Streaming Agents
Event-getriebene Agenten nativ auf Apache Flink® erstellen, bereitstellen und koordinieren, um eine intelligente Echtzeit-Automatisierung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
Stets verfügbar, wiederholbar und produktionsbereit
Integriert in Datenströme, um mit aktuellstem Kontext arbeiten zu können
Basierend auf vollständig verwaltetem Flink und Kafka
Was sind Streaming Agents?
Mit Streaming Agents können Event-getriebene Agenten mithilfe vollständig verwalteter Flink- und Kafka-Services auf einer einheitlichen Plattform erstellt, getestet, bereitgestellt und orchestriert werden. Dank des Zugriffs auf kontextbezogene Echtzeitdaten eignen sie sich hervorragend für Enterprise-Workflows – sie ermöglichen die Überwachung und können sofortige, fundierte Maßnahmen ergreifen, sobald operative Events eintreten.
Egal, ob zur Automatisierung der Betrugsprävention oder Personalisierung von Produktempfehlungen – dank Streaming Agents werden Agenten von unzuverlässigen Demoversionen zu produktionsfertigen, Event-getriebenen Multi-Agenten-Systemen umgewandelt.
Demo ansehen
NEU: Der gemeinsame Vortrag und das Tutorial mit KI-Experten von Confluent und Databricks zum Aufbau und Skalieren von Enterprise-Agenten. Nicht verpassen! Jetzt registrieren →
Stream-Verarbeitung und KI vereinen
Vereinfachte Entwicklung dank Einbettung der Agenten in den Datenstrom, um direkt mit KI-Modellen in Flink arbeiten zu können. Die Kombination der Stream-Verarbeitungs-Jobs (z. B. Join, Filter, Enrich) mit agentischen Workflows in derselben Pipeline reduziert die operative Komplexität und ermöglicht gleichzeitig jedem Engineer, mithilfe vertrauter Flink-APIs zum KI-Engineer zu werden.
Aktuelle Kontextinformationen nutzen
Unternehmen benötigen Agenten, die den Geschäftsbetrieb im Blick behalten, jedoch mangelt es den meisten Agenten an Echtzeitbezug. Streaming Agents werden als Flink-Jobs in Stream-Verarbeitungs-Pipelines ausgeführt und können auf die aktuellsten und genauesten Informationen im Unternehmen zugreifen, genau in dem Moment, in dem eine Entscheidung getroffen werden muss – ohne Datenabfrage oder Verzögerung. Sie sind stets aktiv, zustandsbewusst und erhalten den Kontext dauerhaft.
Nahtlose Integration mit allen Modellen, Tools und Datensystemen
Integrieren, ohne disparate Systeme miteinander zu verflechten. Bevorzugte Tools und Flink-APIs mit nativer Unterstützung für die Verbindung zu großen Sprachmodellen (LLMs) und Einbettungsmodellen, Tool-Calls mit dem Model Context Protocol (MCP), A2A sowie Datenanreicherung aus anderen Systemen mit externen Tabellen und Suche (z. B. Vektorsuche, Textsuche, Keywordsuche) nutzen.
Zuverlässigkeit und Sicherheit von Agenten gewährleisten
Umfassende Transparenz und Kontrolle gewährleisten dank sicherer Verbindungen, RBAC, integrierter Wiederholbarkeit, Dark-Mode-Testing und verwalteter, nachvollziehbarer Event-Flows.
Event-getriebene Multiagentensysteme einführen
Streaming Agents sind Event-gesteuert konzipiert, kommunizieren ohne starre Abhängigkeiten, arbeiten mit anderen Agenten zusammen und passen sich an Echtzeit-Eingaben an. Angetrieben von der Kora Engine, ermöglicht dies zuverlässige Multi-Agenten-Muster wie Orchestrator-Worker oder Hierarchical für unbegrenzte Anwendungsfälle.
Kafkas unveränderliches Log bietet Wiederholbarkeit, wobei Streaming Agents über Memory verfügen und der Kontext Event-basiert ist. Dies ermöglicht das einfache Zurückspulen, Debuggen, Testen und Überprüfen des Agentenverhaltens, um schneller und sicherer zu iterieren.
Großvolumige Geschäftsprozesse automatisieren
Produktpersonalisierung in Echtzeit
Streaming Agents erfassen Live-Daten zu Kundeninteraktionen, nutzen Kontextinformationen aus internen Systemen (z. B. Kaufhistorie, Clickstream, Lagerbestand), verwenden ein LLM, um Präferenzen und Absichten zu verstehen, und passen dann sofort Produktempfehlungen an – wobei sie sich kontinuierlich anpassen, um das Engagement und die Conversions zu maximieren.
Anomalieerkennung und -untersuchung
Durch die Überwachung von operativen Datenströmen – z. B. Anrufabbruchraten, Signalqualität, Bandbreitennutzung – erkennen Streaming Agents ungewöhnliche Muster, korrelieren Signale aus verschiedenen Datenquellen, verwenden ein LLM, um mögliche Ursachen und Auswirkungen zu bewerten, und leiten dann Abhilfemaßnahmen ein oder eskalieren an die zuständigen Teams, wodurch eine schnellere durchschnittliche Lösungszeit (MTTR) ermöglicht wird.
Kompetitive Preisgestaltung
Streaming Agents aktivieren automatisch MCP-Tools, um die Websites von Mitbewerbern nach Echtzeitpreisen für bestellte Produkte zu durchsuchen, die Bestellung des Kunden entsprechend den niedrigeren Preisen anzupassen, den Kunden per E-Mail über seine Ersparnisse zu informieren und jede Preisanpassung in einem CRM-System zu protokollieren.
„Gute KI braucht gute Daten. Confluent ist unsere zuverlässige Informationsquelle. Die Daten-Streaming-Plattform bietet Kontext und Orchestrierung für unsere KI-Agenten, um Workflows zu automatisieren und unsere Transformation zur Smart City voranzutreiben.“
Bereit, den ersten Agenten zu erstellen? Jetzt anmelden und Credits im Wert von 400 $ erhalten, die in den ersten 30 Tagen genutzt werden können.
Mit Streaming Agents auf Confluent Cloud können produktionsreife, Event-getriebene Multiagentensysteme realisiert werden.
- ✔ Datenverarbeitung und KI-Workflows vereinen
- ✔ Intelligente Entscheidungsfindung dank aktuellem Kontext
- ✔ Integration mit allen Modellen, Tools und Datensystemen
- ✔ Schnellere und sichere Iterationen mit der branchenweit einzigen Governance-Suite für Daten-Streaming