Teradata kündigte heute die Einführung von AgentBuilder an – eine neue Suite von Funktionen, die die Entwicklung und den Einsatz von autonomen, kontextuell intelligenten AI Agents deutlich beschleunigt. AgentBuilder nutzt Open-Source-Frameworks und basiert auf der Teradata AI- und Knowledge-Plattform. Damit können Teams schnell Multi-Agenten-Systeme entwickeln, in Betrieb nehmen und verwalten – auf Basis der vertrauenswürdigen Daten, der leistungsstarken Analytik und der hybriden Infrastruktur von Teradata Vantage. Zu den neuen Funktionen gehören außerdem einsatzbereite Teradata Agents – aufgabenspezifische Vorlagen, die die Implementierung beschleunigen und bei komplexen, branchenspezifischen Herausforderungen rasch messbaren Mehrwert liefern.
Teradata AgentBuilder wird noch in diesem Jahr als Private Preview verfügbar sein. Einen exklusiven ersten Einblick in die neuen KI-Funktionen gibt es auf der Teradata Possible 2025-Konferenz, die vom 6.–8. Oktober in Los Angeles stattfindet.
Mit AgentBuilder Herausforderungen der Agentic AI meistern
Trotz des wachsenden Interesses an Agentic AI gibt es noch erhebliche Hürden bei der praktischen Umsetzung von autonomen Agenten. Dazu zählen fragmentierte und isolierte Daten, die zu Halluzinationen und unzuverlässigen Ergebnissen führen können, ein Mangel an eingebettetem Business-Wissen, der die Kontextrelevanz einschränkt, Leistungsengpässe und hohe Kosten durch promptbasierte Workloads sowie unzureichende Governance, die den Einsatz riskant machen kann.
Mit AgentBuilder begegnet Teradata diesen Herausforderungen. Die Lösung integriert kontextuelles Wissen, tiefe Branchenexpertise und skalierbare hybride Infrastruktur und ermöglicht es Unternehmen, mehrere Agenten sicher und autonom in Cloud- sowie On-Premises-Umgebungen zu betreiben und zu verwalten. Die neuen Teradata Agents sind speziell mit branchenspezifischem Fachwissen und aufgabenbezogener Logik entwickelt. Dadurch wird der Geschäftskontext direkt ins Verhalten der Agenten eingebettet, was relevantere und vertrauenswürdigere Ergebnisse liefert. Gestützt auf die umfassende Teradata Knowledge-Plattform, KI- und Analytikfunktionen – einschließlich des kürzlich eingeführten Model Context Protocol (MCP) Servers – ermöglicht AgentBuilder Teams, von experimenteller Agentic AI auf den produktiven Einsatz zu wechseln und so maßgeblichen Geschäftswert im großen Maßstab zu erschließen.
„AgentBuilder markiert einen wichtigen Fortschritt bei der Umsetzung von Agentic AI für das autonome Unternehmen“, erklärte Sumeet Arora, Chief Product Officer bei Teradata. „Indem wir die Flexibilität von Open-Source-Frameworks mit der Teradata AI- und Knowledge-Plattform sowie unserem MCP Server kombinieren, der einen tiefen semantischen Zugriff auf Unternehmensdaten ermöglicht, helfen wir Unternehmen, intelligente Agenten zu entwickeln, die autonom, skalierbar und gleichzeitig eng an ihre geschäftlichen Ziele, Governance-Anforderungen und Branchenerfahrung angepasst sind.“
„Mit unserer nahtlosen Unterstützung für Cloud- und On-Premises-Umgebungen schaffen wir ein Maß an Flexibilität, Integration und kontextueller Intelligenz, das Teradata klar unterscheidet. Hier geht es nicht nur um Daten – sondern darum, verlässliches, transparentes und vollständiges Wissen bereitzustellen, das die nächste Generation von KI antreibt“, fügte Arora hinzu.
Die Kerninfrastruktur für AgentBuilder bildet der neue Teradata MCP Server. MCP stattet Entwickler und Data Scientists mit kuratierten Prompts, Komponenten und Ressourcen aus, die den Zugang zur Teradata Vantage Plattform vereinfachen. Dadurch können Agenten präziser abfragen, schlussfolgern und handeln. In Kombination mit AgentBuilder entstehen so sichere, skalierbare und standardkonforme KI-Agenten, die zuverlässig Mehrwert im Unternehmen schaffen.
AgentBuilder vereint Open-Source-Flexibilität mit Branchenexpertise
In der ersten Version unterstützt AgentBuilder gängige Open-Source-Frameworks wie Flowise und CrewAI; LangChain und LangGraph folgen in Kürze. Diese Tools liefern flexible, modulare Bausteine für den Aufbau von Agenten-Workflows, Speicher, Reasoning und Koordination – essenzielle Elemente für die Entwicklung autonomer Systeme. In Kombination mit Teradatas Unternehmens-Standards für Skalierbarkeit, Governance und Performance entsteht so ein klarer Weg zu praxisnahen Anwendungen agentischer KI, die ihr Wissen kontinuierlich erweitern und anpassen.
Darüber hinaus umfasst AgentBuilder die neuen Teradata Agents – vorgefertigte Vorlagen für Anwendungsfälle wie Churn-Analyse oder System-Monitoring. Sie unterstützen Teams beim schnellen Einstieg in agentische KI, indem sie komplexe, branchenspezifische Herausforderungen mit Hilfe von Analytics, Verhaltensdaten und kontextuellem Wissen adressieren. Teradata Agents liefern erklärbare, geschäftsrelevante Ergebnisse und agieren autonom über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg. Da sie kontinuierlich lernen und sich anpassen, eignen sie sich besonders für strategisch relavante Anwendungsfälle, die Präzision, Skalierbarkeit und Vertrauen erfordern.
Beispiele für Teradata Agents:
Teradata AgentBuilder wird ab Q4 2025 in einer Private Preview verfügbar sein.
Einen exklusiven ersten Einblick, inklusive praktischer Hands-on-Möglichkeiten, erhalten Teilnehmer bei der Teradata Possible 2025 vom 6.–8. Oktober in Los Angeles.
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