Cognizant erweitert Neuro AI mit Multi-Agent Orchestration

Dezentrale KI-Workflows in Unternehmen Cognizant erweitert Neuro AI mit Multi-Agent Orchestration

20.02.2025 Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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Cognizant hat mit dem „Neuro AI Multi-Agent Accelerator“ und der „Multi-Agent Service Suite“ zwei Tools zur Entwicklung von KI-Agenten vorgestellt. Die Plattformen sollen Unternehmen helfen, komplexe Prozesse effizienter zu automatisieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

KI-Plattform Neuro AI von Cognizant ab sofort mit Multi-Agent Orchestration(Bild: Cognizant) — KI-Plattform Neuro AI von Cognizant ab sofort mit Multi-Agent Orchestration
(Bild: Cognizant)

Die neuen Multi-Agenten-Systeme von Cognizant gehen über die klassische Automatisierung hinaus: Statt isolierter KI-Lösungen arbeiten mehrere Agenten parallel an unterschiedlichen Aufgaben. So könnten Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und Prozesse flexibel skalieren.

No-Code-Entwicklung und Standardisierung

Der Neuro AI Multi-Agent Accelerator, ein Teil der Multi-Agent Services Suite von Cognizant, wurde dafür geschaffen, die Einführung von KI-Agenten dank Standardisierung zu beschleunigen. Dieses No-Code-Entwicklungs-Framework enthält laut Cognizant eine Sammlung vorgefertigter Referenz-Agenten-Netzwerke, auf deren Basis Unternehmen ihre Multi-Agenten-Systeme schnell ins Prototypenstadium bringen, anpassen und skalieren können.

Die enthaltenen Vorlagen für Multi-Agenten-Netzwerke sollen Bausteine liefern, um Arbeitsprozesse in Vertrieb und Marketing, Finanzen und Investor Relations sowie branchenspezifische Workflows wie Supply Chain Management, Kundenservice und Versicherungsvertrieb abzubilden. Auch zusätzliche Netzwerke für individuelle Anwendungsszenarien seien mithilfe von Beschreibungen in natürlicher Sprache erstellt. Dank API-Integration sollen sich auch Drittanbieter-Agenten nahtlos einbinden lassen können.

LLM-Agnostik für maximale Flexibilität

Ein Schlüsselfeature der Plattform sei die Unabhängigkeit von spezifischen Large Language Models (LLMs). Anwender können zwischen kommerziellen und Open-Source-LLMs sowie zwischen Public- und Private-Cloud-Anbietern wechseln, ohne ihre Systeme neu konfigurieren zu müssen. So müssen sie sich nicht an einzelne Anbieter binden und reduzieren ihre Laufzeitkosten.

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Stand: 08.12.2025

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