Agententechnologie drängt in die Datenanalyse Knime öffnet KI-Agenten den Weg ins Unternehmen

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Knime hat auf seinem Summit in Berlin neue Funktionen für KI-Agenten vorgestellt. Die Plattform soll es ermöglichen, bestehende Daten-Workflows in steuerbare Agentensysteme zu verwandeln. Damit will Knime die Brücke schlagen zwischen klassischer Analyse und dynamischer KI-Steuerung.

Auf dem Spring Summit 2025 in Berlin hat Knime neue Funktionen für seine Open-Source-Plattform vorgestellt. Im Fokus standen sogenannte KI-Agenten – Systeme, die Aufgaben auf Basis von Daten, Modellen und Regeln ausführen können. Knime setzt dabei auf visuelle Workflows statt auf reine Code- oder Prompt-basierte Ansätze.

Die Agenten sollen auf bestehende Datenprozesse zugreifen, sie anstoßen, kombinieren oder anpassen können. „KI-Agenten orchestrieren Werkzeuge – einige auf Basis generativer KI, andere klassisch“, sagte Knime-CEO Michael Berthold auf dem Event. Die Werkzeuge seien bereits in vielen Unternehmen vorhanden – etwa in Form von Vorhersagemodellen, Abfrage-Workflows oder LLM-gestützten Funktionen.

Von der Datenpipeline zum Agentensystem

Knime will es Nutzern ermöglichen, bestehende Workflows in sogenannte Tools umzuwandeln. Diese Tools sollen Agenten innerhalb eines Entscheidungsprozesses dynamisch aufrufen können. Beispiele reichen von Churn-Modellen über automatische Berichtsgeneratoren bis hin zu interaktiven Analyseagenten.

Die Software unterstützt laut Knime native Standards wie das Model Context Protocol (MSP). Dieser offene Standard soll die Interaktion zwischen Agenten und Tools strukturieren und absichern. Berthold spricht von einem „steuerbaren Weg“ zu skalierbaren Agentensystemen.

Im Zentrum der Plattform steht ein modularer Baukasten, der sowohl Data Scientists als auch Fachanwender ansprechen soll. Durch visuelle Elemente lasse sich die Komplexität reduzieren, ohne auf Flexibilität zu verzichten.

Vom Chat-Agenten bis zum Style-Checker

Knime zeigte auf dem Summit zwei konkrete Agenten. Der erste ist ein sogenannter „Ask Me Anything“-Assistent. Er greift auf Daten aus Salesforce, Zendesk und HubSpot zu und soll in natürlicher Sprache Fragen beantworten.

Der zweite Agent durchsucht Marketingtexte, Blogbeiträge und andere Inhalte nach Tonalität und Terminologie. Der sogenannte „Style Checker“ lässt sich laut Knime mit Feedback per E-Mail trainieren. Er soll Richtlinien automatisch anpassen und so über die Zeit dazulernen.

Altbekanntes neu verknüpft

Technisch basiert das Konzept auf bestehenden Knime-Funktionen. Die Plattform wurde bislang primär für Datenintegration, Analysemodelle und Prozessautomatisierung eingesetzt. Neu ist die Verknüpfung dieser Elemente mit einer agentischen Steuerlogik.

Für Unternehmen mit gewachsenen Analyseumgebungen könnte das bedeuten: Bestehende Workflows lassen sich erweitern, ohne komplett neue Infrastrukturen zu schaffen. Gleichzeitig bietet der visuelle Ansatz eine niedrigere Einstiegshürde als Code-lastige Alternativen.

Laut Knime nutzen derzeit rund 500.000 Personen weltweit die Open-Source-Plattform. Die kommerziellen Angebote – etwa der Team Plan für die Cloud oder der Business Hub für unternehmensweite Governance – sollen ebenfalls Agentenfunktionen erhalten.

Zwischen Automatisierung und Kontrolle

Die Knime-Agenten sollen nicht autonom handeln, sondern steuerbar bleiben. Damit adressiert das Unternehmen eine häufige Sorge bei KI-Systemen: Intransparenz.

„Die Arbeit mit Agentensystemen muss kein Kompromiss zwischen Komplexität und Transparenz sein“, so Berthold. Die Plattform solle eine modulare, visuelle und kontrollierbare Entwicklung erlauben.

Auch Governance-Elemente seien laut Anbieter integriert: Von der Versionierung über das Prompt-Management bis hin zur Rollenverteilung innerhalb von Teams. So sollen Data Engineers, Analysten und Fachbereiche gemeinsam an intelligenten Systemen arbeiten können – ohne redundante Prozesse.

Agenten als nächste Schicht im Datenstack

Mit dem neuen Agenten-Framework erweitert Knime seine Plattform um eine Ebene, die weit über klassische Workflows hinausgeht. Die Möglichkeit, bestehende Datenprozesse als steuerbare Tools zu verknüpfen, könnte insbesondere für Unternehmen mit komplexen Analyseumgebungen interessant sein.

Ob der visuelle Agentenbaukasten im Alltag trägt, hängt nun vom Markt und der konkreten Umsetzung ab. Der Ansatz, KI nicht als Blackbox, sondern als steuerbares System zu denken, setzt ein Signal in einem bislang schwer zugänglichen Technologiefeld.

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