AI-Agenten ohne Kontrolle sind ein Risiko.
AI-Agenten versprechen Effizienz – doch ohne Kontrolle werden sie schnell zum Risiko.
Viele Unternehmen stehen aktuell vor der gleichen Herausforderung: Sensible Unternehmensdaten sollen AI-Agenten in Echtzeit zur Verfügung stehen – sicher, nachvollziehbar und performant. Klassische Datenarchitekturen und Legacy-Stacks stoßen dabei schnell an ihre Grenzen und schaffen eher neue Silos als echte Lösungen.
In diesem Video zeigen unsere AI Solutions Architects, wie du mit der Redpanda Agentic Data Plane eine moderne, agentenfähige Datenarchitektur aufbaust. Du erfährst, wie sich Streams, Datenbanken, APIs und Dateien per Low-Code integrieren lassen, wie Agenten über eine einheitliche SQL-Schnittstelle auf Ereignisse und historische Daten zugreifen können – und das alles ohne zusätzliches Data Warehouse.
Der Fokus liegt dabei auf einem zentralen Prinzip: Governed Autonomy.
Agenten dürfen selbstständig handeln, bleiben aber jederzeit innerhalb klar definierter Leitplanken. Jeder Prompt, jeder Tool-Call und jede Entscheidung wird als Event erfasst, protokolliert und nachvollziehbar gemacht.
Erlebe praxisnah, wie du aus bestehenden Kafka- oder IoT-Workloads Schritt für Schritt eine Minimum Viable Agentic Platform entwickelst – skalierbar, sicher und bereit für den produktiven Einsatz.
Mit der Redpanda Agentic Data Plane weißt du jederzeit, was deine AI-Agenten tun – und warum.
