die unmittelbare Leistung der KI hinauszuschauen und sich auf die Architektur dahinter zu konzentrieren. Durch Investitionen in strukturierte Wissensgraphen und den Wechsel von Human-in-the-Loop zu Human-on-the-Loop-Orchestrierung können Unternehmen ein Maß an Personalisierung und Effizienz freisetzen, das bisher nicht möglich war. Die Infrastruktur ist aufgebaut, die Agenten sind bereit. Die Frage ist nicht mehr, was KI für Sie tun kann, sondern was Sie bereit sind, sie bauen zu lassen.