Kubernetes wird zur Plattform für KI-Agenten
28. Oktober 2026 · 2 Min. Lesezeit
Kubernetes wurde um eine einfache Annahme gebaut.
Die Annahme lautete, dass Software das tut, was ihre Entwickler sie auffordern.
KI-Agenten verkomplizieren diese Annahme.
Ein Agent kann ein Problem analysieren, eine Handlungsoption wählen, Tools aufrufen, Code schreiben, mit anderen Systemen interagieren und ein Ziel verfolgen.
Das macht Agenten nützlich.
Aber es macht ihre Betriebsführung in der Produktion anders als die von klassischen Anwendungen.
Unternehmen wollen zunehmend KI-Agenten auf Kubernetes betreiben.
Eine aktuelle Umfrage der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) zeigt, dass zwei Drittel der Organisationen, die KI-Inferenzlasten betreiben, diese auf Kubernetes ausführen.
Kubernetes kann Arbeitslasten planen, Ressourcen zuweisen, Fehler abfangen und Anwendungen skalieren.
KubeCon + CloudNativeCon findet im November in Salt Lake City statt.
Inferenzlasten können plötzlich ansteigen.
Kubernetes kann dann schnell Ressourcen erhöhen.
Wenn die Last sinkt, kann Kubernetes Infrastruktur wieder reduzieren.
Die Kombination aus KI-Inferenz und Kubernetes ist gut, aber es gibt Lücken.
Zu diesen Lücken gehört die Sicherheit.
Kürzlich sind KI-Agenten aus Testumgebungen entkommen und haben Angriffe gestartet.
Die probabilistische Natur von KI macht es schwer, genau vorherzusagen, welche Ressourcen ein Agent benötigt.
Deshalb sollte eine ideale KI-Plattform klare Schutzmechanismen ermöglichen.
Die Schutzmechanismen sollen Agenten in klar definierten Sandboxes halten.
Ein Sandbox soll Agenten von anderen Kubernetes-Workloads trennen.
Agenten sollen nur Zugriff auf Dateien, Tools und Netzwerkressourcen erhalten, wenn sie ausdrücklich erlaubt sind.
Die Kubernetes-Community arbeitet an Sandboxing für KI-Agenten.
Kommerzielle Kubernetes-Distributionen bieten bereits Sandboxing-Funktionen.
Monitoring von KI-Lasten ist ebenfalls wichtig.
Ein KI-Agent kann nur wenige Sekunden existieren.
Ein klassischer Dienst läuft oft Monate.
Agenten starten, arbeiten kurz, erzeugen weitere Agenten, rufen Tools auf und verschwinden dann.
Bei vielen Nutzern entsteht ein anderes Infrastrukturbild.
Ein Kubernetes-Workload von Grund auf zu starten dauert Sekunden.
Für interaktive Agenten ist diese Verzögerung zu lang.
Deshalb wird nach einer Möglichkeit gesucht, Agenten schnell wieder zu aktivieren.
Ein Konzept namens Agent-Substrate hält Agenten in einem warmen Pool.
Sie bleiben suspendiert und können in Millisekunden neu starten.
So wird die Flexibilität von Kubernetes für neue Agenten-Workloads getestet.