Mit der Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten werden die Konzepte nichtmenschliche Identität (NHI) und KI-Agent tauchen zunehmend in unserer täglichen Arbeit auf, insbesondere in den Bereichen Engineering, Produkt- und Systemdesign. Sie finden sie in Architekturdiagrammen, GitHub-Diskussionen, Dev-Standups oder sogar in Feature-Spezifikationen. Ein LLM-basierter Dienst kann als „Agent“ bezeichnet werden, während einem persistenten, benutzerorientierten System eine „Identität“ zugewiesen wird. Das Problem? Diese Begriffe werden synonym verwendet, obwohl sie grundsätzlich unterschiedliche Dinge beschreiben.
KI-Agenten sind KI/LLM-gesteuerte Softwaresysteme. Sie können leistungsstark und autonom sein. Obwohl sie Werkzeuge sind, werden sie oft nicht als Identitäten behandelt, obwohl sie es sollten. Sie erfordern Sicherheit, Aufsicht und Verantwortlichkeit, aber nicht die Projektion von AbsichtNHIs hingegen sind Maschinen- oder Workload-Identitäten, die Systemen zugewiesen werden, die bestehen bleiben, sich anpassen und sich in einer Weise präsentieren, die ihrer Identität ähnelt. Sie als Agenten zu behandeln, birgt die Gefahr, ihre wachsende Komplexität und Präsenz zu ignorieren.
In diesem Blog erklären wir, was diese Begriffe wirklich bedeuten, worin sie sich unterscheiden und warum die Unterscheidung wichtig ist, insbesondere für Teams, die intelligente Systeme erstellen und integrieren.
Was ist ein KI-Agent?
KI-Agenten sind Systeme, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Sie treffen Entscheidungen, verwalten Aufgaben und passen sich dynamisch an Echtzeiteingaben an. Diese Systeme gehen über passive Werkzeuge hinaus; sie können sich autonom und in Echtzeit anpassen.
KI-Agenten reagieren nicht nur, sie ergreifen Maßnahmen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die auf Benutzereingaben warten, können KI-Agenten Workflows initiieren, APIs orchestrieren, Datenbanken aktualisieren, Zeitpläne verwalten und sogar physische Geräte steuern. Sie werden zunehmend in alle möglichen Anwendungen integriert, von Entwicklertools und Kundensupportsystemen bis hin zu Smart-Home-Plattformen und Produkt-Backends. Beispielsweise kann ein KI-Agent ein Support-Ticket basierend auf einer Sentimentanalyse automatisch eskalieren, nach einer Codeüberprüfung eine Deployment-Pipeline auslösen oder IoT-Geräteeinstellungen basierend auf Echtzeit-Sensordaten anpassen.
Die meisten KI-Agenten weisen typischerweise diese drei Kernmerkmale auf:
- Autonomy – Sie können ohne ständige menschliche Eingaben betrieben werden
- Zielgerichtetes Verhalten – sie verfolgen definierte Ziele oder Aufgaben
- Umweltbewusstsein – Sie verarbeiten Eingaben und passen ihr Verhalten an den sich ändernden Kontext an
Diese Agenten sind leistungsstark und können intelligent erscheinen, sind aber dennoch Softwaresysteme, die als Artefakte konzipiert sind. Sie besitzen keine Identität, Absicht oder Selbstkontinuität. Ihr Verhalten mag menschlich anmuten, insbesondere bei der Interaktion über natürliche Sprache, bleibt aber grundsätzlich aufgabenorientiert und basiert auf Programmen, die für bestimmte Funktionen entwickelt wurden. Das Verständnis dieses Unterschieds ist entscheidend.
Was ist eine nicht-menschliche Identität (NHI)?
Nichtmenschliche Identitäten (NHIs) sind Maschinen- oder Workload-Identitäten, die von Software und Systemen für den Zugriff auf Ressourcen verwendet werden. Sie werden Entitäten wie APIs zugewiesen, Service Accounts, Container, Workloads und IoT-Geräte. NHIs ermöglichen automatisierten Systemen und Diensten die sichere Interaktion mit anderen Komponenten in einer verteilten Umgebung ohne menschliches Eingreifen. Sie ermöglichen Aufgaben wie Datenübertragung, API-Aufrufe, Codebereitstellung, Workload-Orchestrierung und Service-zu-Service-Kommunikation. NHIs bilden die Grundlage für den täglichen Arbeitsablauf und ermöglichen die Skalierung, Anpassung und autonome Funktion der Infrastruktur in dynamischen Multi-Cloud-Umgebungen.
Beispielsweise könnte eine NHI einer CI/CD-Pipeline ermöglichen, Code in die Produktion zu übertragen, einem Kubernetes-Pod das Abrufen von Geheimnissen aus einem Tresor oder einem IoT-Sensor das Melden von Gesundheitsmetriken an ein Cloud-Dashboard.
Im Großen und Ganzen haben NHIs in der Regel drei Kernmerkmale gemeinsam:
- Automatisierung zuerst – Sie sind so konzipiert, dass sie ohne manuelles Eingreifen funktionieren
- Systemintegriert – Sie sind eng in Apps, Infrastruktur und Plattformen eingebettet
- Hohes Volumen und kurze Lebensdauer – Sie werden oft programmgesteuert mit hoher Geschwindigkeit und in großem Umfang erstellt und zerstört
Trotz ihrer Bedeutung werden NHIs in traditionellen Identitätssystemen, die für die Verwaltung menschlicher Benutzer entwickelt wurden, oft übersehen. Ihnen mangelt es in der Regel an ausreichender Transparenz, Governance und Kontrolle, was sie zu einem wachsenden Sicherheitsrisiko macht. NHIs haben weder Absicht noch Bewusstsein; sie sind nicht intelligent. Sie verfügen jedoch über Privilegien und Zugriffsrechte, die bei einer Kompromittierung erhebliche Sicherheitsrisiken bergen können. Da sich NHIs ständig weiterentwickeln, ist es wichtig, ihre Rolle zu verstehen und sie effektiv zu sichern, um Sicherheit und operative Belastbarkeit zu gewährleisten.
Wesentliche Unterschiede zwischen nicht-menschlichen Identitäten und KI-Agenten
KI-Agenten sind keine NHIs und sollten auch nicht als solche behandelt werden. Die Gruppierung von KI-Agenten unter dem Dach von NHIs ist nicht nur ungenau, sondern kann auch Sicherheitsrisiken bergen.
NHIs wie Dienstkonten und Token sind von Natur aus vorhersehbar. Sie sind statische Werkzeuge, die für die Ausführung bestimmter, vordefinierter Funktionen entwickelt wurden. Ihr Verhalten ändert sich nicht, und sie agieren nie ohne Anweisung. Dank dieser Vorhersehbarkeit können sie innerhalb traditioneller Identitätsrahmen modelliert, überwacht und verwaltet werden.
KI-Agenten unterscheiden sich grundlegend. Sie sind autonom. Sie interpretieren Absichten, schlussfolgern selbstständig und treffen Entscheidungen in Echtzeit. Ihre Aktionen sind nicht vorgegeben; sie sind autonom. Im Gegensatz zu NHIs können KI-Agenten überraschen – und das ist kein Nebeneffekt, sondern ein Merkmal.
Die Behandlung von KI-Agenten als bloß eine weitere Art von Maschinenidentität ignoriert diesen tiefgreifenden Wandel. Es besteht die Gefahr, falsche Kontrollen anzuwenden, neue Risikovektoren zu übersehen und letztlich das Vertrauen in intelligente Systeme zu untergraben. Wir müssen aufhören, diese Unternehmen in veraltete Identitätsansätze zu zwingen.
KI-Agenten stellen einen neuen Identitätstyp dar. Sie erfordern einen neuen Ansatz für Lebenszyklus-Governance, Verhaltensüberwachung und Echtzeitintervention. Dies zu erkennen, ist nicht nur eine Frage des Wissens, sondern auch der Sicherheit.
Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede:
| NHIs | KI-Agenten | |
| Was sie sind | Digitale Anmeldeinformationen für Systeme oder Dienste | Aufgabengesteuerte intelligente Systeme mit KI-Unterstützung |
| Hauptzweck | Ermöglichen Sie Maschinen oder Workloads die Authentifizierung und den Zugriff auf Ressourcen | Treffen Sie Entscheidungen, reagieren Sie auf Daten und führen Sie Workflows aus |
| Sicherheitsfokus | Anmeldeinformationsverwaltung, Zugriffskontrollen, Lebenszyklus | Verhaltensüberwachung, Berechtigungen und Kontextbeschränkungen |
| Identitätslebenszyklus | Konfiguriert wie ein Benutzerkonto: erstellt, rotiert, abgelaufen | Keine eigenständige Identität; auf NHIs aufbauend |
| Risiken | Offengelegte API-Schlüssel, ungenutzte Dienstkonten | Autonome Übergriffe, Überprivilegien, sofortige Injektion und Missbrauch |
| Governance-Anforderungen | Geringstes Privileg, Anmeldeinformationshygiene und Rotation | Leitplanken, Erklärbarkeit und Absichtsbeschränkung |
| Identitätssicherheit Ausrichtung | Durchsetzen AD-Authentifizierung, Autorisierung und Sichtbarkeit | Erzwingen Sie Aktionsumfang, Überprüfung und Beobachtbarkeit |
Warum es wichtig ist, den Unterschied zu kennen
Das Verständnis des Unterschieds zwischen NHIs und KI-Agenten ist entscheidend für die Sicherheit Ihrer Umgebung und Ihrer Benutzer. Wenn Sie beide gleich behandeln, riskieren Sie, eine Ebene zu sichern, während die andere völlig ungeschützt bleibt. Sie könnten Anmeldeinformationen sperren, aber nicht überwachen, was der Agent damit macht. Oder Sie könnten das KI-Verhalten einschränken, übersehen aber, dass diese eine langlebige, überberechtigte NHI nutzt.
Dies sind zwei unterschiedliche Bedrohungsflächen. Wenn Sie sie in Ihrer Identitätssicherheitsstrategie nicht als eigenständige Einheiten behandeln, bleiben kritische Schwachstellen und Sicherheitsrisiken unkontrolliert. Jetzt ist es an der Zeit, die Unterschiede zwischen NHIs und KI-Agenten klar zu verstehen. Denn nur mit dieser Transparenz können Sie die richtigen Maßnahmen ergreifen, die richtigen Lücken schließen und den bereits bestehenden Risiken einen Schritt voraus sein.