Agenten sollten nicht von Entwicklern geschrieben werden. Hier ist der Grund

Bei Cloud.ru hat das Team für KI-Automatisierung eine interne Plattform für den Kundensupport mit KI-Modellen aufgebaut, die Anfragen automatisch klassifiziert, Kommunikation zusammenfasst und Tickets weiterleitet. Der Fortschritt kam jedoch ins Stocken, da jedes neue Szenario wochenlange Einarbeitung in die jeweiligen Dienste erforderte – und es gibt über 200 Dienste. Das Team erkannte, dass der Engpass nicht das LLM war, sondern das Domänenwissen der Ingenieure, das schwer zu übertragen ist. Unter Bezugnahme auf den Microsoft Work Trend Index 2026 und die BCG-Studie „AI at Work 2026“ kamen sie zu dem Schluss, dass das Ziel darin besteht, Ingenieuren zu ermöglichen, ihre eigenen Agenten mithilfe ihres Fachwissens zu bauen. Sie begannen mit der Überzeugungsarbeit, bauten technische Hürden ab, indem sie lokale Modelle, Schutzmechanismen, eine sichere Umgebung und MCP-Server bereitstellten. Unerwarteterweise erstellten die Ingenieure Agenten für Diagnose, interne APIs, Log-Analyse und Kubernetes-Checks. Um die Dynamik aufrechtzuerhalten, gründeten sie eine Community namens „AI Vanguard“ mit Ranglisten, interner Währung und Erfolgen und konzentrieren sich nun darauf, diese Praxis auf 100 Personen auszuweiten. Details dazu folgen in einem nächsten Artikel.