Was versteht Google unter einem „Agentic Enterprise“?

Im vergangenen Jahr habe Google Cloud seine Ressourcen darauf konzentriert, Lösungen und Strategien bereitzustellen, mit denen Organisationen Künstliche Intelligenz etablieren können. Dafür wurden Tausende neuer Funktionen im gesamten Portfolio eingeführt. Dazu zählen die Ironwood-TPUs der siebten Generation sowie die neuen Axion-Prozessoren, die nun allgemein verfügbar sind und den Kunden eine zweckoptimierte, kosteneffiziente Infrastruktur bietet, die speziell für das „Agentic Enterprise“ konzipiert wurde. Der Hersteller hat zudem neue Basis­mo­delle eingeführt, darunter Gemini 3.1 Pro und das neue Modell zur Bildgenerierung, Nano Ba­na­na 2. Außerdem wurde Gemini Enterprise bereitgestellt, um die Google AI einzelnen Mit­ar­bei­ten­den zugänglich zu machen. Das Besondere daran laut Google: Anstatt eine Ansammlung fragmentierter Systeme mühsam zusammenzufügen, liefert Google Cloud einen vertikal optimierten Stack, bei dem alle Komponenten gemeinsam entwickelt wurden.

In diesem Jahr gehe es darum, Kunden dabei zu unterstützen, diese Innovationen in der Praxis zu nutzen und sie in ein „Agentic En­ter­prise“ zu verwandeln. Google Cloud ver­steht unter einem Agentic Enterprise ein Unternehmen, das KI‑Agenten als eigen­stän­di­ge, zielorientierte Akteure in seine Kern­prozesse einbettet. Diese Agenten nutzen Tools und rufen APIs auf, greifen sicher auf Unternehmensdaten zu, koor­di­nier­en sich untereinander und arbeiten bei Bedarf mit Menschen zusammen, um End‑to‑End‑Abläufe zu automatisieren und Entscheidungen zu beschleunigen. Die Akzeptanz von KI sei durch die Bemühungen von Google, die KI-Agenten in die täglich genutzten Produkte zu integrieren, deutlich gestiegen. Eigenen Angaben nach würden mittlerweile fast 75 Prozent der Google-Cloud-Kunden KI-Produkte nutzen, um ihr Geschäft zu stärken. Im Verlauf der vergangenen zwölf Monate hätten 330 Google-Cloud-Kunden jeweils mehr als eine Billion Tokens verarbeitet, während 35 Kunden mit unseren Modellen sogar die Marke von zehn Billionen Tokens erreicht hätten. Die Google-eigenen Modelle würden inzwischen mehr als 16 Milliarden Tokens pro Minute über die direkte API-Nutzung durch unsere Kunden verarbeiten. Dies sei ein Anstieg gegenüber den zehn Milliarden Tokens im vorangegangenen Quartal.

Die Basis für diese eindrücklichen Zahlen und die hohe Akzeptanz von Googles KI-Tools sind Kurian zufolge, die drei folgenden Säulen:

• Vollständig integrierter KI-Stack: Zum einen würden Unternehmen mit Google zu­sam­men­ar­bei­ten, um von dessen Expertise und Fähigkeiten zu profitieren. Zum anderen seien es die Lösungen aus erster Hand über den gesamten KI-Stack hinweg, die Google bereitstelle. Dabei gehe es nicht darum, einzelne Dienste anzubieten, die mühsam zusammengestückelt wer­den müssen, sondern darum, ein um­fas­sen­des Rückgrat für Innovationen be­reit­zu­stel­len. Dieser Full-Stack-Ansatz – der KI-Infrastruktur, führende Modelle wie Gemini, Daten­ma­na­ge­ment-Funktionen, ein Fundament auf Enterprise-Niveau, Entwicklertools und -platt­for­men sowie Agents und Anwendungen umfasst – mache Google auf dem Markt einzigartig.

• „Secure-by-Design“-Fundament auf Enterprise-Niveau: „Unsere Kunden vertrauen der Google Cloud, weil wir eine sichere, einheitliche Plattform bereitstellen, die auf 'Zero Trust'-Sicherheit und einer Zuverlässigkeit im globalen Maßstab basiert“, sagt Kurian. Dies sei ge­nau jenes Fundament, das auch die anspruchsvollsten globalen Dienste von Google trage. Die integrierten Entwicklungs- und Sicherheitsabläufe über Hybrid- und Multi-Cloud-Um­ge­bungen hinweg, seien in der Lage, Bedrohungen entlang des gesamten KI-Stacks effektiv zu verhindern, zu erkennen und darauf zu reagieren.

• Gemini Enterprise als Tor zur KI für jeden Mitarbeiter und Kunden: Gemini Enterprise ermögliche es jedem Kunden und Mitarbeiter, hochmoderne KI-Agents zu entwickeln, zu nutzen, bereitzustellen und zu verwalten. Von Vertriebs- und Serviceinteraktionen, um die Kontaktpunkte mit Kunden zu optimieren über die Automatisierung komplexer Ar­beits­ab­läufe zu automatisieren, bis hin zum fixen Entwerfen von Kampagnen als Prototypen und deren Umsetzung wolle Google die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten mit Gemini Enterprise revolutionieren.

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Diese Innovationen stellt Google für die „Agentic Era“ bereit

• Die Gemini Enterprise Agent Platform ist die wohl größte Neuankündigung von Google Cloud und dient als zentrale Anlaufstelle für KI-Anwendungen für einzelne Mitarbeiter. Die neue Plattform umfasst Funktionen für die Entwicklung, Skalierung, Governance und Opti­mierung von Agenten. Sie baut auf der Google-Infrastruktur auf und ist tief in dessen Daten- und Sicherheitsfunktionen integriert. Damit bildet die Plattform das Fundament für agen­ten­ba­sierte Unternehmen. Die Gemini Enterprise Agent Platform vereint die Funk­tio­nen von Googles KI-/ML-Plattform Vertex AI und integriert neue Funktionen wie Agent Studio, Agent-to-Agent Orchestration, Agent Registry, Agent Identity, Agent Gateway und Agent Observability.

• Die Gemini Enterprise App umfasst neue Funktionen, die es jedem Mitarbeiter ermöglichen, KI-gestützt zu arbeiten. Dazu zählen ein neuer Agent Designer, der bei der Erstellung kom­plex­er, zeit- oder ereignisgesteuerter Agenten hilft, sogenannte „Long-running Agents“ zur Ausführung komplexer Geschäftsprozesse, eine Inbox zur Verwaltung der Agenten­ak­ti­vi­tä­ten, „Skills“ zum Erstellen von Shortcuts für wiederkehrende Aufgaben sowie „Canvas“ zum Erstellen und Bearbeiten von Dateien, ohne die Anwendung wechseln zu müssen.

• Zu den Neuerungen im Bereich der KI-Infrastruktur gehören unsere TPUs der achten Generation mit der TPU 8t für schnelleres Training und der TPU 8i für kosteneffiziente Inferenz mit – laut Google Cloud – „nahezu null Latenz“. Hinzu kommen Speicher­inno­va­tio­nen wie Managed Lustre mit einem Durchsatz von zehn TB pro Sekunde sowie Fortschritte im Netzwerkbereich, wie etwa Virgo Networking für Hochleistungsfähigkeit im massiven Maßstab.

• Mit der Agentic Data Cloud führt Google eine neue, KI-native Architektur ein, die es er­möglichen soll, Daten mit genau der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu nutzen, die für „Agentic AI“ erforderlich sind. Dazu gehört ein Knowledge Catalog, der Agenten über die gesamte Datenlandschaft hinweg in einen vertrauenswürdigen Geschäftskontext einbettet, sowie ein Data Agent Kit für die KI-gestützte Datenanalyse (Data Science) auf Basis von Gemini sowie ein Cloud-übergreifendes, KI-natives Lakehouse. Letzteres soll den nahtlosen Zugriff auf alle relevanten Daten gewähren, unabhängig von deren Speicherort, und so das Fundament für autonomes Handeln schaffen.

• Agentic Defense wird über eine Cybersecurity-Plattform bereitgestellt, die Googles Threat Intelligence und Security Operations mit der Cloud- und KI-Sicherheitsplattform von Wiz (durch Google im März 2026 übernommen) kombiniert, um Bedrohungen zu erkennen, abzuwehren und darauf zu reagieren. Eine Reihe neuer Agenten für Bedrohungserkennung, Detection Engineering, Fehlerbehebung und mehr, ergänzt durch die AI Application Pro­tec­tion Platform (AI-APP) von Wiz, sollen dabei autonomen Schutz vom Code über die Cloud bis hin zur Laufzeit bieten. Dies sei übergreifend über Multi-Cloud-, Hybrid- sowie KI-Umgebungen hinweg möglich.

• Agentic Taskforce umfasst neue Innovationen im Rahmen der Lösung Gemini Enterprise for Customer Experience sowie neue Funktionen in Google Workspace, darunter Workspace Intelligence. Dies soll die Produktivität durch die Bereitstellung einer einheitlichen Kon­text­ebene über alle Workspace-Anwendungen hinweg optimieren.

Non-Human Identities übersteigen menschliche 50 zu 1

Wenn KI-Agenten ihre eigenen Schlüssel brauchen

KI-Agenten schnell und einfach selbst entwickeln

Werfen wir einen genaueren Blick auf die Gemini Enterprise Agent Platform. Damit will Google Cloud es seinen Kunden ermöglichen, KI-Agenten schnell und einfach selbst zu entwickeln. Auch hier habe der Hersteller im ersten Quartal 2026 ein enormes Wachstum verzeichnet: Um 40 Prozent habe die Zahl der zahlenden monatlich aktiven Nutzern im Vergleich zum Vor­quartal zugenommen.

Die Agent Platform bietet den Zugriff auf die KI-Modelle von Google, darunter

• Gemini 3.1 Pro, das fortschrittlichste Google-Modell, das speziell für die Orchestrierung komplexer Arbeitsabläufe optimiert wurde,

• Gemini 3.1 Flash Image, auch bekannt als Nano Banana 2, zur Erstellung von Benutzeroberflächen und visuellen Assets,

• Lyria 3, ein Modell zur Generierung professioneller Audioinhalte und Musik sowie

• führende Modelle von Anthropic, einschließlich Claude Opus, Sonnet und Haiku. Zudem wurde auf der Next 2026 die Unterstützung für Anthropics Claude Opus 4.7 angekündigt.

Die Plattform ist auf vier zentrale Säulen ausgerichtet: Entwickeln, Skalieren, Steuern und Optimieren. Diese sollen eine nahtlose Zusammenarbeit der Teams ermöglichen. Für die Erstellung von eigenen KI-Agenten hat Google Cloud folgende Funktionen vorgestellt:

• Das Agent Developer Kit (ADK) verfügt über ein neues, grafbasiertes Framework, mit dem Kunden Logiken für das Zusammenwirken von Agenten bei der Lösung komplexer Probleme definieren können.

• Das Agent Studio stellt die neue Low-Code-Benutzeroberfläche dar und ermöglicht es Entwicklern, Agenten mithilfe natürlicher Sprache zu erstellen, zu testen und zu veröffentlichen.

• Die Agent Registry dient als zentrale Steuerungsinstanz und indexiert sämtliche internen Agenten und Tools eines Unternehmens und stellt so deren Auffindbarkeit sowie Governance sicher.

• Ökosystem-Integrationen über den Agent Marketplace ermöglichen die Bereitstellung spezialisierter Agenten von Partnern wie Atlassian, Box, Lovable, Oracle, Servicenow und Workday direkt aus Gemini Enterprise heraus. Darüber hinaus können Kunden neue Integrationen nutzen, die es Agenten von Partnern, welche ein einheitliches Agenten-Register mit wiederverwendbaren Fähigkeiten und verwalteten Umgebungen nutzen, ermöglichen, alle Protokolle als gleichberechtigte Elemente („First-Class Citizens“) zu behandeln.

• Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es Google-Cloud-Kunden, die Agenten-Plattform mit jedem beliebigen MCP-Server zu verbinden. Zudem stellt Google Cloud Services als MCP bereit, damit Kunden von jedem Agenten aus mit der Google Cloud interagieren können.

• Memory Bank und Memory Profiles verleihen den Agenten ein skalierbares Lang­zeit­ge­dächtnis, das temporäre Sitzungen durch einen persistenten Kontext ersetzt. So können sich Agenten über Monate hinweg an spezifische Nutzerdetails und Projekthistorien erinnern, um zutiefst personalisierte Interaktionen zu ermöglichen.

• Kunden können ihre Agenten mithilfe datengestützter Feedbackschleifen optimieren, um die Genauigkeit zu steigern, Latenzzeiten zu verringern und Kosten zu kontrollieren.

• Die Agent Observability liefert Dashboards mit automatisiertem Logging und Agenten-Auditing für die Überwachung der Agenten. Mit Telemetriedaten lässt sich jeder Agent, jedes Tool und jede API-Übergabe verifizieren, um die Rechenschaftspflicht sicherzustellen, vollständige Ausführungspfade zu visualisieren sowie Logikschleifen zu diagnostizieren oder Leistungsmetriken zu überwachen.

• Mit der Agent Simulation können Unternehmen ihre Agenten in einer kontrollierten Umgebung Stresstests unterziehen. Dafür werden menschenähnliche, synthetische Interaktionen verwendet. Durch die Generierung tausender synthetischer, mehrstufiger Kundeninteraktionen überprüft die Agent Simulation die zugrundeliegende Logik und den Gesprächsfluss.

• Die Agent Evaluation bewertet die Leistung der Agenten anhand des laufenden Pro­duk­tions­datenverkehrs. Dabei kommen mehrstufige automatische Bewertungsmechanismen zum Einsatz, um Qualitätsminderungen und Anomalien in Echtzeit zu erkennen.

Agentenbasierte Cyberkriminalität

Warum KI-Agenten Cyberangriffe schneller und gefährlicher machen

Wie sichert Google KI-Agenten ab?

Daneben gibt es auch einige Sicherheitsfunktionen, die die sichere Nutzung der KI-Agenten ermöglichen. Zum einen basieren die Agenten auf einer Secure-by-Design-Architektur, die die Sicherheit schon bei der Entwicklung mit ein bindet. Zum anderen bieten Sandboxes isolierte Umgebungen, in denen Agenten modellgenerierten Code ausführen und computergestützte Aufgaben, wie etwa browserbasierte Automatisierungen, durchführen können, ohne dabei Host-Systeme zu gefährden. Dank Agent Identity erhält jeder Agent eine eindeutige kryp­to­gra­fi­sche ID sowie klar definierte Autorisierungsrichtlinien, die Google Cloud nach jederzeit nach­vollziehbar und überprüfbar seien. So agieren die Agenten im Einklang mit den Un­ter­neh­mens­richt­li­nien, beschränken sich auf ihre zugewiesenen Aufgaben und fordern menschliche Un­terstützung an, sobald eine Situation zu komplex wird.

Daneben agiert das Agent Gateway als zentrale „Flugsicherung“ für das gesamte Agenten-Öko­system. Es versteht Agentenprotokolle, wie MCP und A2A, und bietet eine zentralisierte, echt­zeit­basierte Durchsetzung von Richtlinien. So trage es dazu bei, dass jede Interaktion zwischen den Agenten und den Daten von Grund auf sicher, regelkonform und skalierbar ist. Ein inte­grier­ter Inline-Schutz mittels „Model Armor“ sichert zudem di Agenteninteraktionen gegen Prompt Injection, Tool Poisoning und Leckage sensibler Daten.

Die Agent Anomaly Detection markiert proaktiv verdächtiges Verhalten, bevor es Aus­wir­kungen auf das Unternehmen hat. Durch die Analyse der Absicht hinter den Agentenaktionen erkennt sie automatisch Risiken, wie zum Beispiele den Missbrauch von Tools, unbefugten Datenzugriff und Abweichungen in der Entscheidungsfindung (Reasoning Drift), die zu unbeabsichtigten Ergebnissen führen können.

Das Agent Security Dashboard bietet über das Security Command Center einen umfassenden Überblick über KI-Risiken und Compliance-Aspekte. Es ermöglicht Teams, Beziehungen zwi­schen Agenten und Modellen abzubilden, die Erkennung von Assets zu automatisieren sowie das zugrundeliegende Betriebssystem und die Sprachpakete auf Schwachstellen zu überprüfen.

Recherche und Erstellung von Inhalten

So nutzen Cyberkriminelle generative KI aus

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