Cloudflare hat Clef und Clef-flash vorgestellt, zwei quelloffene KI-Entscheidungsmodelle, die KI-Agenten dabei helfen sollen, schneller strukturierte Entscheidungen zu treffen, ohne langatmige Textantworten zu erzeugen.
Die am 1. Okt. veröffentlichten Modelle zielen auf Aufgaben in Unternehmen ab, etwa das Weiterleiten von Supportanfragen, die Klassifizierung von Websites und die Entscheidung, wann ein automatisierter Workflow eine menschliche Prüfung benötigt.
Beide Modelle sind über Cloudflare Workers AI verfügbar; ihre Gewichte können unter einer Apache-2.0-Lizenz für die lokale Bereitstellung heruntergeladen werden. Cloudflare kündigte außerdem einen Dienst zur Feinabstimmung mittels Reinforcement Learning für Organisationen an, die Clef an ihre eigenen Daten und Workflows anpassen möchten.
Anders als herkömmliche Chatbots erzeugt Clef vordefinierte Antworten mit Wahrscheinlichkeitswerten. Ein Supportsystem könnte beispielsweise eine Kundenanfrage nach Dringlichkeit und Abteilung klassifizieren und anhand dieser Ergebnisse bestimmen, wohin das Ticket weitergeleitet wird.
So funktionieren die Clef-Entscheidungsmodelle von Cloudflare
Laut der Ankündigung von Cloudflare verfolgt Clef einen anderen Ansatz als KI-Modelle, die Antworten Wort für Wort generieren. Das Modell verarbeitet eine Eingabe und bewertet gültige Auswahlmöglichkeiten parallel, wobei es strukturierte Klassifizierungen statt frei formulierter Erklärungen zurückgibt.
Das größere Clef-Modell verwendet ein eingefrorenes Qwen3.8-27B-Backbone, während Clef-flash Qwen3.5-9B nutzt. Beide Modelle setzen spezielle Routing-Komponenten und Adapter ein, die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Entscheidungen verbessern sollen.
Cloudflare zufolge können die Modelle Domains klassifizieren, Kundenserviceanfragen weiterleiten, Vertrauens- und Sicherheitseingaben bewerten und dabei helfen, legitime Webcrawler von potenziell schädlichen Bots zu unterscheiden.
Das Unternehmen behauptet, Clef liege derzeit im Jev Decision Index vorn und habe das Jev-Entscheidungsmodell von Typesafe AI in drei von vier bewerteten Kategorien übertroffen. Cloudflare berichtet außerdem von einer geringeren Latenz in den meisten unternehmensinternen Vergleichen.
Dabei handelt es sich um vom Unternehmen gemeldete Ergebnisse und nicht um unabhängig reproduzierte Leistungsmessungen.
Der Ansatz von Cloudflare könnte für Unternehmen nützlich sein, die zahlreiche automatisierte Workflows betreiben und bei denen die Geschwindigkeit der Klassifizierung sowie konsistente Ausgabeformate die Verarbeitungskosten beeinflussen.
Die Veröffentlichung führt außerdem Anpassungsoptionen ein. Der Reinforcement-Learning-Dienst von Cloudflare nutzt AI Gateway zum Sammeln von Workflow-Daten, Workers AI zur Erstellung von Trainingsläufen, Containers zur Bewertung der Ergebnisse und eine neue Trainer-Komponente zur Aktualisierung der Modellgewichte.
Feinabgestimmte Modelle können anschließend über Workers AI erneut bereitgestellt werden. Der anfängliche Kundensupport erfolgt über das Engineering-Team von Cloudflare; eine Self-Service-Plattform zur Feinabstimmung ist für einen späteren Zeitpunkt geplant.
Organisationen, die eine lokale Bereitstellung erwägen, können die unter der Apache-2.0-Lizenz stehenden Modellgewichte nutzen, ohne den vollständigen Hosting-Stack von Cloudflare einzusetzen. Kunden, die eine von Cloudflare verwaltete Feinabstimmung wünschen, würden einen größeren Teil der KI-Plattform des Unternehmens nutzen.
Die Analyse von eWeek: Schnellere Entscheidungen benötigen weiterhin Sicherheitskontrollen
Clef deckt einen bestimmten Teil eines KI-Workflows ab: die Entscheidung, wie Informationen klassifiziert oder welche vordefinierte Option ausgewählt werden soll. Das Modell bestimmt nicht eigenständig, ob die daraus resultierende Aktion autorisiert ist.
Ein Modell könnte beispielsweise eine Kundenanfrage korrekt als dringend klassifizieren und eine Eskalation empfehlen. Die umgebende Anwendung muss weiterhin entscheiden, ob der Agent die Berechtigung hat, auf Kundendatensätze zuzugreifen, Kontoeinstellungen zu ändern oder externe Systeme zu kontaktieren.
In seinem separaten Vorschlag für ein Agentenzugriffsmodell argumentiert Cloudflare, dass Agentenaktionen anhand der Aufgabe und ihres aktuellen Zustands autorisiert werden sollten – mit eingeschränkten Berechtigungen, statt allein den Entscheidungen eines Agenten zu vertrauen.
Die Unterscheidung gilt auch für andere KI-Systeme in Unternehmen. eWeek hat zuvor darüber berichtet, wie Dataiku KI-Agenten plattformübergreifend erfasst und wie das Agentensicherheitssystem von Nvidia darauf abzielt, autonome Aktivitäten einzuschränken.
Organisationen, die Clef bewerten, sollten daher die Klassifizierungsgenauigkeit, Antwortzeiten, Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten sowie die Richtlinien prüfen, die festlegen, was nach einer Entscheidung geschieht.
Wahrscheinlichkeitswerte können Anwendungen dabei helfen, unsichere Fälle an menschliche Prüfer weiterzuleiten. Ein hoher Wert stellt jedoch keine Autorisierung dar, eine sensible Aktion auszuführen.
Ergebnisse aus unabhängigen Bereitstellungen werden außerdem dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit von Clef außerhalb der Tests von Cloudflare zu bestimmen. Bestehende Benchmarks für KI-Agenten in Unternehmen haben erhebliche Unterschiede zwischen den Fähigkeiten von Modellen und der erfolgreichen Erledigung realer Aufgaben am Arbeitsplatz aufgezeigt.
Bei Aktivitäten mit geringerem Risiko, etwa der Weiterleitung von Support-Tickets, könnten schnellere strukturierte Klassifizierungen den Verarbeitungsaufwand reduzieren. Sicherheitskritische Entscheidungen in den Bereichen Betrug, Kundendaten oder Zugriffskontrollen erfordern zusätzliche Schutzmaßnahmen.
Clef bietet Entwicklern eine weitere Möglichkeit, die Klassifizierung innerhalb von KI-Agenten-Workflows zu handhaben. Ob Unternehmen die Lösung umfassend einsetzen werden, hängt davon ab, wie präzise die Wahrscheinlichkeitswerte bei ihren eigenen Daten funktionieren und wie zuverlässig nachgelagerte Systeme Autorisierungs- und Genehmigungsanforderungen durchsetzen.
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