KI News

Quelle: www.bigdata-insider.de

HÖHERE EFFIZIENZ,TRANSPARENZ UND SICHERHEIT, WENIGER KOSTEN RED HAT AI 4.3 SOLL
AGENTEN FIT FÜR DEN PRODUKTIONSBETRIEB MACHEN
20.05.2026 Von 4 min Lesedauer
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„Red Hat AI Enterprise“ soll mit der Version 4.3 autonome KI-Agenten in
Produktionsumgebungen effizienter und sicherer skalieren, verwalten und
überprüfen können als bisher. Optimiert wird die Hardware-Unterstützung und
-Auslastung. Neue Evaluations- und Observability-Werkzeuge sowie automatisierte
Red-Team-Tests kommen hinzu.
Im Rahmen des „“ in Atlanta, Georgia, stellt das Unternehmen eine Vielzahl von
Neuerungen für die -Plattform „Red Hat AI Enterprise“ vor. Mit der Version 3.4
soll vor allem der sichere, nachvollziehbare und effiziente Einsatz von
KI-Agenten in Produktionsumgebungen ermöglicht werden.
PERFORMANCE- UND FLEXIBILITÄTSVERBESSERUNGEN
Da das autonome Handeln einer Vielzahl von Agenten einen nochmals gesteigerten
Ressourcenbedarf im Vergleich zum manuellen Einsatz generativer KI bedeute, habe
sich Red Hat auf die Optimierung der Hardwareauslastung und ihre flexible
Nutzung konzentriert. Dafür baut Red Hat die Integration des
Open-Source-Projekts „llm-d“ in die KI-Plattform aus. Llm-d wird von Red Hat
gemeinsam mit anderen Tech-Unternehmen in der CNCF-Sandbox (Cloud Native
Computing Foundation) entwickelt und sorgt für eine effizientere
Hardware-Auslastung auf .
Mit dem neuen Release von Red Hat AI wird nun auch Batch-Inferenz unterstützt.
Damit können große Mengen nicht-zeitkritischer Anfragen zusammengefasst und
asynchron über eine -kompatible API verarbeitet werden, um die GPU-Auslastung zu
maximieren. Zudem wird llm-d nun Latenz-kritische Anfragen von
Hintergrund-Traffic unterscheiden und priorisieren können.
Eine Kostenersparnis von bis zu 19 Prozent bei bestimmten Modellen soll die
Einführung von Speculative Decoding auf Basis der Inferenz-Engine „vLLM“ bieten.
Bei diesem Verfahren erzeugt ein kleineres, schnelleres Draft-Modell mehrere
-Kandidaten im Voraus, die das eigentliche Zielmodell anschließend verifiziert.
MODEL-AS-A-SERVICE MIT GRANULAREN EINSTELLUNGEN
Ebenfalls mit Hilfe von vLLM wird zudem die Auswahl nutzbarer Hardware
erweitert. Red Hat AI unterstützt so nun (teils in einer Vorschau-Phase) die
GPUs „AMD Instinct MI355X“ und „MI350P“ PCIe, „AMD Epyc“- und „Intel-Xeon“-CPUs
sowie den Inferenzbeschleuniger (NPU) „Atom“ des südkoreanischen Chip-Startups
Rebellions. Neu in Red Hat AI 3.4 ist zudem die Möglichkeit, verschiedene
Gateways für verschiedene Nutzergruppen mit bestimmten Ressourcenzuweisungen
festzulegen.
Damit will Red Hat das mit der Version 3.0 eingeführte Konzept von Modellen als
Dienstleistung (Model-as-a-Service) erweitern. Konkret wird in Red Hat AI 3.4
ein Webinterface für Plattform-Ingenieure aus einer Betaphase in die allgemeine
Verfügbarkeit überführt, das die granulare Einstellung der Token-Nutzung, der
Sicherheitskonfigurationen und der Nutzerrollen für Modelle on-premises
(allgemein verfügbar) und in der Cloud (technische Vorschau) erlaubt. Als
technische Vorschau ist zudem die Nachverfolgung der Modell- und
Ressourcenauslastung durch Nutzer verfügbar (Tracking/Showback). Eine
voreingestellte Instanz des Monitoring-Systems Prometheus überwacht dabei die
Hardware-Auslastung.
INTEGRIERTE TOOLS
Andere Neuerungen zielen auf die Integration heterogener Tools und Aufgaben. Die
Tools „AutoRAG“ () und „“ () sollen die passenden Modelle, Strategien und
Aufgaben für verschiedene Datensätze eigenständig auswählen. Ein neuer „Eval
Hub“ soll eine einheitliche Steuerungsebene für verschiedene
Evaluierungsaufgaben bieten, sodass Teams nicht einzelne Tools für die
Einschätzung von Qualität, Genauigkeit oder Risiken einsetzen müssen.
Die Integration der Machine-Learning-Plattform „Mlflow“ ermöglicht in Red Hat AI
3.4 die Protokollierung aller Trainings- und Tuning-Durchläufe und die
Versionierung einzelner Prompts mit Parametern, Metriken und Artefakten, so dass
Teams Modellversionen reproduzierbar vergleichen können. Insbesondere
nachverfolgt werden sollen auch sämtliche Schritte eines KI-Agenten wie
Modell-Aufrufe, die Tools-Nutzung und die Denkketten.
Auf Basis von Mlflow entsteht zudem ein zentraler „AI studio playground“, wo
einzelne Prompts in Kombination mit verschiedenen Modellen (einem
Code-Repository ähnlich) getestet und verbessert werden können. Die zentrale
Speicherung von Prompts soll die Nachvollziehbarkeit des KI-Verhaltens fördern.
FUNKTIONEN FÜR TRANSPARENZ UND AGENTENKONTROLLE
Neben der Nachverfolgung über Mlflow soll eine Reihe weiterer Neuerungen einen
sicheren und nachvollziehbaren Einsatz von KI-Agenten sicherstellen. Die
Einbindung der Open-Source-Projekte „Spiffe“ und „Spire“ ermöglicht
kryptografische Identitäten für KI-Agenten, und zwar über kurzlebige und
rotierende Ausweis-Tokens statt langlebiger Schlüssel. Ein weiteres
Open-Source-Tool, der Scanner „Garak“, wird mit Automatisierten Red-Team-Tests
Agenten und Modelle auf Schwachstellen gegenüber Prompt Injections und
Jailbreaks sowie auf Voreingenommenheit (bias) prüfen.
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Das Kubernetes-Tool Kagenti ist in Red Hat AI 3.4 für die Lebenszyklusverwaltung
von KI-Agenten zuständig. Gewährleisten soll es vor allem das Deployment in
Produktionsumgebungen, die Skalierung und Verwaltung von Agenten, ohne ihren
Code ändern zu müssen.
MCP: SERVER-KATALOG, AUTHETIFIZIERUNGS-GATEWAY UND KUBERNETES-OPERATOR
Schließlich vertieft Red Hat mit der neuen Version seiner KI-Plattform die
Integration des Model Context Protocol (), eines offenen Standards für die
Interaktion von KI-Modellen und Agenten mit Informationsquellen und Tools. Ein
MCP-Katalog wird Teams eine Auswahl von Red Hat und Partnern bereitgestellter
Server bieten, welche über einen MCP-Operator als Kubernetes-native Workloads
betrieben werden können.
Ein MCP-Gateway übernimmt zwischen agentischer KI und MCP-Servern die
Authentifizierung und Kontrolle der Tool-Nutzung durch Agenten. Der Katalog und
Operator werden als frühe Developer Previews, das Gateway als reifere, aber noch
nicht produktionsbereite Tech Preview veröffentlicht.
Auf Nachfrage erklärt Joe Fernandes, Red Hat-Vize und General Manager für AI
Business, dass sämtliche Tools Teil des Abonnementmodells von Red Hat AI sein
werden, keine separaten Nutzungsgebühren anfallen und es keine Beschränkung des
Nutzungsvolumens geben soll. Das Update soll im Laufe des Mai 2026 erscheinen.
Die Plattform soll „bald“ auch über die Marketplaces von AWS, Microsoft Azure
und Google Cloud verfügbar sein.
(ID:50847465)

Quelle: www.bigdata-insider.de

BEZAHLSCHRANKE, INFORMATIONS-AGENTEN, KI-EINKAUFSHILFE GOOGLE I/O: KI-FUNKTIONEN
FÜR DIE SUCHMASCHINE UND KI-BRILLEN
20.05.2026 Quelle: dpa 5 min Lesedauer
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Google fokussiert sich bei den Neuankündigungen auf seiner Entwicklerkonferenz
Google I/O auf KI-Funktionalitäten, die in seine Suchmaschine eingebettet
werden. Highend-Funktionen in Gemini werden künftig bezahlpflichtig.
Im Wettlauf der KI-Entwickler setzt Google auf eigene Stärken wie die führende
Web-Suchmaschine. Sie soll das Vehikel werden, um User auch für die KI-Dienste
zu begeistern. Viele der leistungsstärkeren neuen Fähigkeiten der Google-KI
Gemini kommen hinter eine Bezahlschranke und sind zunächst hauptsächlich in den
USA verfügbar.
NEUE SUCHMASKE: BILDER, DATEN, VIDEOS
Google entwickelt seine über Jahrzehnte kaum veränderte Suchmaske für die Ära
Künstlicher Intelligenz weiter. Unter anderem wird sich das Suchfeld nun nach
Bedarf ausweiten, um längere Anfragen zu erlauben. Neben Text kann es auch mit
Bildern, Dateien oder Videos befüllt werden. Zudem soll KI bei der Eingabe der
Fragen über die bisherigen Ergänzungsvorschläge der Autovervollständigung
hinausgehen und weit mehr leisten.
In den vergangenen Jahren wurde viel spekuliert, ob neue Rivalen, die mit Hilfe
Künstlicher Intelligenz auf Anfragen eher Antworten statt Links liefern wollen,
Googles führender Suchmaschine das Leben schwer machen könnten. Doch der
Internet-Riese integrierte selbst solche Funktionen wie von Künstlicher
Intelligenz erstellte Zusammenfassungen - und betont, dass die Suchfunktion
dadurch mehr genutzt werde. Zugleich beklagen einige Webseiten-Betreiber, dass
inzwischen weniger Nutzer über Google zu ihnen gelangen.
Die Google-Suche sei nun durch und durch eine KI-Suche, verkündete die
zuständige Managerin Liz Reid auf der Entwicklerkonferenz Google I/O. Neben
Zusammenfassungen soll die Suchmaschine künftig zum Beispiel bei komplexen
Themen auch Erklärgrafiken generieren oder einen Fitness-Plan erstellen können.
Idealerweise finde sie für jede Anfrage das passende individuelle Format, sagte
Google-Manager Robby Stein.
GOOGLE LÄSST DIE INFORMATIONS-AGENTEN LOS
Insgesamt fokussiert sich Google inzwischen stark auf Künstliche Intelligenz. Zu
den Ankündigungen der I/O gehören auch neue sogenannte KI-Agenten: Programme,
die für die Nutzer eine Abfolge von Aufgaben eigenständig erfüllen können. Hier
konkurriert Google mit KI-Firmen wie dem ChatGPT-Erfinder OpenAI und Anthropic.
In der Suche etwa führt Google „Informations-Agenten“ ein. Sie sollen das Web
laufend nach vorgegebenen Informationen durchforsten und den Nutzern Hinweise
geben. Ist man etwa auf der Suche nach einer Wohnung mit bestimmten Vorgaben,
könnte ein Google-Agent Bescheid geben, wenn etwas Passendes auftaucht. Gemini
werde zu einem „universellen Assistenten“, sagte Google-Manager Josh Woodward.
WIE GOOGLE DEN ONLINE-EINKAUF UMKREMPELN WILL
Google hat zudem ambitionierte Pläne für den Online-Handel. Seit der Erfindung
von KI-Agenten gibt es die Vision, dass sie eigenständig ins Netz losziehen
könnten, um Dinge für Nutzer zu kaufen. Google will die Infrastruktur dafür
entscheidend mitgestalten.
So stellte der Konzern einen „intelligenten“ digitalen Einkaufskorb vor, der
quer über verschiedene Händler und Dienste funktionieren soll. Unter anderem
soll er automatisch nach günstigeren Preisen und Sonderangeboten für ausgewählte
Artikel suchen - oder Nutzer informieren, wenn etwas Ausverkauftes wieder
verfügbar ist. Und wenn man etwa Bauteile für einen Computer zusammenstellt,
soll dieser Einkaufskorb eine Warnung ausgeben, wenn sie nicht miteinander
kompatibel sind.
Mit einem bei Google entwickelten technischen Protokoll sollen KI-Agenten in die
Lage gebracht werden, für automatisierte Einkäufe im Auftrag der Nutzer auch
selbst zu bezahlen. Man muss dafür vorgeben, welche Produkte welcher Marken
erworben werden sollen - und wie viel sie kosten dürfen.
KI-ERKENNUNGSFUNKTION
Google macht es - zunächst in der App für die hauseigene KI-Software Gemini,
später auch in der Suche und im Webbrowser Chrome – außerdem einfacher, mit
Hilfe Künstlicher Intelligenz erstellte oder bearbeitete Bilder zu erkennen.
Wenn man etwa Zweifel hat, ob es sich um ein authentisches Foto oder Video
handelt, wird man fragen können, ob KI mit im Spiel war. Anderen Diensten will
Google eine Schnittstelle für eine KI-Erkennungsfunktion zur Verfügung stellen.
Firmen wie Nvidia und OpenAI wollen Googles unsichtbare Wasserzeichen mit dem
Namen SynthID künftig für Bilder und andere per KI erzeugte Inhalte verwenden.
KI IST TEUER, KÜNFTIG MUSS DER USER DESHALB AUCH ZAHLEN
Einige der neuen Funktionen erscheinen hinter Bezahlschranken. Dazu gehört etwa
der leistungsstarke KI-Agent Spark, der mit weitreichendem Zugriff auf
persönliche Daten das Leben seiner Nutzer organisieren können soll. Um Spark
einsetzen zu können, braucht man das Ultra-KI-Abo für mindestens rund 100 Euro
im Monat. Diese Preisgestaltung ist ein aktueller Trend bei allen großen
KI-Anbietern. Künstliche Intelligenz erfordert riesige Kapazitäten in
Rechenzentren - und die Unternehmen kommen trotz des teuren Ausbaus nicht
hinterher bei der Nachfrage.
Das treffe auch für Google zu, sagte Konzernchef Sundar Pichai auf der I/O. Es
gebe Engpässe auf breiter Front. Der Internet-Riese steuert mit gewaltigen
Investitionen gegen. Die Google-Mutter Alphabet erhöhte die Spanne der
voraussichtlichen Kapitalausgaben in diesem Jahr jüngst um 5 Milliarden auf nun
180 bis 190 Milliarden Dollar, mit der Aussicht auf noch „signifikant“ mehr
2027. Pichai gab zu bedenken, dass man angesichts steigender Preise für Bauteile
inzwischen für das gleiche Geld weniger Rechenkapazität aufbauen könne als
früher.
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ZWEI KI-BRILLEN VON GOOGLE ALS META-KONKURRENZ
Google macht Metas KI-Brillen Konkurrenz. Im Herbst sollen zwei Modelle mit
Kamera und Lautsprechern auf den Markt kommen. Sie wurden in Kooperation mit
Samsung sowie den Brillenfirmen Gentle Monster und Warby Parker entworfen.
Die Kamera der Brillen liefert Informationen für Googles KI Gemini. Damit können
Nutzer der Software zum Beispiel Fragen dazu stellen, was sie gerade vor sich
haben. Dann kann Gemini etwa Bewertungen des Restaurants heraussuchen, vor dem
man steht, oder eine ungewöhnliche Wolkenformation erklären. Außerdem können die
Brillen Nachrichten vorlesen oder Navigationsanweisungen geben.
Der Facebook-Konzern Meta versucht schon seit mehreren Jahren, solche Brillen
als Produktkategorie zu etablieren. Dank der Zusammenarbeit mit dem
Brillen-Riesen EssilorLuxottica werden sie unter den Marken Ray-Ban und Oakley
angeboten. Laut EssilorLuxottica wurden im vergangenen Jahr mehr als sieben
Millionen Meta-Brillen verkauft.
Google könnte in dem Markt den Vorteil haben, dass der Konzern mit seiner KI auf
die Informationen aus seiner Suchmaschine zurückgreifen kann - und zudem eine
Vielzahl an Diensten von digitalen Karten bis hin zu E-Mail unter seinem Dach
hat.
Bereits vor einem Jahr zeigte Google auf der damaligen I/O-Konferenz Prototypen
einer KI-Brille mit einem kleinen Display, auf dem auch visuelle Informationen
wie Übersetzungen oder Routen-Anweisungen eingeblendet werden können. Diesmal
gab es bei der I/O keine konkreten Angaben dazu, wann solche Geräte auf den
Markt kommen. Dem Finanzdienst Bloomberg zufolge wird ein Debüt im kommenden
Jahr angepeilt. Medienberichten zufolge arbeitet auch Apple schon seit Jahren an
solchen Brillen - könnte aber ebenfalls zunächst Modelle ohne Display
herausbringen.
(ID:50850089)