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Operationalisierte Intelligenz IBM erweitert watsonx und Infrastruktur-Tools für KI-Agenten, Governance und Daten-Observability

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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IBM zeigt auf der TechXchange 2025, wie Unternehmen KI-Agenten in bestehende Daten- und Infrastrukturumgebungen einbinden können. Neue Module für Observability, Governance und Multi-Model-Entwicklung sollen KI produktionsreif machen.

IBM erweitert watsonx um AgentOps, Infragraph und Project Bob. Die neuen Tools sollen KI-Agenten, Daten-Governance und hybride Observability in Unternehmen operationalisieren.(Bild: IBM)
IBM erweitert watsonx um AgentOps, Infragraph und Project Bob. Die neuen Tools sollen KI-Agenten, Daten-Governance und hybride Observability in Unternehmen operationalisieren.
(Bild: IBM)

Viele Unternehmen experimentieren mit KI, doch an der produktiven Umsetzung scheitern viele Projekte. IBM adressiert diese Lücke und stellt auf der TechXchange 2025 neue Werkzeuge vor, die Datenflüsse, Agentensteuerung und Infrastrukturbeobachtung zusammenführen. Der Konzern rückt damit Governance, Nachvollziehbarkeit und Interoperabilität in den Mittelpunkt – anstelle reiner Modellleistung.

Mit AgentOps ergänzt IBM watsonx Orchestrate um ein Framework, das die Aktivitäten von KI-Agenten in Echtzeit überwacht. Es protokolliert Entscheidungen, identifiziert Fehler und erzwingt Richtlinienkonformität über den gesamten Lebenszyklus hinweg. In Kombination mit einer Integration in LangFlow lassen sich Workflows visuell aufbauen und kontrollieren – ohne tief in Code einsteigen zu müssen.

Parallel dazu führt IBM mit Infragraph ein neues Observability-System ein, das hybride Daten- und Infrastrukturumgebungen abbildet. Es vereint Statusdaten aus OpenShift, Ansible und HashiCorp-Stacks in einem konsolidierten Modell und soll dadurch Sicherheitsrisiken und Compliance-Lücken schneller sichtbar machen. Damit zielt IBM auf eine zentrale Herausforderung moderner KI-Architekturen: die Synchronisierung von Datenpipelines, Modellinfrastruktur und Richtlinienmanagement über mehrere Ebenen hinweg.

Ein weiteres Projekt, Project Bob, zeigt, wie IBM KI in die Softwareentwicklung selbst integriert. Die IDE orchestriert verschiedene Sprachmodelle – darunter Anthropic Claude, Mistral, Llama und IBM Granite – und unterstützt automatisiertes Refactoring, Testing und Codeanalyse. Auch hier steht weniger die Modellstärke als vielmehr die kontrollierte Integration in bestehende Entwicklungsprozesse im Vordergrund.

Gemeinsam mit der Anthropic-Partnerschaft veröffentlicht IBM außerdem den Leitfaden Architecting Secure Enterprise AI Agents with MCP, der Standards für den sicheren Agent Lifecycle definiert – von der Datenvalidierung über Zugriffskontrolle bis zur Stilllegung.

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