Die Abbildung zeigt den Prozessfluss für ein Betrugserkennungssystem mit mehreren Agents.

• Triggerereignis: Der Ablauf beginnt, wenn entweder das System verdächtige Aktivitäten (wie eine anomale Transaktion) erkennt oder ein Analyst eine Abfrage ausgibt. Dieses Ereignis löst den MCP-Orchestrator-Agent aus.
• MCP-Orchestratorserver: Der MCP-Orchestratorserver verteilt Unteraufgaben an Agents und erfasst und konsolidiert Ergebnisse. Es fungiert als Kontextbrücke und übersetzt Ergebnisse von einem Agent in die Formate und Anforderungen, die für den nächsten erforderlich sind. Agents greifen über die Toolbox des MCP-Servers auf Backend-Services zu. Diese können:
  • Fragen Sie die Oracle Autonomous Database nach Rohdaten ab.
  • Nutzen Sie OCI AI Services/LLM für erweiterte Analysen oder generative Erzählungen.
• Spezialisierte Agenten
  • Datenabruf-Agent: Nach Erhalt einer Anforderung vom Orchestrator fragt dieser Agent Unternehmensquellen wie die Oracle Autonomous Database ab, um relevante Daten wie aktuelle Transaktionen oder Kontohistorien abzurufen.
  • Betrugsanalyse-Agent: Dieser Agent verarbeitet die Daten (die vom Datenabruf-Agent bereitgestellt werden), um anomale Aktivitäten zu erkennen und zu erklären. In der Anfangsphase kann es eine regelbasierte Erkennung oder ein Anomalieerkennungsmodell verwenden. In erweiterten Phasen integriert es OCI Generative AI und LLMs (Large Language Models) mithilfe von OCI-Services.
• Reporting: Sobald die Analyse abgeschlossen ist, werden Ergebnisse und Beschreibungen weitergeleitet:
  • An Ermittler (einschließlich umfassender Erkenntnisse und unterstützender Beweise)
  • So alarmieren und melden Sie Systeme wie Mailserver für weitere Benachrichtigungen oder Eskalationen