Extreme Agent ONE™ – von Grund auf anders

KI ist da – ob wir sie nun eingeladen haben oder nicht.

Ob KI-Befürworter oder KI-Skeptiker: KI wartet auf niemanden. Sie hat längst Einzug in Unternehmen gehalten. Sie wird bereits eingesetzt und ist Teil der Anwendungen, Tools und Workflows, die täglich genutzt werden. KI wartet nicht auf einen organisatorischen Konsens. Sie bittet nicht um Erlaubnis. Und diese KI-Anwendungen sind schnell. Sie werden innerhalb von Sekunden bereitgestellt. Sie reagieren innerhalb von Sekunden. Und sie erfordern, dass das darunterliegende Netzwerk mithält. Was bedeutet das also?

Drei Entwicklungen bestimmen, was als Nächstes kommt. KI erfordert Netzwerke, die mit Maschinengeschwindigkeit verwaltet werden. Probleme erkennen, Fehler analysieren, Maßnahmen ergreifen – und zwar schneller, als es selbst die besten Teams dauerhaft leisten können. Gleichzeitig lassen sich die Ingenieurinnen und Ingenieure, die für die manuelle Verwaltung der Netzwerke von morgen benötigt würden, schlicht nicht schnell genug einstellen. In vielen Fällen sind sie gar nicht verfügbar. Und branchenübergreifend sind die Unternehmen, die diesen Weg bereits eingeschlagen haben, keine KI-Enthusiasten. Es sind Pragmatiker, die sich die Zahlen angesehen und erkannt haben, dass es keinen anderen gangbaren Weg gibt.

Die aktuelle Generation von KI hat bereits geholfen. Sie hat Menschen produktiver gemacht. Wir wissen das, weil wir sie in Tausenden von Unternehmensnetzwerken eingesetzt und beobachtet haben, was Ingenieure tatsächlich benötigen. Doch auch produktivere Menschen bleiben Menschen. Und das reicht inzwischen nicht mehr aus. Deshalb war ein einfaches Update keine Lösung. Eine Evolution allein genügte nicht.

Also haben wir uns vorgenommen, eine völlig neue Generation von KI zu entwickeln – eine KI, die drei zentrale Versprechen einlöst.

Heute stelle ich die nächste Generation von KI bei Extreme vor.

Versprechen 1 – Die richtige Technologie

Das erste Versprechen betrifft die Technologie. Und Technologie auf diesem Niveau entsteht nicht durch ein einzelnes Produkt, das an ein modernes KI-Modell angehängt wird. Das kann jeder. Fragt man eine generische KI nach Netzwerken, erhält man eine Antwort. Vielleicht sogar eine gute. Aber sie kennt Ihr Netzwerk nicht. Sie weiß nicht, dass Standort 14 seit drei Wochen mit ungewöhnlich hoher Auslastung läuft. Sie kennt Ihr Wartungsfenster am Sonntagabend nicht. Und sie weiß nicht, dass die Firmware Ihrer Access Points von einer bestimmten CVE betroffen ist, die genau Ihre Netzwerktopologie betrifft.

Kontext ist der Unterschied zwischen einer KI, die tatsächlich nützlich ist, und einer KI, die lediglich allgemein leistungsfähig erscheint. Und dieser Kontext entsteht in mehreren Schichten.

NVIDIA-Präsident und CEO Jensen Huang hat der Welt gezeigt, wie das auf Infrastrukturebene aussieht: fünf Ebenen, die sich gleichzeitig weiterentwickeln. Heute zeige ich Ihnen, wie das für Enterprise Networking aussieht. Mit dem Extreme AI Stack.

Vier Ebenen. Jede baut auf der darunterliegenden auf.

KI-Infrastruktur – Logik

Die Grundlage des Stacks ist die Denkfähigkeit. Die leistungsfähigsten KI-Modelle der weltweit führenden Cloud-Anbieter und KI-Labs stellen die neuesten Fähigkeiten zur Verfügung und bilden die Basis für alles, was darüber aufgebaut wird. Dieses Fundament ist nicht statisch. Mit jeder neuen Modellgeneration, jeder Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeit und jedem technologischen Fortschritt profitiert die gesamte darüberliegende Architektur automatisch. Unsere Kunden profitieren von den neuesten Entwicklungen im Bereich KI, ohne selbst aktiv werden zu müssen.

Doch reine Schlussfolgerungsfähigkeit allein genügt nicht. Die entscheidende Frage lautet: Schlussfolgerungen worüber?

AI Core – Kontext

Hier liegt der größte Wettbewerbsvorteil von Extreme. Der AI Core beantwortet genau die Frage, die auf der untersten Ebene offen bleibt. Er liefert der Schlussfolgerungsfähigkeit etwas Konkretes, Wertvolles und Einzigartiges von Extreme: Ihr Netzwerk.

Der AI Core bietet drei Dinge, die keine generische KI abbilden kann:

• Zugriff auf aktuelle und historische Netzwerkdaten: Was geschieht gerade? Und wie sah der Normalzustand üblicherweise aus?
• Fachwissen über das Netzwerk: Der AI Core empfängt nicht einfach Daten aus dem Netzwerk. Er versteht deren Bedeutung. Jede Entität im Extreme-Ökosystem ist definiert, verstanden und in ihren Kontext eingeordnet.
• Wissensgraph, der die Beziehungen zwischen allen Entitäten versteht: Er erkennt, dass eine MAC-Adresse mit einer Benutzeridentität verknüpft ist, diese Identität mit einer Zugriffsrichtlinie verbunden ist und diese Richtlinie wiederum einem Standort zugeordnet ist. Und das setzt sich fort. Jede Beziehung, jede Abhängigkeit und jede Besonderheit, die reale Unternehmensnetzwerke so komplex macht, wie sie tatsächlich sind – nicht durch Konfiguration, sondern von Grund auf.

Gemeinsam mit dem Governance-Framework, das festlegt, welche Aufgaben die KI autonom ausführen darf und welche einem Menschen vorgelegt werden, bildet AI Core die Intelligenzschicht, die alles darüber erst ermöglicht. Genau darin liegt der eigentliche Vorteil. Nicht im Modell selbst. Sondern im Kontext, im Fachwissen und im Wissensgraphen, in den das Modell eingebettet ist.

Jetzt findet Schlussfolgerung im richtigen Kontext statt. Doch weiß die KI auch, wie sie handeln muss?

Kompetenzebene – Handlungswissen

Die Ebene der Kompetenz beantwortet genau diese Frage. Sie bringt drei weitere Dimensionen in den Stack: Sie bringt drei weitere Dimensionen mit sich:

• Tool-Zugriff: Die Fähigkeit der Agenten, auf Systeme, Plattformen und Datenquellen in Ihrer gesamten Technologieumgebung zuzugreifen und mit ihnen zu interagieren.
• Datenkonnektivität: Zusätzlicher Kontext aus anderen Ökosystemen fließt in die Intelligenzschicht ein – von Identitätssystemen über Sicherheitsplattformen bis hin zu Cloud-Umgebungen. Netzwerke existieren nicht isoliert, und die KI, die sie verwaltet, sollte es ebenfalls nicht.
• Handlungswissen: Die dritte Dimension ist zugleich die am schwersten nachzubildende und die mit den größten Auswirkungen. Gemeint sind die bewährten Verfahren und Standardprozesse des Netzwerkbetriebs, die als ausführbare Skills für die Agenten hinterlegt sind.

Ein modernes KI-Modell kann erklären, wie ein Netzwerk konfiguriert oder ein Fehler behoben werden könnte. Was es jedoch nicht weiß, ist, wie dies unter Berücksichtigung Ihrer Sicherheitsvorgaben, Ihrer Change-Management-Prozesse und Ihrer betrieblichen Anforderungen umgesetzt werden muss.

Es kann einen generischen Netzwerkentwurf erstellen. Es kennt jedoch nicht die präzisen Abläufe, mit denen Extreme Netzwerke für erstklassige Veranstaltungsstätten plant und bereitstellt – ein Bereich, in dem wir Marktführer sind. Die einzelnen Schritte und Prozesse, die gute von außergewöhnlichen Implementierungen unterscheiden, wurden in Hunderten von Projekten kontinuierlich verfeinert.

In all diesen Fällen verfügt das Modell über das notwendige Wissen. Was ihm fehlt, ist die Vorgehensweise. Die Skills-Ebene ergänzt den Stack genau um diese prozedurale Intelligenz. Nicht in Form von Dokumentation, sondern als ausführbare Intelligenz, auf die Agenten unmittelbar zugreifen können.

Jetzt findet Schlussfolgerung im richtigen Kontext statt und die KI weiß, wie Aufgaben ausgeführt werden. Bleibt noch eine Frage: Wer übernimmt die eigentliche Arbeit?

Agentenebene – Ausführung

Auf der Ebene der Agenten wird alles, was die darunterliegenden Ebenen bereitstellen, in die Praxis umgesetzt. Hier befindet sich die technische Infrastruktur, die erforderlich ist, um Aufgaben zuverlässig, sicher und kontinuierlich im Maßstab eines Unternehmens auszuführen.

Was für Anwender wie eine einzige intelligente Instanz erscheint, ist in Wirklichkeit ein orchestriertes System spezialisierter Agenten, die parallel zusammenarbeiten. Ein Supervisor-Agent zerlegt Aufgaben in einzelne Schritte und koordiniert deren Ausführung. Spezialisierte Agenten übernehmen ihre jeweiligen Aufgabenbereiche – beispielsweise Netzwerkanalyse, Sicherheitsbewertungen oder die Validierung von Konfigurationen. QA-Agenten prüfen die Ergebnisse, bevor diese überhaupt sichtbar werden. Zusammengehalten wird dieses System durch die sogenannte Harness. Diese Infrastruktur auf Enterprise-Niveau behält den Lebenszyklus der Agenten im Blick, setzt Governance-Richtlinien in jedem Schritt durch, verwaltet persistente Speicherinformationen und erstellt einen nachvollziehbaren Audit-Trail aller Aktivitäten und Entscheidungen. Ohne die Harness ist es eine beeindruckende Demo. Mit ihr entsteht eine Lösung, auf die sich Unternehmen verlassen können.

Schlussfolgerungsfähigkeit. Kontext. Handlungswissen. Ausführung. Vier Ebenen. Ein kohärenter Stack, speziell entwickelt für Unternehmensnetzwerke.

Die dahinterliegende Komplexität bleibt für Anwender unsichtbar. Sichtbar wird stattdessen ein Netzwerk, das endlich mit der Geschwindigkeit der KI-Anwendungen Schritt halten kann, die darauf laufen. Schlussfolgerungen auf dem Niveau modernster KI-Modelle. Kontext aus allen Bereichen der IT-Umgebung. Handlungswissen, das auf jahrzehntelanger Erfahrung im Enterprise Networking basiert. Und Ausführung mit Maschinengeschwindigkeit – rund um die Uhr. Das ist unser erstes Versprechen: die Technologie, die moderne Netzwerke benötigen. Endlich verfügbar.

Versprechen 2 – Die Beziehung

Das zweite Versprechen dreht sich um Sie.

Nicht um Ihr Netzwerk. Nicht um Ihre Infrastruktur. Sondern um Sie als Person. Um den Netzwerkingenieur, der seit Jahren keine ruhige Nacht mehr hatte. Um die Führungskräfte im IT-Betrieb, deren Teams mit einer Netzwerkinfrastruktur an ihre Grenzen stoßen, die mit jedem Quartal komplexer wird. Um die Fachleute, die ihre Umgebung besser kennen als jede KI sie jemals kennen wird und die eine Technologie verdienen, die mit ihnen arbeitet, statt sie auszubremsen.

Den Stack haben wir für Ihr Netzwerk entwickelt. Für Sie haben wir Agent ONE entwickelt.

Agent ONE ist die Art und Weise, wie Sie den gesamten Extreme AI Stack erleben. Jede Ebene. Die Schlussfolgerungsfähigkeit. Den Kontext. Das Handlungswissen. Die Ausführung. All das begegnet Ihnen in Form einer einzigen Instanz. Kein Dashboard. Kein Chatbot. Kein weiteres Tool. Ein Kollege.

Als wir Agent ONE entwickelt haben, habe ich dem Team immer wieder dieselbe Frage gestellt: Was bedeutet es eigentlich, ein Kollege zu sein? Ein Kollege ist hilfreich. Und zwar genau in dem Kontext, in dem Sie gerade arbeiten. Ein Kollege ist kompetent. Er hat die Arbeit bereits erledigt, bevor Sie überhaupt fragen. Er meldet sich, wenn etwas wichtig ist. Er bemerkt, wenn Sie nicht weiterkommen, und bietet Unterstützung an. Er wartet nicht darauf, dazu eingeladen zu werden.

Deshalb haben wir Agent ONE Persönlichkeit gegeben. Eine echte Persönlichkeit. Nicht roboterhaft. Nicht geskriptet. Sondern jemand, mit dem man tatsächlich gerne zusammenarbeitet.

Und für die Art und Weise, wie Agent ONE diese Persönlichkeit zeigt – wie er sich meldet, wie er auf relevante Ereignisse aufmerksam macht und wann er eingreift – haben wir einen eigenen Begriff geschaffen.

Wir nennen es den Nudge.

Agent ONE wartet nicht darauf, gefragt zu werden. Es erkennt, wenn Handlungsbedarf besteht, und meldet sich von selbst.

Um 2 Uhr morgens wird ein Sev-1-Alarm ausgelöst. Bevor Agent ONE aktiv wird, hat es die Situation bereits untersucht. Es weckt Sie nicht mit einer Benachrichtigung auf. Es weckt Sie mit Erkenntnissen. Und es bleibt hartnäckig, wenn es nötig ist. Denn ein echter Kollege lässt kritische Probleme nicht unbemerkt.

Sie arbeiten seit einiger Zeit auf einer Konfigurationsseite. Agent ONE bemerkt das. Es hat relevante Informationen für Sie. Diese werden dezent und unaufdringlich eingeblendet – informativ, ohne Aufmerksamkeit einzufordern. Einfach ein hilfreicher Hinweis zur richtigen Zeit.

Wie ein echter Kollege erfasst Agent ONE die Situation. Die Dringlichkeit des Nudges entspricht der Dringlichkeit des Ereignisses. Ist etwas kritisch, wird Agent ONE nachdrücklicher. Handelt es sich lediglich um eine Information, bleibt die Interaktion zurückhaltend. Nie störend. Immer relevant. Immer im richtigen Moment.

Ihr Team wird irgendwann ganz selbstverständlich darüber sprechen:„Hast du den neuesten Nudge gesehen?“

Genau das wollten wir erreichen. Keine Funktion, sondern ein Begriff, der Teil des täglichen Sprachgebrauchs eines Betriebsteams wird.

Ganz ehrlich: Die größte Herausforderung war wirklich, sicherzustellen, dass Agent ONE nicht nervt.

Versprechen 3: Jetzt zählt es

Das dritte Versprechen ist das wichtigste. Denn in unserer Branche sind Versprechen leicht gemacht. Visionen werden auf Konferenzen vorgestellt und werden erst zwei Jahre später umgesetzt – wenn überhaupt. Roadmaps werden als Realität verkauft. Zukunftsvisionen werden vermarktet, bevor sie tatsächlich existieren.

Das wollten wir nicht. Wir wollten, dass es jetzt verfügbar ist.

Und genau so ist es.

Agent ONE Coworker beinhaltet sechs Skills. Fünf davon kennen Sie bereits aus der ersten Generation – verbessert, präziser und schneller, jetzt auf Basis des vollständigen Extreme AI Stack.Talk to Data: Ihr Netzwerk antwortet in natürlicher Sprache. Talk to Knowledge: GTAC, Produktdokumentation und Informationen zu Ihrer spezifischen CVE-Betroffenheit – alles in einer einzigen Konversation.Talk to Support: Supportfälle eröffnen, verfolgen und lösen, ohne Agent ONE verlassen zu müssen. Canvas: Das Dashboard, das Sie genau jetzt benötigen – erstellt auf Basis aktueller Live-Daten und nicht auf Grundlage einer Vorlage, die vor sechs Monaten entwickelt wurde.

Hinzu kommen zwei neue Skills dieser Generation. Talk to RRM: Radio Resource Management per Konversation. Netzwerkverantwortliche können ihre WLAN-Umgebung direkt über Agent ONE steuern und optimieren. Genau dafür wurde die Skills-Ebene entwickelt: um Intelligenz in konkrete Aktionen zu übersetzen.Nudge: Der Skill, der Agent ONE seine Persönlichkeit und seine Stimme verleiht. Der Skill, der aus einem Tool einen Coworker macht.

Ab dem 1. Juli wird jeder Kunde von Extreme Platform ONE automatisch auf Agent ONE Coworker umgestellt. Es muss kein Formular ausgefüllt werden. Es muss keine Migration geplant werden. Es muss nichts unternommen werden. Sie melden sich an – und Coworker ist da.

Das ist keine Vision. Das ist keine Roadmap. Das ist, was Sie bekommen. Jetzt.

Eine Anmerkung zum Schluss

Noch ein persönlicher Gedanke:

Bei Extreme folgen wir nicht dem Markt. Wir orientieren uns an der Zukunft. Wir reagieren nicht. Wir antizipieren.

Extreme Platform ONE war keine Reaktion auf die Marktnachfrage. Es war eine Wette darauf, wohin sich die Komplexität von IT-Umgebungen entwickeln würde. Die erste Generation unserer KI war keine Antwort auf Wettbewerbsdruck. Sie beruhte auf der Überzeugung, dass menschliche Aufmerksamkeit allein künftig nicht mehr ausreichen würde. Beides hat Jahre der Entwicklung erfordert – und nur kurze Zeit, um sich in der Praxis zu bewähren.

Der Extreme AI Stack ist unsere nächste Wette. Mit höherem Einsatz. Und einem noch ambitionierteren Ziel.

Heute haben wir die Zukunft bereitgestellt. Aber wir sind noch nicht fertig. Morgen gehen wir noch einen Schritt weiter.

Im zweiten Teil, „The Operating System for Enterprise Networking“, sehen wir uns wieder.

Nabil Bukhari