Agentische KI revolutioniert die Art und Weise, wie Software entwickelt, getestet und gesichert wird. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die auf eine einzelne Eingabe reagieren, agieren agentische KI-Systeme autonom. Sie beobachten, planen, handeln und passen sich an, ohne auf direkte Anweisungen zu warten. Dadurch können sie Code schreiben und überprüfen. pull requestsSie beheben Fehler und übernehmen sogar Aufgaben, die normalerweise Entwicklern zugewiesen sind. Diese Verlagerung weckt neues Interesse an KI-Codierungsagenten und das rasante Wachstum aller wichtigen KI-Agentenplattform.
Autonomie birgt jedoch neue Risiken. Ein unkontrollierter Agent kann Werkzeuge missbrauchen, Geheimnisse preisgeben, Dateien fehlerhaft verändern oder unsichere Abhängigkeitsaktualisierungen durchführen. Daher ist es für DevSecOps- und AppSec-Teams unerlässlich zu verstehen, wie sich agentenbasierte KI verhält, wie KI-Agenten in realen Arbeitsabläufen funktionieren und wie KI-Agentenplattformen die Sicherheit gewährleisten.
Dieser Leitfaden erklärt, wie agentenbasierte KI funktioniert, wie sie sich in moderne Entwicklungsprozesse einfügt und wie sie in jeder Phase des Softwarelebenszyklus abgesichert werden kann.
Was ist agentenbasierte KI?
Agentische KI Bezeichnet KI-Systeme, die zielorientiert arbeiten und autonom handeln können, um dieses Ziel zu erreichen. Anstatt lediglich Texte vorherzusagen, führt das System mehrstufige Aufgaben aus, ruft externe Tools auf, schreibt und bearbeitet Code, wertet seine Ergebnisse aus und setzt den Vorgang fort, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
Hauptmerkmale agentenbasierter KI
- Zielgerichtetes Verhalten
- Mehrstufiges Denken und Planen
- Autonome Werkzeugnutzung (Shell, APIs, Editoren, Tests)
- Selbstkorrektur- und Reflexionsschleifen
- Langlaufende Arbeitsabläufe ohne menschliche Aufsicht
Darüber hinaus wandeln diese Fähigkeiten die KI von einem „Assistenten“ zu einem „Akteur“. Folglich bringt die Autonomie neue Verantwortlichkeiten für Entwicklerteams mit sich. Daher muss die Sicherheit von Anfang an berücksichtigt werden, insbesondere wenn Agenten mit Code, Infrastruktur oder Produktionsabläufen interagieren.
Agentische KI vs. Traditionelles KI-System
| Funktion | Traditionelle KI | Agentische KI |
|---|---|---|
| Interaktion | Eingabeaufforderung → Ausgabe | Mehrstufige Ausführung |
| Autonomy | Keine Präsentation | Ja |
| Werkzeugverwendung | Begrenzt | Kernfähigkeit |
| Staat | Staatenlos | Staatsbewusst |
| Risikostufe | Moderat | Hoch (führt echte Aktionen aus) |
Agentic AI ist kein größeres LLM. Es ist ein System, das entwickelt wurde, um do Dinge, nicht nur Dinge.
Wie KI-Agenten funktionieren (Der Agentenkreislauf klar erklärt)
Jeder KI-Agent durchläuft denselben Kreislauf:
while not goal_reached:
observe()
plan()
act()
reflect()Was das in der Praxis bedeutet
Der agentenbasierte Regelkreis ermöglicht es einem KI-System, Aufgaben schrittweise abzuarbeiten. Jede Phase hat dabei eine spezifische Rolle:
- beobachten(): Umgebung analysieren, Protokolle sammeln, Dateien untersuchen
- planen(): einen Satz umsetzbarer Schritte generieren
- Akt(): APIs aufrufen, Befehle ausführen, Code ändern oder Daten aktualisieren
- reflektieren(): Ausgabe prüfen, Fehler analysieren und über den nächsten Schritt entscheiden
Da sich diese Schleife so lange wiederholt, bis ein Ziel erreicht ist, kann ein Agent dutzende oder hunderte Male mit Werkzeugen interagieren. Folglich können kleine Fehlkonfigurationen große Auswirkungen haben.
Agentische KI in der Softwareentwicklung
Agentenbasierte KI verändert den Entwicklungsablauf weitaus tiefgreifender als Codevervollständigungstools es je taten. Anstatt nur einige wenige Zeilen vorzuschlagen, kann ein Agent nun:
- Funktionen zum Schreiben von Mehrdateifunktionen
- Erstelle Tests und behebe fehlgeschlagene Tests.
- Bewertung pull requests
- Identifizieren Sie Schwachstellen
- Refactoring bestehender Codebasen
- Upgrade-Abhängigkeiten
- Dokumentation aktualisieren
- Orchestrieren CI/CD und Aufgaben
Das ist wo KI-Codierungsagenten Komm herein.
KI-Codierungsagent: Wie autonome Systeme Code schreiben, korrigieren und überprüfen
An KI-Codierungsagent Es handelt sich um ein autonomes System, das Code liest, Änderungen vornimmt, Tests durchführt und seine Strategie anhand der Ergebnisse anpasst. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Programmierassistenten, der auf eine Eingabeaufforderung wartet, erstellt ein KI-Programmieragent seinen eigenen Plan und arbeitet so lange, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
Was ein KI-Codierungsagent leisten kann
In der Praxis kann ein Codierungsagent Folgendes tun:
- Mehrere Dateien in einem Repository bearbeiten
- Führe Befehle wie Tests, Builds oder Linter aus.
- Beheben Sie Kompilierungs- oder Laufzeitfehler.
- Versuchen Sie nach einem Fehler, die Aktionen zu wiederholen und einen sichereren Weg zu wählen.
- Patches basierend auf dem Projektkontext vorschlagen und anwenden
- Erschaffung pull requests automatisch zur Überprüfung
Inzwischen unterstützen bereits mehrere Tools dieses Verhalten, darunter Claude Code, Replit Agents, Cursor IDE, die demnächst erscheinenden Agent-APIs von GitHub sowie VS Code-Erweiterungen, die für agentenbasierte Workflows entwickelt wurden.
Vorteile
Diese Fähigkeiten bringen klare Vorteile mit sich:
- Schnellere Iterationen im gesamten Entwicklungszyklus
- Weniger manueller Aufwand für sich wiederholende Aufgaben
- Kontinuierliche Verbesserungsschleifen, die Teams helfen, schneller zu liefern
Sicherheitsrisiken (kritisch für AppSec)
Autonomie bringt jedoch Folgendes mit sich: neue Risiken. Zum Beispiel:
- Ein Agent kann unsichere Dateiänderungen vornehmen.
- Ein Shell-Befehl könnte in der falschen Umgebung ausgeführt werden.
- Sensible Protokolle könnten leak secretversehentlich
- Sichere Konfigurationsdateien können überschrieben werden
- Aktualisierungen der Abhängigkeiten könnten zu Regressionen führen.
- Fehlerhafte Modellausgaben können ohne Validierung angewendet werden.
Weil Codierungsagenten handeln statt helfenSie benötigen starke guardrailsStrenge Berechtigungen und kontinuierliche Überwachung gewährleisten, dass die Vorteile agentenbasierter KI keine neuen Schwachstellen in das System einführen. SDLC.
Was ist eine KI-Agentenplattform?
An KI-Agentenplattform Bietet die Laufzeit-, Orchestrierungs- und Sicherheitsebenen, die für den zuverlässigen Betrieb agentenbasierter KI erforderlich sind. Es verwaltet Planung, Speicher, Werkzeugausführung, guardrailsund die Umgebungssteuerung, damit Agenten mehrstufige Aufgaben ausführen können. Anders ausgedrückt: Es ist das Betriebssystem, das es der agentenbasierten KI ermöglicht, über eine einzelne Eingabeaufforderung hinaus zu funktionieren.
Mehrere führende Plattformen definieren diesen Bereich bereits. Zum Beispiel:
- OpenAI Agents API
- LangGraph (LangChain)
- Google Workspace-Agenten
- UiPath KI-Agenten
- Replit-Agenten
- n8n KI-Agent
Diese Plattformen folgen alle dem gleichen allgemeinen Muster, obwohl sich ihre Sicherheitsmodelle deutlich unterscheiden.
Was eine gute KI-Agentenplattform bieten sollte
Eine leistungsstarke Plattform umfasst solide technische Grundlagen sowie Aspekte der Anwendungssicherheit. Beispielsweise bietet eine vollständige Plattform üblicherweise Folgendes:
- Werkzeug: Eine isolierte Shell, Dateivorgänge und API-Zugriff mit strengen Berechtigungsgrenzen
- Planungsmodule: LLM-gesteuerte Workflow-Erstellung, die Ziele in umsetzbare Schritte unterteilen kann
- Erinnerung: Kurz- und langfristiger Kontext zur Unterstützung der mehrstufigen Ausführung
- Richtlinien und guardrails: Durchsetzungsmechanismen, die unsichere Handlungen verhindern und das Werkzeugverhalten einschränken
- Beobachtbarkeit: Protokolle, Traces, Diffs und Auswertungen, die Agentenaktionen transparent machen
- Versionierung: Reproduzierbarkeit von Agentensitzungen, Arbeitsabläufen und Werkzeugkonfigurationen
Über die Plattformfunktionen hinaus unterstreichen maßgebliche Richtlinien die Bedeutung von Vorhersagbarkeit und Kontrolle. Zum Beispiel die NIST KI-Risikomanagement-Framework hebt Rückverfolgbarkeit und Governance als Schlüsselfaktoren beim Einsatz autonomer Systeme hervor. Ebenso die OWASP Top 10 für LLM-Bewerbungen identifiziert häufige Risiken in agentenbasierten Arbeitsabläufen, darunter unsichere Werkzeugnutzung, übermäßige Berechtigungen und Fehlkonfigurationen von Plugins.
Da viele Plattformen primär auf Automatisierung setzen, benötigen Entwicklungsteams oft stärkere Sicherheitsvorkehrungen. Dies ist besonders wichtig, wenn ein Agent Code generiert, Dateien modifiziert oder mit CI- und Produktionssystemen interagiert. Daher sind Richtlinien erforderlich. guardrailsDie Steuerung von Abhängigkeiten wird somit zu einem wesentlichen Bestandteil jedes sicheren agentenbasierten KI-Workflows.
Anwendungsfälle für agentische KI in den Bereichen Engineering und DevSecOps
| Kategorie | Anwendungsfälle für Agentic AI |
|---|---|
| Entwicklerproduktivität |
Kleine Funktionen von Anfang bis Ende entwickeln Codequalität verbessern Tests automatisch generieren Vollständige Aufgaben im Kontext Dokument-APIs und Komponenten |
| DevOps-Automatisierung |
Führe Prüfungen vor dem Zusammenführen durch Probleme mit bereinigten Abhängigkeiten Build-Workflows verwalten CI-Konfigurationen sicher aktualisieren |
| AppSec-Automatisierung |
Fixieren SAST , SCA Befund Beschränken Sie riskante Tool-Aufrufe. Unsichere Verbindungen erkennen Abhängigkeitsaktualisierungen bewerten Richtlinien vor dem Zusammenführen prüfen |
Sicherheitsrisiken von Agentic AI
Most enterprise In Artikeln wird die Risikodiskussion oft ausgeklammert. Für Entwicklungs- und Anwendungssicherheitsteams ist sie jedoch der wichtigste Aspekt bei der sicheren Einführung von agentenbasierter KI. Im Folgenden finden Sie eine detailliertere technische Aufschlüsselung, basierend auf realen Verhaltensbeobachtungen autonomer Agenten.
1. Missbrauch von Werkzeugen (Shell, API, Dateisystem)
Agentische KI kann den falschen Befehl zum falschen Zeitpunkt ausführen.
Beispielsweise:
Ein Codierungsagent läuft npm audit fix Um die Sicherheit zu verbessern, wird versehentlich eine wichtige Abhängigkeit auf eine inkompatible Version aktualisiert. Die Folge ist ein Produktionsausfall.
Darüber hinaus kann ein Agent einen Diagnosebefehl ausführen, der Umgebungsvariablen in ein Protokoll schreibt. Dadurch werden Geheimnisse offengelegt und die Angriffsfläche vergrößert.
Dies entspricht:
OWASP LLM05: Unsichere Ausgabeverarbeitung
OWASP LLM11: Nicht autorisierte Codeausführung
2. Missbrauch von API-Schlüsseln
Viele Agenten arbeiten mit zu weit gefassten Berechtigungen. Gewährt ein API-Schlüssel beispielsweise uneingeschränkten Schreibzugriff, erbt der Agent diese Berechtigung. Dadurch wird ein falsch platzierter Befehl zu einer systemweiten Änderung.
Dies entspricht:
OWASP LLM09: Übermäßige Agentur
3. Fehlkonfiguration von MCP / API
Falsch konfigurierte Konnektoren stellen oft ein stilles Risiko dar. Insbesondere fehlende Ursprungsvalidierung in MCP Oder API-Integrationen können einem Agenten den Zugriff auf interne Tools oder sensible Geheimnisspeicher ermöglichen.
Dies entspricht:
OWASP LLM03: Unsichere Behandlung von Plugins/Erweiterungen
4. Abhängigkeitsaktualisierungen ohne Überprüfung
Agenten aktualisieren Abhängigkeiten oft, weil „eine neue Version verfügbar ist“.
Allerdings ist nicht jede neue Version sicher.
Das ist wo EPSS-Bewertung, Erreichbarkeit und Sanierungsrisiko kritisch werden:
- EPSS gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Schwachstelle ausgenutzt wird.
- Die Erreichbarkeitsprüfung stellt fest, ob anfällige Codepfade tatsächlich ausgeführt werden.
- Das Abhilferisiko ermittelt, ob eine Versionsänderung zu inkompatiblem Verhalten führen kann.
Ohne diese Kontrollen wird die Autonomie der Agenten unsicher und unvorhersehbar.
5. Unendliche oder unbegrenzte Schleifen
Agenten können auch in Endlosschleifen geraten. Beispielsweise könnte eine Schleife Folgendes beinhalten:
- Spam-API-Aufrufe
- Dateien wiederholt löschen und neu schreiben
- Auslösen von Ratenbegrenzungen oder Ausfällen
- Flutprotokolle mit sensiblen Daten
Dies entspricht:
OWASP LLM02: Unbegrenzter oder unkontrollierter Ressourcenverbrauch
Darüber hinaus treten viele der Sicherheitsherausforderungen, die durch agentenbasierte Systeme entstehen, auch in allgemeineren KI-Sicherheitspraktiken auf. Einen detaillierteren Überblick über diese Grundlagen finden Sie in unserem Leitfaden zu KI-Cybersicherheit und wie moderne Teams modellbedingte Risiken minimieren.
Agentische KI-Architektur
| Schicht | Funktion / Rolle (Role) * | Beispiele | Risiken |
|---|---|---|---|
| LLM | Argumentation | GPT, Claude, Zwillinge | Halluzinationen, unsichere Pläne |
| Agentenlaufzeit | Autonomieschleife | LangGraph, ReAct | Endlosschleifen, Werkzeugmissbrauch |
| Tools und APIs | Ausführung | Shell, Git, Datenbanken, CI-Tools | API-Schlüsselmissbrauch, Rechteausweitung |
| Codebasis | Projektdateien | Quelldateien, Konfigurationsdateien | Fehlerhafte Bearbeitungen, Regressionen |
| CI/CD | Lieferung | GitHub, GitLab, Jenkins | Unsichere Zusammenführungen, Umweltausbruch |
Sicherung von agentenbasierter KI in DevSecOps
Die sichere Einführung von agentenbasierter KI erfordert eine mehrschichtige Strategie. Daher sollten Teams kombinieren guardrails, Berechtigungsbereichsbegrenzung, sicheres Abhängigkeitsmanagement und kontinuierliche Überwachung, um die Autonomie vorhersehbar zu halten.
1. Guardrails
Guardrails Sie bilden die erste Schutzebene. Zum Beispiel definieren sie:
- Zulässige Werkzeuge
- Zulässige Ursprünge (MCP)
- Eingabevalidierungsregeln
- Ausgabebereinigung
- Dateizugriffsbereich
Guardrails muss beides ausführen örtlich , in CI/CD.
2. Berechtigungsbereich
Zusätzlich zu den Modi guardrailsDie Berechtigungsbeschränkung legt fest, worauf ein Agent zugreifen kann. Zum Beispiel:
- Kurzlebige Token
- Prinzip des geringsten Privilegs
- Schreibgeschützte Kontexte für die meisten Aktionen
3. Sicheres Abhängigkeitsmanagement
Bevor Agenten Bibliotheken aktualisieren können, muss das System Folgendes tun:
- Einblick in das EPSS
- Bewerten Erreichbarkeit
- Führen Sie Sanierungsrisiko
- Vermeiden Sie Bruchstellen
Dies ist eines der am meisten übersehenen Risiken.
4. Kontinuierliche Überwachung
Schließlich sorgt eine gute Beobachtbarkeit dafür, dass die Autonomie unter Kontrolle bleibt. Teams sollten Folgendes verfolgen:
- Maßnahmen des Agenten
- Dateibearbeitungen
- Tool-Aufrufe
- Protokolle und Unterschiede
- Richtlinienauslöser
- PR-Erstellung
Ohne Beobachtbarkeit die Akkulaufzeit wird zum Chaos.
Wie Xygeni sichere agentenbasierte KI ermöglicht
Agentische KI beschleunigt und automatisiert die Entwicklung, erhöht aber auch den Bedarf an klaren Abgrenzungen. Um diesen Wandel zu unterstützen, Xygeni fügt Sicherheitskontrollen direkt in die SDLC So können Teams agentenbasierte KI nutzen, ohne auf Stabilität oder Vertrauen verzichten zu müssen. Jede Funktion ist auf die bestehenden Arbeitsabläufe der Entwickler abgestimmt, wodurch Sicherheit zum integralen Bestandteil des Workflows wird und nicht zu einem zusätzlichen Schritt wird.
Guardrails
Guardrails einheitliche Durchsetzung der Richtlinien über alle Repositories hinweg gewährleisten, pull requests, CI pipelineSie berücksichtigen dabei sowohl lokale Umgebungen als auch die Funktionsweise der Agenten. Darüber hinaus tragen sie dazu bei, dass diese innerhalb definierter Grenzen arbeiten und Aktionen vermeiden, die zu Regressionen führen oder sensible Daten offenlegen könnten.
Xygeni Bot
Der Xygeni-Bot integriert automatisierte Fehlerbehebung in den Entwicklungsprozess und hält sich dabei an strenge Berechtigungen. Er:
- Funktioniert über Git
- Erstellt pull requests Im Prinzip so, wie Sie es von Google Maps kennen.
- Befolgt die Regeln für eingeschränkten Zugriff.
- Führt niemals Aktionen außerhalb genehmigter Pfade aus
Dadurch behalten die Entwickler die Kontrolle und der manuelle Arbeitsaufwand wird reduziert.
AI Auto-Fix mit Kundenmodellen
Manche Teams benötigen absolute Vertraulichkeit bezüglich ihres Quellcodes. Daher unterstützt Xygeni kundenseitig bereitgestellte KI-Modelle. Die CLI verbindet sich direkt mit dem konfigurierten Modell, sodass Unternehmen KI-generierte Korrekturen anwenden können, ohne Daten außerhalb ihrer Umgebung zu senden.
Sanierungsrisiko und Erreichbarkeit
Abhängigkeitsaktualisierungen können riskant sein, insbesondere bei automatisierter Durchführung. Die Risikobewertung ermittelt, welche Versionen sicher übernommen werden können, während die Erreichbarkeitsbewertung feststellt, ob eine Schwachstelle tatsächlich ausgenutzt werden kann. Zusammen reduzieren diese Funktionen Regressionen und unterstützen sicherere, agentengesteuerte Aktualisierungen.
In Kombination bieten diese Fähigkeiten Teams eine praktische Grundlage für die Einführung agentenbasierter KI, wobei gleichzeitig die Kontrolle über Codequalität, Integrität und Sicherheit erhalten bleibt.
FAQ: Agentische KI
Was ist agentenbasierte KI?
Agentische KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die mithilfe von Werkzeugaufrufen und strukturiertem Denken selbstständig planen, handeln und mehrstufige Aufgaben abschließen kann. Sie kann sogar mehrere Schritte durchlaufen, ohne auf neue Anweisungen warten zu müssen.
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten folgen einem Beobachtungs-, Planungs-, Handlungs- und Reflexionszyklus. Folglich können sie Ziele aufschlüsseln, Aktionen auswählen und ihr Verhalten mit minimaler Anleitung anpassen.
Was ist ein KI-Codierungsagent?
Ein KI-gestützter Programmieragent schreibt, bearbeitet, testet und überprüft Code und passt seine Vorgehensweise dabei anhand von Fehlern oder Feedback an. Darüber hinaus kann er Aktionen wiederholen und seinen Plan in jeder Schleife verfeinern.
Was ist eine KI-Agentenplattform?
Eine KI-Agentenplattform bietet die Orchestrierung, Sandboxing-Funktionen, Speicherkapazität und Tool-Integrationen, die für den sicheren und skalierbaren Betrieb von agentenbasierter KI erforderlich sind. Darüber hinaus stellt sie Folgendes bereit: guardrails und Beobachtbarkeit, um Handlungen vorhersehbar zu halten.
Ist agentenbasierte KI sicher?
Agentische KI kann sicher sein, wenn sie mit guardrailsAbgegrenzte Berechtigungen, Abhängigkeitsverwaltung und strenge AppSec-Kontrollen sind daher unerlässlich für eine sichere Implementierung.
Schlussbetrachtung: Sichere agentenbasierte KI von Grund auf.
Agentenbasierte KI markiert einen grundlegenden Wandel in der Arbeitsweise von Softwareteams. Sie steigert die Produktivität der Entwickler, automatisiert komplexe Aufgaben und eröffnet neue Wege für das Workflow-Management. Autonomie bringt jedoch auch zusätzliche Verantwortung mit sich. Agenten können Code schreiben, Konfigurationen ändern oder Builds auslösen. Daher muss Sicherheit von Anfang an in den Prozess integriert werden.
Darüber hinaus hängt eine sichere Einführung von vorhersehbaren Grenzen ab. Durch Hinzufügen guardrailsDank Versionsverwaltung, Laufzeitprüfungen und automatisierter Fehlerbehebung können Unternehmen agentenbasierte KI bedenkenlos einsetzen. Ziel ist es nicht, den Agenten einzuschränken, sondern ihm die notwendige Struktur für einen sicheren und konsistenten Betrieb zu bieten.
Dadurch wird agentenbasierte KI zu einem praktischen und zuverlässigen Partner. Wenn diese Steuerungsmechanismen zudem in die bestehenden Arbeitsabläufe der Entwickler integriert werden, gewinnen Teams an Geschwindigkeit, ohne das Risiko zu erhöhen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass mit Xygeni ASPM Im gesamten Code eingebettete Funktionen pipelines und Agenten-Workflows, agentenbasierte KI unterstützt technische Ziele und schützt gleichzeitig die SDLC Ende zu Ende.
Über den Autor
Geschrieben von Fatima SaidContent-Marketing-Manager mit Spezialisierung auf Anwendungssicherheit bei Xygeni-Sicherheit.
Fátima erstellt entwicklerfreundliche, forschungsbasierte Inhalte zum Thema AppSec. ASPMund DevSecOps. Sie übersetzt komplexe technische Konzepte in klare, umsetzbare Erkenntnisse, die Innovationen im Bereich Cybersicherheit mit geschäftlichen Auswirkungen verbinden.
