Wichtigste NEUE technische Trends/Unterschiede
– »Agentic Mesh«-Architektur etabliert sich als nächste Entwicklungsstufe: McKinsey beschreibt Agentic‑AI‑Systeme als modulare, kooperierende Agenten‑Netzwerke (Agentic Mesh), die adaptiv, real‑time und governancefähig sind — im Gegensatz zu monolithischen LLM‑Ansätzen (Quelle: techradar.com).
– Hybrid Cloud & On‑Prem‑Rollbacks zunehmend Standard in Architectures: Laut TechRadar nutzen 94 % der Organisationen hybride Multi‑Cloud‑Architekturen; 79 % haben kürzlich Teile ihrer KI‑Dienste zurück ins On‑Prem‑ oder Co‑Location‑Setup verlagert für bessere Kontrolle und Kostenstabilität (Quelle: techradar.com).
– Kosteneffiziente, dreistufige LLM‑Deployment‑Pipelines mit Prototyping, Knowledge Transfer & Model Compression zeigen sich vielversprechend — z. B. 180-fache Kompression bei Qwen‑Modellen bei fast gleicher Performance (Quelle: arxiv.org, 2504.13471v1).
– Bayessche Hybrid‑PEFT (BH‑PEFT): Neuartige PEFT‑Methode kombiniert Adapter, LoRA, Prefix‑Tuning im Bayesian‑Framework für Unsicherheitsquantifikation und dynamische, datenadaptive Feintuning‑Pipelines (Quelle: arxiv.org, 2508.02711).
– Federated Fine‑Tuning mit LoRA + Quantisierung (FedQuad) ermöglicht effiziente, adaptive Modellanpassung auf heterogenen Endgeräten, mit bis zu 5× schnellerer Konvergenz (Quelle: arxiv.org, 2506.01001).
—
2) Taxonomie‑Update
Modellklassen → neue technische Differenzierungen:
– LLM/Transformer → Agentic Mesh / modulare Agenten
– LLM → Dreistufige Deployment‑Pipeline (Prototyping → KT → Compression)
– LLM → Bayesian Hybrid‑PEFT (Adapter + LoRA + Prefix + Unsicherheit)
– LLM → FedQuad (PEFT + Layerwise LoRA + Activation Quantisierung für Federated)
– LLM → Hybrid Cloud / On‑Prem Migration für kost-/Governance‑Optimierung
—
3) Fundstücke im Detail (Strukturiert)
Datum: 13. Aug 2025 | Branche: Enterprise allgemein | Organisation: McKinsey / Agentic Mesh | Modell: Modular Agent‑Netzwerk | Besonderheit: Agentic‑AI, Live‑Data, Shared‑Memory | Deployment: Enterprise / Cloud/On‑Prem | Reifegrad: Pilot / Early‑Prod | Quelle: TechRadar Pro via McKinsey | Evidenz: Sekundär
Datum: 21. Aug 2025 | Branche: Allgemein | Organisation: TechRadar (Studie globale IT) | Modell: – | Besonderheit: Hybride Multi‑Cloud + Rollback on‑prem | Deployment: Cloud + On‑Prem | Reifegrad: Prod‑Uptake | Quelle: TechRadar Pro | Evidenz: Sekundär
Datum: 18. Aug 2025 | Branche: Allgemein | Organisation: Forschung (Qwen) | Modell: LLM (0.5B Student) | Besonderheit: 3‑Stage: Prototyping → RLFT + KD → Kompression | Deployment: Online System | Reifegrad: Prod (intern) | Quelle: arXiv | Evidenz: Primärquelle
Datum: 31. Jul 2025 | Branche: Business Analytics | Organisation: Y. Chai et al. | Modell: LLM (Transformer) | Besonderheit: BH‑PEFT (Bayesian + Adapter/LoRA/Prefix) | Deployment: Cloud / unklar | Reifegrad: Experimentell | Quelle: arXiv | Evidenz: Primärquelle
Datum: 1. Jun 2025 | Branche: Edge / Federated | Organisation: R. Li et al. | Modell: LLM (Transformer) | Besonderheit: FedQuad: Layerwise LoRA + Activation Quantisierung | Deployment: Federated / Endgeräte | Reifegrad: Pilot | Quelle: arXiv | Evidenz: Primärquelle
—
4) Auswirkungen auf die Praxis
1. Architektur braucht Modularität & Governance: Der Übergang zu Agentic‑Mesh‑Systemen erfordert signifikante Umgestaltung bestehender Infrastrukturen mit Fokus auf Live‑Daten‑Flüsse, Shared Memory und Auditierbarkeit.
2. Kosteneffizienz durch Modellkomprimierung: Dreistufige Deployment‑Pipeline und BH‑PEFT bieten Wege zur Reduzierung von Latenz, TCO und Hardwarebedarf bei gleichzeitig hoher Performance.
3. Edge/Fed‑Fine‑Tuning wird realistisch: FedQuad zeigt, dass personalisierte, datennahe Fine‑Tuning‑Szenarien auf heterogenen Endgeräten (z. B. IoT, mobile Geräte) möglich sind, mit fairer Performance und geringerem Kommunikations- und Rechenaufwand.
—
5) Monitoring‑Hinweise
1. Agentic‑Mesh‑Reifegrad: Wie viele reale Pilot-/Produktiv‑Agentic‑Systeme lassen sich identifizieren? Metrik: Anzahl produktiv genutzter Agent‑Module und ihre Interaktionslatenzen.
2. Kompression vs. Accuracy: Verfolgen der Kompressionsrate (z. B. 180× → 0.5B) vs. Accuracy‑Delta zum Basis‑LLM (z. B. 72B).
3. FedQuad‑Effizienz im Feld: Messung der Konvergenzgeschwindigkeit (x-fache Beschleunigung) und Rechen-/Speicherbedarf heterogener Geräte sowie Modell-Drift durch Gerätestreuung.