KI-Agenten vs. Agenten-KI: Was ist der Unterschied?

KI-Agenten vs. Agenten-KI: Was ist der Unterschied?

KI und Automatisierung sind in den meisten SOCs bereits Standard, dennoch stocken Untersuchungen weiterhin an bekannten Punkten. Warnmeldungen werden schneller angereichert, Zusammenfassungen übersichtlicher und Kontextinformationen leichter zugänglich, aber Fälle warten nach wie vor darauf, dass jemand über das weitere Vorgehen entscheidet, sie vorantreibt oder die verschiedenen Tools miteinander verknüpft.

Diese Diskrepanz entsteht durch die Gleichsetzung von KI-Agenten und agentenbasierter KI. Ein KI-Agent ist ein aufgabenspezifisches System, das auf Basis definierter Eingaben eine fokussierte Aktion ausführt, wie z. B. Datenanreicherung, Zusammenfassung, Bedrohungsanalyse oder Datenabruf. Agentenbasierte KI hingegen ist ein umfassenderer Ansatz, bei dem KI mehrere Aktionen plant, sequenziert und koordiniert, um ein übergeordnetes Ziel zu erreichen. KI-Agenten optimieren die Arbeitsabläufe in jedem Schritt. Agentenbasierte KI adressiert ein anderes Problem. Sie verbindet die einzelnen Schritte – von der Triage über die Fallerstellung und Eskalation bis hin zur Reaktion und Berichterstattung –, sodass die Ermittlungen bei jeder Übergabe nahtlos fortgesetzt werden.

Für CISOs, SOC-Leiter und MSSP-Betreiber zeigt sich der Unterschied in der Umsetzung, da sie KI benötigen, die sich an die tatsächlichen Abläufe von Untersuchungen anpasst. Swimlane trägt diesem Ansatz Rechnung, indem es Expertenagenten für fokussierte Aufgaben, Deep Agents für die koordinierte Fallbearbeitung, Low-Code-Playbooks für Governance und die Orchestrierung vernetzter Sicherheitstools kombiniert. Dadurch wird die Unterscheidung zwischen KI-Agenten und agentenbasierter KI von Anfang an relevant. Die eine verbessert spezifische Aktionen, während die andere den gesamten Sicherheitsprozess kontrolliert und transparent gestaltet.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten führen definierte Aufgaben basierend auf einem Ziel, Eingaben und Anweisungen aus. Im Bereich der Sicherheitsoperationen können sie Alarmdetails analysieren, Telemetriedaten abrufen, Fallzusammenfassungen erstellen, Aktivitäten klassifizieren, Bedrohungsinformationen prüfen oder nächste Schritte empfehlen. Sie arbeiten am effektivsten, wenn der Aufgabenbereich klar definiert, kontrolliert und an eine operative Abfolge gebunden ist. 

In einer SOC-Umgebung kann ein KI-Agent eine Warnmeldung prüfen und relevanten Kontext aus einem SIEM-, EDR-, Identitätsplattform- oder Bedrohungsdatensystem abrufen. Ein anderer Agent fasst die Warnmeldungshistorie für einen Analysten zusammen. Ein weiterer Agent ordnet beobachtete Aktivitäten einem bekannten Framework zu oder ermittelt, ob ähnliche Fälle bereits aufgetreten sind. 

Swimlane setzt KI-Agenten über spezialisierte Systeme ein. Expertenagenten Diese Experten führen gezielte Sicherheitsaufgaben im gesamten Ermittlungs- und Reaktionszyklus aus. Sie können die Anreicherung von Daten, die Beweissicherung, Fallaktualisierungen, Zusammenfassungen oder die Weiterleitungslogik unterstützen und arbeiten dabei innerhalb der vom SOC-Team definierten Abläufe. 

Deep Agents schaffen Mehrwert über die reine Aufgabenausführung hinaus, indem sie mehrere Expert Agents innerhalb der bestehenden Workflows der einzelnen SOCs koordinieren. Anstatt separate KI-Ausgaben zu generieren, die Analysten weiterhin manuell interpretieren, sequenzieren und weiterleiten müssen, sorgen Deep Agents dafür, dass Fallinformationen und Entscheidungsprozesse über Anreicherung, Überprüfung, Eskalation, Reaktion und Berichterstellung hinweg miteinander verbunden bleiben.

Expert Agents übernehmen gezielte Sicherheitsaufgaben, während Deep Agents diese Aktionen mit den Tools, Genehmigungsprozessen und Betriebsanforderungen des SOC abstimmen. Da jedes SOC anders arbeitet, orientieren sich die Deep Agents von Swimlane an den Vorgaben genehmigter Wissensdatenbankartikel, während die Expert Agents innerhalb der Tools, Workflows, Genehmigungsprozesse und Betriebsanforderungen des jeweiligen SOC agieren. 

Durch die Kombination von Deep Agents und Expert Agents mit Low-Code-Playbooks, SOC-Teams können KI-gestützte Prozesse entwerfen, steuern und an sich ändernde Anforderungen anpassen. Die KI-Ergebnisse bleiben an den genehmigten Prozess, die erforderlichen Genehmigungen, den Prüfpfad und die Betriebsregeln gebunden, die den Ablauf jeder Untersuchung festlegen.

Was ist agentische KI?

Im Bereich der Sicherheitsoperationen verknüpft eine agentenbasierte KI Aktionen innerhalb eines Falls und passt den nächsten Schritt anhand von Risikosignalen, der Kritikalität von Assets, Benutzeraktivitäten, dem Alarmverlauf und erforderlichen Genehmigungen an. Analysten behalten die Kontrolle über kritische Entscheidungen, der Workflow ist jedoch nicht mehr von manuellen Übergaben in jedem Schritt abhängig. 

Agentic AI erhält den Arbeitsfluss über verschiedene operative Abläufe hinweg aufrecht, sodass Ermittlungen zwischen den einzelnen Prozessen nicht ins Stocken geraten. 

Swimlane nutzt agentenbasierte KI im SOC-Betrieb durch KI-gesteuerte Prozessausführung, Low-Code-Playbooks und Orchestrierung vernetzter Sicherheitstools. SOC-Teams können definieren, wie Warnmeldungen die Phasen Triage, Untersuchung, Eskalation und Reaktion durchlaufen und diese Workflows bei Prozessänderungen anpassen. 

Gesteuerte Automatisierung ermöglicht es dem Sicherheitsteam, die Kontrolle zu behalten. Führungskräfte können festlegen, welche Aktionen automatisch ablaufen, welche von Analysten geprüft werden müssen und wo Genehmigungen erforderlich sind. Swimlane verwaltet zudem Fallstrukturen, Zeitachsen und revisionssichere Datensätze und bietet Teams so einen klaren Überblick über Ereignisse, Änderungen und ergriffene Maßnahmen. 

Die Kombination aus Koordination, Kontrolle und Transparenz hebt SOC-Teams über isolierte Automatisierung hinaus. Anstatt lediglich einzelne Aufgaben zu beschleunigen, sorgt Swimlanes agentenbasierter KI-Ansatz dafür, dass Untersuchungen durch vernetzte Zusammenhänge, konsistente Logik und klare Verantwortlichkeiten voranschreiten. 

Vergleich von KI-Agenten und agentenbasierter KI

Vergleichsbereich	KI-Agenten	Agentische KI
Hauptrolle	Eine bestimmte Aufgabe erledigen	Mehrstufige Arbeitsschritte koordinieren
Umfang	Eng gefasst und aufgabenbezogen	Umfassender und workflowbasiert
Entscheidungsfindung	Beschränkt auf die zugewiesene Aufgabe	Kontextsensitiv innerhalb definierter Leitlinien
SOC-Beispiel	Ergänzen Sie eine Warnmeldung mit Bedrohungsdaten.	Eine Warnmeldung durch die Phasen Triage, Fallerstellung, Eskalation und Reaktion führen
Menschliche Rolle	Ergebnisse prüfen und nächste Schritte festlegen	Überwachen, prüfen und genehmigen Sie risikoreichere Aktionen.
Betriebswert	Reduziert den manuellen Aufwand in einzelnen Schritten	Verbessert die Kontinuität über den gesamten Ermittlungslebenszyklus hinweg

Warum der Unterschied zwischen agentenbasierter KI und KI-Agenten im SOC wichtig ist

KI-Agenten beschleunigen Prozesse, indem sie manuelle Arbeit bei definierten Aufgaben reduzieren. Agentische KI gewährleistet Kontinuität, indem sie diese Aufgaben über den gesamten Ermittlungs- und Reaktionszyklus hinweg miteinander verknüpft. 

Viele SOC-Teams nutzen bereits Automatisierung für Anreicherung, Routing, Ticketerstellung oder Benachrichtigungen – die eigentliche Herausforderung beginnt, wenn sich Systeme an veränderte Risiko- und Bedrohungsdaten anpassen müssen. Aktivitäten, die kritische Assets betreffen, erfordern möglicherweise eine schnellere Eskalation, während ein bekannter Fehlalarm lediglich dokumentiert abgeschlossen werden muss. Eine riskante Benutzeraktion kann eine Identitätsprüfung notwendig machen, und bestätigte schädliche Aktivitäten erfordern möglicherweise die Eindämmung durch Endpunkt- oder Netzwerkkontrollen. 

Agentic AI unterstützt diese Entscheidungen innerhalb der vom Sicherheitsteam festgelegten Grenzen. Es speichert Telemetriedaten und den Fallstatus fortlaufend, ohne dass Analysten den Kontext bei jedem Schritt neu aufbauen müssen. Dadurch werden Doppelarbeit reduziert, die Übergabe optimiert und die Ermittlungen konsistenter vorangetrieben. 

Für SOC-Leiter prägt die Unterscheidung zwischen KI-Agenten und agentenbasierter KI die Art und Weise, wie sie Tools bewerten, operative Abläufe gestalten und Verbesserungen messen: 

• Klarere Automatisierungsstrategie: Swimlane ermöglicht es Teams, Expert Agents für gezielte Aufgaben wie Datenanreicherung, Zusammenfassungen und Fallaktualisierungen einzusetzen, während Deep Agents umfassendere Prozesse koordinieren, die eine Sequenzierung und Überwachung erfordern.   
• Besseres Eskalationsdesign: Swimlane leitet Fälle anhand der Kritikalität der Anlagen, des Benutzerrisikos, des Schweregrads, der erforderlichen Genehmigungen und der vom SOC definierten Betriebsregeln weiter.   
• Stärkere Prozesskonsistenz: Low-Code-Playbooks helfen dabei, genehmigte Arbeitsschritte über Analysten, Schichten und Teams hinweg zu standardisieren und gleichzeitig den Teams die Möglichkeit zu geben, Prozesse an sich ändernde Anforderungen anzupassen.   
• Verbesserte Falltransparenz: Swimlane verbindet Aktionen, Entscheidungen, Genehmigungen, Zeitpläne und Fallakten und gibt Führungskräften einen besseren Überblick darüber, was geschehen ist und was noch überprüft werden muss.   
• Praktischere Messung: Swimlane bietet Führungskräften eine klare Möglichkeit, die Auswirkungen von KI anhand von Fallbearbeitung, Übergabequalität, Analysten-Arbeitsbelastung, Konsistenz der Antworten und Prozessengpässen zu bewerten, anstatt sich nur auf die Geschwindigkeit der Aufgabenerledigung zu konzentrieren. 

Die Ergebnisse von SOC verbessern sich, wenn die Ausführung einzelner Aufgaben mit einem übergeordneten Betriebsmodell verknüpft wird. KI-Agenten beschleunigen fokussiertes Arbeiten, während agentenbasierte KI diese Arbeit in koordiniertes, gesteuertes Handeln umwandelt.

Praktische Beispiele für KI-Agenten und agentenbasierte KI in SOC-Workflows

Der einfachste Weg, KI-Agenten von agentenbasierter KI zu unterscheiden, besteht darin, sich anzusehen, wo die jeweilige Technologie im täglichen SOC-Einsatz zum Einsatz kommt. 

Alarmanreicherung

KI-Systeme können Bedrohungsdaten, Asset-Details, Nutzeraktivitäten und zugehörige Ereignisse einbeziehen, um die Priorisierung zu beschleunigen. Der entscheidende Vorteil ergibt sich jedoch, wenn diese Erkenntnisse den nächsten Schritt bestimmen und – basierend auf dem Risiko – entscheiden, ob ein Fall abgeschlossen, eskaliert oder eingehender untersucht wird, anstatt auf eine manuelle Überprüfung zu warten. Dadurch wird der Zeitaufwand für die Erfassung grundlegender Informationen reduziert und Analysten können sich darauf konzentrieren, zu entscheiden, ob die Warnung Handlungsbedarf erfordert.  

Phishing-Ermittlung 

Ein Phishing-Fall verdeutlicht, wo der Unterschied besonders wichtig wird. Ein KI-System kann zwar eine E-Mail zusammenfassen, Indikatoren extrahieren und die Absenderreputation prüfen, löst aber nur den ersten Teil des Problems. Das Security Operations Center (SOC) muss weiterhin wissen, wer die Nachricht erhalten hat, ob jemand darauf geklickt hat, ob ähnliche E-Mails andere Postfächer erreicht haben und welche Aktionen eine Genehmigung erfordern.

Agentic AI kann diesen Prozess von der E-Mail-Analyse über die Postfachsuche, die Überprüfung der Auswirkungen auf Nutzer, die Fallerstellung und die Genehmigungsverfolgung bis hin zu zulässigen Reaktionsmaßnahmen wie dem Löschen von Nachrichten steuern. Dadurch wird verhindert, dass Phishing-Untersuchungen zu einer Kette unzusammenhängender manueller Prüfungen werden. Anstatt jeden einzelnen Schritt zu verfolgen, können Analysten einen zusammenhängenden Untersuchungspfad überprüfen und sich auf die Validierung der richtigen Maßnahmen konzentrieren.

Endpunktuntersuchung

Ein KI-Agent kann erste Erkenntnisse über Endpunkte gewinnen, beispielsweise über Prozessaktivitäten, Gerätetelemetrie und verdächtiges Verhalten. Anschließend verknüpft die KI diese Erkenntnisse mit Identitätsaktivitäten, zugehörigen Warnmeldungen und genehmigten Eindämmungsregeln, sodass Analysten direkt reagieren können, ohne die Untersuchung in separaten Tools neu aufbauen zu müssen.

Fallaktualisierungen und Auditvorbereitung 

Ein KI-Agent kann strukturierte Zusammenfassungen der Ermittlungstätigkeiten erstellen und wichtige Erkenntnisse im Verlauf des Falls erfassen. Agentic AI aktualisiert die Datensätze in Echtzeit und gewährleistet so, dass Maßnahmen, Entscheidungen und Zeitabläufe vollständig und revisionssicher dokumentiert sind, ohne dass Analysten den Fall später rekonstruieren müssen. Die Berichterstattung wandelt sich von einer abschließenden Aufgabe zu einem fortlaufenden Prozess während der gesamten Ermittlung.

Diese Beispiele zeigen, warum Intelligenz auf Aufgabenebene und Koordination auf Workflow-Ebene zusammenarbeiten müssen. SOC-Leistung Verbessert sich, wenn jede Handlung zu mehr Erkenntnissen beiträgt, Unsicherheiten verringert und den Fall einer Lösung näherbringt.

Wie Swimlane KI-Agenten und agentenbasierte KI mit der SOC-Ausführung verbindet

Swimlane Turbine integriert KI-Agenten und agentenbasierte KI in sein Betriebsmodell. Expertenagenten übernehmen spezialisierte Aufgaben wie Datenanreicherung, Alarmanalyse, Fallzusammenfassungen, Weiterleitung von Supportanfragen und Beweissicherung. Deep-Agenten koordinieren diese Aktionen entlang der gesamten Pipeline, sodass der Fall mit weniger manuellem Aufwand von der Triage über die Untersuchung und Reaktion bis hin zur Berichterstattung gelangt. 

Die Plattform kombiniert KI-gestützte Ausführung, Low-Code-Playbooks und Orchestrierung vernetzter Sicherheitstools. Ein Expert Agent kann Hintergrunddaten von SIEM-, EDR-, Identitäts- oder Bedrohungsanalysesystemen erfassen. Agentic AI verarbeitet diese Daten anschließend für den nächsten Schritt, sei es eine Analystenprüfung, Eskalation, Eindämmung oder Dokumentation. 

Dieses Gleichgewicht ist in großen SOCs und MSSPs entscheidend, wo hohes Alarmaufkommen, häufige Schichtübergaben, eine Vielzahl an Tools und komplexe Genehmigungsprozesse erfahrene Teams ausbremsen können. Swimlanes helfen Sicherheitsteams, Arbeitsabläufe zu definieren, Workflows an veränderte Anforderungen anzupassen und Analysten auf Entscheidungen zu fokussieren, die Urteilsvermögen erfordern. 

Wenn Aufgaben, Entscheidungen, Zeitpläne und Ergebnisse miteinander verknüpft bleiben, erhalten Führungskräfte einen besseren Überblick über Engpässe, Arbeitsbelastungsmuster und Prozesskonsistenz.

Fazit für SOC-Teams bei der Bewertung von KI-Agenten vs. agentenbasierter KI

KI-Agenten und agentenbasierte KI lösen unterschiedliche Aspekte der SOC-Automatisierungsherausforderung. KI-Agenten übernehmen spezifische Aufgaben, die die Arbeit von Analysten verlangsamen. Agentenbasierte KI verknüpft diese Aufgaben, sodass Untersuchungen und Reaktionsmaßnahmen ohne Unterbrechung ablaufen. 

Sicherheitsteams benötigen beide Fähigkeiten, um sich weiterzuentwickeln. KI-Agenten übernehmen spezialisierte Aufgaben wie Anreicherung, Zusammenfassung, Beweissicherung und Fallaktualisierung. Agentenbasierte KI bietet dem SOC ein konsistenteres Betriebsmodell für Triage, Untersuchung, Reaktion und Berichterstattung. 

Swimlanes Ansatz trägt diesem operativen Bedarf Rechnung. Durch die Kombination von agentenbasierter KI, Low-Code-Playbooks und der Orchestrierung verschiedener Tools, Swimlane-Turbine Hilft SOC-Teams dabei, über isolierte Automatisierung hinauszugehen und koordinierte Sicherheitsoperationen im Unternehmensmaßstab aufzubauen. Buchen Sie eine SOC-Automatisierung Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt, wie es geht.  

Häufig gestellte Fragen 

Worin besteht der Hauptunterschied zwischen KI-Agenten und agentenbasierter KI?

KI-Agenten führen spezifische Aufgaben wie Datenanreicherung, -zusammenfassung oder Datenabfrage aus. Agentenbasierte KI koordiniert mehrere Aktionen innerhalb eines umfassenderen Workflows. In einem Security Operations Center (SOC) beschleunigen KI-Agenten die einzelnen Arbeitsschritte, während agentenbasierte KI den gesamten Fall voranbringt.

Wie kann agentenbasierte KI einem KI-SOC helfen?

Agentic AI unterstützt ein KI-gestütztes Security Operations Center (SOC) durch die Verknüpfung von Datenanreicherung, Korrelation, Fallmanagement, Eskalation und Reaktionsmaßnahmen. Das System sorgt für einen kontinuierlichen Fortschritt der Untersuchung und ihrer Ergebnisse, anstatt Analysten die manuelle Neuerstellung zu überlassen. Dies verbessert die Konsistenz und reduziert operative Reibungsverluste.

Welchen Stellenwert hat Swimlane im agentenbasierten KI-System für SOC-Teams?

Swimlane Turbine nutzt agentenbasierte KI, Low-Code-Playbooks und Orchestrierung, um SOC-Teams bei der Automatisierung und Koordination von Sicherheitsoperationen zu unterstützen. Die Plattform hilft bei der Ausführung von Routineaufgaben, der Vernetzung von Tools und der reibungslosen Bearbeitung von Fällen durch gesteuerte Automatisierung.

Warum benötigen SOC-Teams sowohl KI-Agenten als auch agentenbasierte KI?

KI-Agenten bearbeiten spezifische Aufgaben, während agentenbasierte KI den Gesamtprozess koordiniert. SOC-Teams benötigen eine reibungslose Aufgabenabwicklung und einen kontinuierlichen Workflow, um Verzögerungen zu minimieren. Der effektivste Ansatz kombiniert beides unter klarer Steuerung.