Was ist Agent Mining?

Agent Mining überträgt die Methoden des Process Mining auf die Aktivität von KI-Agenten: Deren Aufrufe, Werkzeugnutzungen und Entscheidungen werden als Ereignisdaten erfasst und wie ein Prozess analysiert. So wird sichtbar, welche Wege ein Agent tatsächlich genommen hat, wo er scheitert, sich im Kreis dreht oder unnötig teure Schritte ausführt. Agent Mining verhält sich zu KI-Agenten wie Task Mining zu menschlicher Desktop-Arbeit.

Warum ist das wichtig?

Sobald Agenten in produktiven Abläufen mitarbeiten, werden sie selbst zu einem Prozessbestandteil – mit Laufzeiten, Kosten, Fehlerquoten und Varianten. Ohne Agent Mining bleibt ihr Verhalten eine Blackbox, die sich weder gezielt optimieren noch gegenüber Fachbereich und Revision belegen lässt.

Wie sieht das konkret aus?

Ein Agent bearbeitet 300 Anfragen. Agent Mining zeigt, dass er in 42 Fällen dieselbe Datenquelle zweimal abfragt, bevor er antwortet, und in 9 Fällen einen Klärungsschritt überspringt, den seine Anweisung vorsieht. Das sind Prozessbefunde über den Agenten — erhoben mit denselben Mitteln wie über einen menschlichen Ablauf.

Nicht zu verwechseln mit

Nicht mit Model-Monitoring zu verwechseln: das misst Qualität und Drift der Modellausgaben. Agent Mining betrachtet die Abfolge der Schritte und ihre Häufigkeiten, nicht die Güte einer einzelnen Antwort.