Die Eclipse Foundation, eine der weltweit größten Open-Source-Software-Stiftungen, führt im Rahmen des Eclipse LMOS (Language Models Operating System)-Projekts eine Agent Definition Language (ADL) ein.
Eclipse LMOS ist eine Open-Source-Plattform zur Orchestrierung intelligenter KI-Agenten, die komplexe Aufgaben auf Enterprise-Level ausführen. Sie besteht aus drei zentralen Komponenten:
- Eclipse LMOS ADL (Agent Definition Language): Ein strukturiertes, modellneutrales Sprach- und visuelles Toolkit, mit dem Fachexperten das Verhalten von Agenten zuverlässig definieren und nahtlos mit Ingenieuren zusammenarbeiten können.
- Eclipse LMOS ARC Agent Framework: Ein JVM-natives Framework mit einer Kotlin-Laufzeitumgebung zum Entwickeln, Testen und Erweitern von KI-Agenten mit integrierter visueller Schnittstelle für schnelle Iterationen und Debugging.
- Eclipse LMOS Platform: Eine offene, herstellerneutrale Orchestrierungsschicht für das Agent Lifecycle Management, die Erkennung, das semantische Routing und die Beobachtbarkeit, die auf dem CNCF-Stack basiert und sich derzeit in der Alpha-Phase befindet.
ADL adressiert die Komplexität herkömmlichen Prompt Engineerings, indem sie ein strukturiertes, modellunabhängiges Framework bereitstellt, und ist deshalb bisher einzigartig in der Branche. Geschäfts- und Entwicklungsteams können damit das Verhalten von Agenten gemeinsam in konsistenter, wartbarer und versionierbarer Form definieren. Diese gemeinsame Sprache erhöht die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit wachsender Agentic-AI-Anwendungen und versetzt Unternehmen in die Lage, komplexe agentische Systeme sicher zu entwerfen und zu steuern. Damit hebt sich Eclipse LMOS deutlich von proprietären Alternativen ab.
Das Ziel des LMOS-Projekts ist es, eine souveräne, offene Plattform zu schaffen, auf der KI-Agenten entwickelt, bereitgestellt und nahtlos über Netzwerke und Ökosysteme hinweg integriert werden können. LMOS basiert auf offenen Standards wie Kubernetes und wird bereits in einer der größten europäischen Enterprise-Agentic-AI-Implementierungen produktiv eingesetzt.
„Agentic AI definiert Unternehmenssoftware neu – bislang fehlten jedoch offene Alternativen zu proprietären Angeboten“, erklärt Mike Milinkovich, Executive Director der Eclipse Foundation. „Mit Eclipse LMOS und ADL stellen wir eine leistungsstarke, offene Plattform bereit, mit der jede Organisation skalierbare, intelligente und transparente agentische Systeme aufbauen kann.“
Die Zukunft von Agentic AI in Unternehmen gestalten
Agentic AI markiert einen grundlegenden Wandel in der Art, wie Unternehmen ihre Technologie-Stacks gestalten und nutzen. Laut einer Gartner-Studie (Juni 2025) werden bis 2028 rund 15 Prozent der täglichen Geschäftsentscheidungen autonom durch agentische KI getroffen. 33 Prozent der Unternehmensanwendungen verfügen bis dahin über solche Fähigkeiten – gegenüber weniger als einem Prozent im Jahr 2024.
Eclipse LMOS wurde speziell entwickelt, um IT-Teams in Unternehmen zu befähigen, ihre bestehende Infrastruktur, ihr Know-how und ihre DevOps-Praktiken optimal zu nutzen. Auf Basis etablierter Technologien wie Kubernetes, Istio und JVM-basierten Anwendungen integriert sich LMOS nahtlos in Unternehmensumgebungen und beschleunigt so die Einführung von Agentic AI, ohne bestehende Investitionen zu gefährden.
Die Einführung der Agent Definition Language (ADL) baut auf diesem Fundament auf. Sie erlaubt auch nicht-technischen Anwendern das Verhalten von Agenten aktiv mitzugestalten. Business-Expertinnen und -experten – nicht nur Entwickler – können Anforderungen direkt in Agentenlogiken einfließen lassen. Das verkürzt die Markteinführungszeit und stellt sicher, dass das Agentenverhalten präzise das reale Fachwissen widerspiegelt.
„Mit ADL wollten wir die Definition von Agentenverhalten so intuitiv machen wie die Beschreibung eines Geschäftsprozesses – ohne dabei die technische Strenge zu verlieren, die Ingenieure erwarten“, erklärt Arun Joseph, Projektleiter von Eclipse LMOS. „ADL beseitigt die Fragilität promptbasierter Designs und eröffnet Unternehmen einen praktikablen Weg, Agentic AI mit ihren bestehenden Teams und Ressourcen zu skalieren.“
Gemeinsam sorgen diese beiden Säulen – die Nutzung bestehender technischer Investitionen und die Einbindung von Business-Expertise über ADL – dafür, dass sich LMOS von anderen Plattformen für Agentic AI abhebt.
Vorteile für Unternehmen
Im Vergleich zu proprietären Lösungen bietet Eclipse LMOS eine Reihe entscheidender Vorteile:
- Offene Architektur – Innovation entsteht in offenen Umgebungen. LMOS ist Teil eines offenen Ökosystems, das Entwickler, Data Scientists und Organisationen dazu einlädt, gemeinsam an der Zukunft von Multi-Agent-Systemen zu arbeiten.
- Kollaboration – Die Zusammenarbeit von KI-Agenten führt zu besserer Problemlösung. LMOS koordiniert diese Interaktionen über ein Routing, das auf die Absichten oder Ziele der Nutzer abgestimmt ist. So können Agenten innerhalb eines einzigen, integrierten Systems nahtlos zusammenarbeiten.
- Cloud-native Skalierbarkeit – Steigt der Bedarf an KI-Anwendungen, wächst LMOS mit. Die Cloud-native Architektur skaliert dynamisch von wenigen bis hin zu hunderten von Agenten und sorgt für eine gleichbleibend hohe Performance bei wachsender Nutzung.
- Modularität – LMOS ist von Grund auf modular aufgebaut. Neue Agenten lassen sich einfach in der bevorzugten Programmiersprache oder mit dem gewünschten Framework integrieren.
- Erweiterbarkeit – Integration ist der Motor für Innovation. LMOS definiert klare Schnittstellen und Spezifikationen, die es ermöglichen, das Ökosystem schnell und sicher zu erweitern.
- Mandantenfähigkeit – Für den Unternehmenseinsatz konzipiert, ist LMOS von Beginn an mandantenfähig. So können mehrere Mandanten und Agentengruppen effizient innerhalb einer einzigen Infrastruktur verwaltet werden.
In der Praxis im Einsatz
Bei der Deutschen Telekom ist Eclipse LMOS die Grundlage für den preisgekrönten Frag Magenta OneBOT-Assistenten sowie weitere kundenorientierte KI-Systeme. Diese Implementierung – eins der größten Multi-Agent-Enterprise-Deployments Europas – hat bereits Millionen von Service- und Vertriebsinteraktionen in mehreren Ländern verarbeitet und zeigt damit die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von LMOS im produktiven Unternehmenseinsatz.
Mitmachen und Mitgestalten
Entwicklerinnen und Entwickler, Unternehmen und Forschungseinrichtungen sind eingeladen, sich der Community anzuschließen und aktiv zur Weiterentwicklung von Open-Source-Agentic-AI beizutragen. Alle Informationen zum LMOS-Projekt, zu beteiligten Organisationen und zu Möglichkeiten der Mitarbeit finden Sie hier. Weitere Details zu den KI-Initiativen der Eclipse Foundation sind ebenfalls unter eclipse.org/ai verfügbar.
