Manhattan Associates startet „AI Agent Workforce“: Was die neue Agenten-Suite für Supply Chain und Omnichannel-Handel bedeutet

Manhattan Associates hat am 8. Januar 2026 die kommerzielle Verfügbarkeit seiner „AI Agent Workforce“ bekanntgegeben – einer Suite spezialisierter KI-Agenten, die direkt in der Manhattan Active® Plattform verankert sind und operative Entscheidungen in Echtzeit treffen. Für Handelsunternehmen, Logistiker und D2C‑Marken markiert dies einen Wendepunkt: Agentic AI verlässt das Pilotstadium und wird als produktive Standardfunktion in Supply-Chain- und Omnichannel-Systemen verfügbar.

Der folgende Beitrag ordnet ein, was genau Manhattan geliefert hat, wie sich Interactive und Autonomous Agents unterscheiden, welche neuen Fähigkeiten sich in Fulfilment, Lagerbetrieb und Omnichannel-Commerce ergeben und was Verantwortliche jetzt strategisch und organisatorisch vorbereiten sollten.

Kontext: Was Manhattan konkret angekündigt hat

Einbettung in Manhattan Active statt „AI-Overlay“

Kern der Ankündigung ist, dass die AI Agent Workforce nicht als externe AI-Layer, sondern nativ in allen Manhattan Active® Lösungen läuft. Die Agenten „leben“ innerhalb der Plattform und greifen direkt auf operative Daten und Transaktionen zu, statt über separate Data Lakes oder Integrationsschichten zu arbeiten.

Das ist ein wichtiger Unterschied zu vielen bisherigen AI‑Ansätzen im Handel, die oft als Reporting‑ oder Assistenzschicht über bestehenden Systemen lagen. Manhattan positioniert seine Agenten dagegen als ausführende, kontextbewusste Einheiten, die Workflows anstoßen, Entscheidungen treffen und Prozesse eigenständig korrigieren können.

Zwei Typen von Agenten: Interactive und Autonomous

Die Suite umfasst zwei grundlegende Klassen von Agenten:

• Interactive Agents: Digitale Assistenten, die in den User Interfaces von Manhattan Active-Oberflächen eingebettet sind. Sie führen Mitarbeitende durch Aufgaben, schlagen Entscheidungen vor und vereinfachen komplexe Prozessschritte. Beispiele:

- Store Associate Agent: Liefert in Echtzeit Einblicke in Verkaufsperformance, Cross-Selling-Chancen, verfügbare Bestände und Omnichannel-Aufträge auf Filialebene.

- Contact Center Agent: Stellt Kundenservice-Teams kontextuelle Kundendaten, Bestellhistorie, Retoureninformationen und Status von Lieferungen bereit und schlägt nächste beste Aktionen vor.

• Autonomous Agents: Im Hintergrund laufende Agenten, die kontinuierlich überwachen, Anomalien erkennen und eigenständig Maßnahmen ergreifen. Genannt werden u. a.:

- Labor Agent: Optimiert die Personalallokation im Lager auf Basis der Restarbeit, Prioritäten und Servicelevel-Ziele.

- Shipment Tracking Agent: Identifiziert potenzielle Lieferprobleme in Echtzeit und empfiehlt oder triggert Gegenmaßnahmen.

- Wave Coordinator Agent (im Warehouse-Kontext): Koordiniert Kommissionierwellen, steuert Reihenfolgen und Ressourcenauslastung.

Manhattan Agent Foundry™ als Entwicklungs- und Governance-Layer

Parallel zur Agent Workforce stellt Manhattan die Agent Foundry™ bereit – eine Plattform, mit der Kunden eigene Agenten erstellen oder vorhandene Agenten anpassen können. Wichtige Punkte:

• Low-Code / Natural Language: Neue Agenten sollen sich per natürlicher Sprache und API-Auswahl konfigurieren lassen, ohne dass jede Änderung ein Softwareprojekt erfordert.

• Wiederverwendbare Referenzagenten: Manhattan liefert Standardagenten, die als Vorlagen dienen – etwa für Dock-Management, Bestandsanomalien oder Filialprozesse.

• Interoperabilität über A2A und MCP: Agenten sind mit Agent‑zu‑Agent- und MCP‑Standards kompatibel und können damit mit externen Enterprise-Agenten (z. B. auf Hyperscaler-Plattformen) kommunizieren.

Damit verschiebt sich Agentic AI von proprietären „Black Boxes“ hin zu einem offeneren, standardisierten Ökosystem, in dem Unternehmen eigene Domänenlogik über Agenten kapseln können.

Technische und operative Neuerungen im Detail

1. Vom Reporting zur Echtzeit-Entscheidung im Lagerbetrieb

In klassischen Warehouse-Management-Systemen (WMS) erfolgt Optimierung häufig in Batchläufen: Wellenplanung, Schichtplanung, Slotting-Optimierung. Manhattan verbindet diese Mechanismen nun mit ständig laufenden Autonomous Agents, die:

• Live-Daten zu Auftragslast, Rückständen, Cut-Off-Zeiten und verfügbaren Ressourcen auswerten,

• personalgenaue Empfehlungen geben (z. B. „verlagere fünf Mitarbeiter von Wareneingang zu Single-Order-Picking für Region X“),

• automatisch Aufgabenqueues und Prioritäten neu anordnen.

Implikation: Lager, die bisher mit statischen Wellen und Tagesplänen gearbeitet haben, können in Richtung dynamisches, agentengesteuertes „Flow Warehouse“ wechseln – ohne ein separates AI-Projekt aufsetzen zu müssen.

2. End-to-End-Omnichannel-Orchestrierung über Agenten

Im Omnichannel-Commerce verknüpft Manhattan bereits Order Management, Bestandsverfügbarkeit, Filiale und Fulfilment. Die Agent Workforce ergänzt dies um:

• Store Associate Agent, der Filialmitarbeitende kontextsensitiv durch Aufgaben führt: Click & Collect, Ship-from-Store, Endless-Aisle-Verkäufe.

• OMS-/Konfigurationsagenten (über verwandte Releases), die natürliche Sprache für Regeländerungen nutzen (z. B. „erhöhe Sicherheitsbestand für Kategorie ‚Winterjacken‘ in DACH um 15 % bis KW 6“).

• Kundendienstagenten, die kanalübergreifende Einsicht in Bestellungen, Claims und Lieferstatus bieten und direkt Workflows wie Ersatzlieferungen oder Gutschriften anstoßen.

Neu ist die operative Durchgängigkeit: Agenten sehen nicht nur Daten, sondern können die zugrundeliegenden Manhattan-Transaktionen in Echtzeit ändern.

3. Beispiel Eaton: Agenten im Warehouse im produktiven Einsatz

Als konkretes Early-Access-Beispiel wird Eaton genannt, ein Power-Management-Unternehmen, das mehrere Active Agents im Warehouse nutzt. Dort kommen u. a. zum Einsatz:

• der Wave Coordinator Agent zur Orchestrierung von Kommissionierwellen,

• der Labor Agent zur fein granularen Steuerung der Mitarbeitenden

• sowie ein gemeinsam mit Manhattan entwickelter Dock Agent, der An- und Abladevorgänge überwacht und priorisiert.

Erste Effekte laut Eaton:

• erhöhte Effizienz durch bessere Zuordnung von Arbeitskräften zu Zonen,

• schnellere Reaktion auf Engpässe an den Verladerampen,

• höhere Servicelevels durch frühzeitig erkannte Verzögerungen.

Für Entscheider ist dieses Beispiel wichtig, weil es zeigt, dass Agentic AI nicht nur als PoC existiert, sondern in einem industriellen Großumfeld mit komplexer Lagerlogik produktiv arbeitet.

Auswirkungen und Chancen für Unternehmen

Beschleunigte AI-Roadmaps ohne Aufbau eigener Agentenplattformen

Viele Retailer, 3PLs und Hersteller haben in den letzten 12–18 Monaten Agentic-AI-Strategien formuliert, aber kämpfen mit:

• fehlenden internen AI-Engineering-Ressourcen,

• fragmentierten Datenlandschaften,

• Sicherheits- und Governance-Fragen rund um LLMs.

Mit der AI Agent Workforce können Unternehmen einen Teil dieser Herausforderungen an einen Plattformanbieter auslagern, der:

• Datenhaltung, Sicherheitsmodell und Berechtigungen bereits im Core-System regelt,

• Standardagenten für typische Supply-Chain- und Omnichannel-Funktionen mitliefert,

• und eine Governed-Umgebung (Agent Foundry) für kundenspezifische Agenten bereitstellt.

Das senkt die Einstiegshürde erheblich – insbesondere für Organisationen, die nicht selbst eine generische Agentenplattform bauen wollen, sondern konkrete operative Use Cases adressieren möchten.

Produktivitätshebel entlang der Supply Chain

Konkret lassen sich folgende Hebel skizzieren:

1. Servicelevel & Liefertreue:

- Shipment Tracking Agents erkennen systematisch verspätete oder gefährdete Sendungen und stoßen proaktiv Gegenmaßnahmen an (z. B. Aufsplitten von Aufträgen, alternative Routen, Kundenbenachrichtigungen).

- Im Store sorgen Associate Agents für bessere Bestandsnutzungsgrade und geringere Out-of-Stock-Raten.

1. Betriebskosten & Effizienz:

- Labor Agents reduzieren Über- und Fehlallokationen, was insbesondere bei hohen Lohnkosten und Saisonalität relevantes Einsparpotenzial erschließt.

- Autonomous Agents nehmen repetitive Monitoring-Aufgaben ab (Dashboards prüfen, Schwellenwerte überwachen), sodass Führungskräfte sich auf Ausnahmefälle konzentrieren können.

1. Planungsqualität & Resilienz:

- Agenten können Planabweichungen in nahezu Echtzeit erkennen und Korrekturen einleiten, statt dass diese erst in Wochen- oder Monatsreports sichtbar werden.

- In Kombination mit Simulationsfunktionen (z. B. Fulfilment-Szenarien) lassen sich alternative Strategien testen, bevor sie großflächig ausgerollt werden.

Risiken und offene Fragen

Trotz der Chancen müssen Unternehmen eine Reihe von Risiken aktiv managen:

• Kontrollverlust und Governance: Autonomous Agents, die eigenständig handeln, benötigen klare Guardrails. Es muss transparent sein, in welchen Bereichen sie vorgeschlagene Aktionen nur empfehlen und wo sie selbst ausführen dürfen.

• Fehlanreize durch falsche Zielgrößen: Werden Agenten nur auf Produktivitätskennzahlen optimiert, können negative Seiteneffekte entstehen (z. B. Überlastung bestimmter Teams, Vernachlässigung von Service-KPIs).

• Change Management: Store-Mitarbeitende, Planer und Lagerleiter müssen lernen, mit Empfehlungen und Eingriffen von Agenten zu arbeiten, ohne sich entmachtet zu fühlen oder Empfehlungen blind zu übernehmen.

• Vendor Lock-in: Eine tief in Manhattan Active integrierte Agentenlandschaft macht den Plattformanbieter strategisch noch zentraler. Die Interoperabilität über A2A/MCP mindert dieses Risiko, eliminiert es aber nicht.

Praxisnahe Szenarien aus Handel und Logistik

Szenario 1: Omnichannel-Fashion-Retailer in Peak-Saison

Ein europaweit agierender Fashion-Retailer betreibt 300 Filialen und mehrere E‑Commerce-Läger. In der Vorweihnachtszeit laufen täglich mehrere Hunderttausend Bestellpositionen über das System.

• Vorher: Die Zentrale definiert fixe Fulfilment-Regeln und Sicherheitsbestände. Filialen melden Engpässe per E‑Mail oder Chat. Personalplanung im Lager wird im Wesentlichen manuell über Excel gesteuert.

• Mit AI Agent Workforce:

- Der Store Associate Agent markiert Filialen frühzeitig als kritisch, wenn bestimmte Warengruppen stark anlaufen und Lieferzeiten knapp werden.

- Der Labor Agent verschiebt Lagerressourcen dynamisch zwischen E‑Commerce- und Replenishment-Aufträgen und reduziert Überstunden.

- Ein kundenspezifischer Promotion Impact Agent, in Agent Foundry erstellt, bewertet Live-Daten aus Marketingkampagnen und Bestellaufkommen und passt Fulfilment-Prioritäten an.

Ergebnis: Höhere Lieferquote in der Peak-Saison, weniger Notfall-Transporte und geringere Personalkosten trotz Volumenspitzen.

Szenario 2: 3PL mit Multi-Kunden-Lägern

Ein 3PL-Provider betreibt mehrere Multi-Client-Warehouses für unterschiedliche Branchen. Bisher waren Optimierungen stark kundenspezifisch und IT-intensiv.

Mit Manhattan-Agenten kann der 3PL:

• Standardagenten (Labor, Wave Coordinator, Shipment Tracking) pro Kunde konfigurieren, ohne Kernlogik immer wieder neu zu entwickeln.

• über Agent Foundry kundenspezifische Agenten bauen, etwa:

- einen Temperature-Sensitive Goods Agent, der Kühlketten überwacht,

- einen SLA Breach Prevention Agent, der für jeden Kunden individuell definierte SLA-Profile überwacht.

Das schafft die Basis für differenzierte Serviceangebote („AI-optimierte Lagersteuerung“ als Tarifbestandteil) und kann im Vertrieb als Mehrwert argumentiert werden – bei gleichzeitig hoher Wiederverwendbarkeit im Operations-Backend.

Szenario 3: D2C-Marke mit begrenzten IT-Ressourcen

Eine mittelgroße D2C-Marke, die Manhattan Active als Cloud-Service nutzt, verfügt über ein kleines internes IT-Team. Eigene AI‑Plattformen aufzubauen wäre realistisch nicht leistbar.

Durch die Agent Workforce kann das Unternehmen dennoch:

• einen Returns Optimization Agent einführen, der Retourengründe analysiert, Schwachstellen im Produktportfolio herausarbeitet und Handlungsvorschläge an Category Management und Qualitätssicherung liefert,

• den Contact Center Agent nutzen, um First-Level-Support zu entlasten und Bearbeitungszeiten je Ticket zu senken,

• mit einem vorkonfigurierten Inventory Health Agent Überbestände, Ladenhüter und drohende Out-of-Stock-Situationen automatisiert identifizieren lassen.

So wird Agentic AI nutzbar, ohne dass eine große Data-Science- oder MLOps-Infrastruktur aufgebaut werden muss.

Business-Relevanz: Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

1. Agentic-AI-Strategie mit der bestehenden Manhattan-Roadmap abgleichen

CIOs, CDOs und Supply-Chain-Verantwortliche sollten kurzfristig prüfen:

• Welche Manhattan Active-Module sind im Einsatz (WMS, TMS, OMS, Store, Contact Center)?

• Welche der angekündigten Standardagenten sind für die eigene Prozesslandschaft relevant?

• Welche geplanten Eigenentwicklungen (z. B. interne Agenten auf Hyperscalern) lassen sich durch die Agent Workforce ersetzen oder sinnvoll ergänzen?

Ziel ist ein konsistenter Agentic-AI-Baukasten, statt paralleler, unverbundener Initiativen in Fachbereichen.

2. Governance-Framework für Agenten definieren

Unternehmen sollten ein zentrales Agent Governance Board etablieren, das u. a. festlegt:

• Klassifikation der Agenten (nur Empfehlungen vs. operative Aktionen),

• Freigabeprozesse für neue oder angepasste Agenten in der Agent Foundry,

• Monitoring- und Audit-Anforderungen (Logging von Entscheidungen, Rollback-Mechanismen),

• Verantwortlichkeiten zwischen IT, Fachbereichen und ggf. externen Partnern.

So lassen sich Risiken von Fehlkonfigurationen oder ungewollten Verhaltensweisen systematisch begrenzen.

3. Priorisierte Use-Case-Roadmap definieren

Statt Agenten breit „auszurollen“, empfiehlt sich eine klare Priorisierung:

1. Schnelle Effizienzhebel mit klaren KPIs (z. B. Labor Agent im Lager, Shipment Tracking Agent für kritische Märkte).

2. Kundenerlebnis-kritische Bereiche (Store Associate und Contact Center Agenten, insbesondere bei hoher Retourenquote oder Serviceproblemen).

3. Innovative, differenzierende Use Cases, die über Agent Foundry individuell entwickelt werden (z. B. Nachhaltigkeitsagenten, CO₂-optimierte Routenwahl, dynamische Service-Level je Kundensegment).

Zu jedem Use Case sollten Business KPIs, technische Voraussetzungen und Change-Maßnahmen definiert werden.

4. Kompetenzen in den Fachbereichen aufbauen

Agenten sind keine rein technische Innovation. Fachbereiche brauchen:

• Schulungen, wie Agentenentscheidungen zu interpretieren sind,

• klare Regeln, wann Empfehlungen übersteuert werden dürfen oder sollen,

• Feedbackkanäle, um Agenten-Logik (über Agent Foundry) iterativ zu verbessern.

Hier kann ein „Agent Champion“-Netzwerk helfen: Key-User je Standort oder Funktion, die Feedback sammeln und mit IT/Product-Ownern der Agenten zusammenarbeiten.

5. Architektur- und Integrationsfragen klären

Auch wenn Agenten innerhalb von Manhattan Active laufen, sollten Architekturteams prüfen:

• wie Agenten mit bestehenden Data Warehouses, Planning-Tools und BI-Systemen interagieren,

• welche externen Systeme (z. B. Transportdienstleister, externe OMS, Marktplätze) in Agenten-Workflows einbezogen werden müssen,

• wie sich unternehmensweite Agentenplattformen (z. B. auf Azure, GCP, AWS) über die A2A/MCP-Standards mit Manhattan-Agenten verbinden lassen.

So entsteht eine integrierte Agentenlandschaft, statt einer neuen Silo-Schicht.

Fazit und zentrale Takeaways

Mit der AI Agent Workforce hebt Manhattan Associates Agentic AI im Supply-Chain- und Omnichannel-Kontext auf ein neues Reifestadium: von Pilotprojekten hin zu tief integrierten, produktiven Standardfunktionen. Für Unternehmen, die bereits auf Manhattan Active setzen oder den Wechsel prüfen, eröffnet sich ein konkreter Pfad, AI‑gestützte Automatisierung entlang der gesamten Wertschöpfungskette schnell und skalierbar zu nutzen.

Kernpunkte für Entscheider:

• Nativ integrierte Agenten in Manhattan Active ersetzen AI-Overlay-Ansätze und ermöglichen operative Echtzeitentscheidungen direkt im WMS, OMS und Store-System.

• Interactive und Autonomous Agents decken sowohl Assistenz- als auch Automatisierungsaufgaben ab – von Filialprozessen über Kundendienst bis zur Lager- und Arbeitskräfteplanung.

• Agent Foundry™ macht die Plattform erweiterbar und erlaubt Unternehmen, eigene, domänenspezifische Agenten zu bauen, ohne bei Null zu starten.

• Frühe Praxisbeispiele wie Eaton zeigen, dass Agenten reale Effizienzgewinne in komplexen Warehouse-Umgebungen liefern können.

• Strategischer Handlungsbedarf besteht vor allem in Governance, Use-Case-Priorisierung, Kompetenzaufbau und der Integration in bestehende IT- und Datenarchitekturen.

• Unternehmen, die frühzeitig eine klare Agentic-AI-Roadmap definieren und eng mit ihrem Plattformanbieter zusammenarbeiten, können sich mittelfristig deutliche Vorteile bei Kosten, Servicequalität und Resilienz ihrer Supply Chain sichern.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist die AI Agent Workforce von Manhattan Associates?

Die AI Agent Workforce ist eine Suite spezialisierter KI-Agenten, die nativ in die Manhattan Active-Plattform integriert sind. Sie automatisiert operative Entscheidungen entlang der Supply Chain und im Omnichannel-Handel, etwa in Lager, Fulfilment, Filiale und Contact Center, und greift direkt auf Transaktionen und Echtzeitdaten zu.

Wie funktionieren die Interactive und Autonomous Agents in Manhattan Active konkret?

Interactive Agents unterstützen Mitarbeitende direkt in den Benutzeroberflächen, indem sie Empfehlungen geben, Workflows führen und komplexe Aufgaben vereinfachen – zum Beispiel für Store-Mitarbeitende oder Contact-Center-Teams. Autonomous Agents laufen im Hintergrund, überwachen kontinuierlich Prozesse, erkennen Anomalien und stoßen eigenständig Maßnahmen an, etwa bei Personalallokation, Wellensteuerung oder Sendungsverfolgung.

Welche Vorteile bringt die AI Agent Workforce für Handel, 3PLs und D2C-Marken?

Unternehmen profitieren von höherer Effizienz, besseren Servicelevels und einer verbesserten Planungsqualität, ohne selbst eine eigene Agentenplattform aufbauen zu müssen. Standardagenten decken typische Supply-Chain- und Omnichannel-Use-Cases ab, während sich über Agent Foundry kundenspezifische Agenten für differenzierende Services entwickeln lassen.

Was ist der Unterschied zwischen der AI Agent Workforce und klassischen AI-Overlay-Lösungen?

Klassische AI-Overlays sitzen meist wie eine Reporting- oder Assistenzschicht über bestehenden Systemen und haben nur indirekten Zugriff auf Prozesse. Die AI Agent Workforce ist dagegen direkt in Manhattan Active eingebettet, kann operative Workflows und Transaktionen in Echtzeit verändern und agiert damit als ausführende, kontextbewusste Instanz statt als reines Analyse-Tool.

Welche Rolle spielt die Manhattan Agent Foundry für Unternehmen?

Die Agent Foundry ist der Entwicklungs- und Governance-Layer, mit dem Unternehmen eigene Agenten erstellen oder Standardagenten anpassen können. Sie bietet Low-Code- bzw. Natural-Language-Konfiguration, wiederverwendbare Referenzagenten und unterstützt A2A- bzw. MCP-Standards, sodass sich Manhattan-Agenten in eine breitere Enterprise-Agentenlandschaft integrieren lassen.

Welche Risiken und Herausforderungen müssen bei der Einführung der AI Agent Workforce beachtet werden?

Kritisch sind klare Governance-Regeln, um Kontrollverlust bei Autonomous Agents zu vermeiden, eine sinnvolle Zielsetzung der Agenten-KPIs sowie professionelles Change Management in den Fachbereichen. Zudem sollten Unternehmen das Risiko von Vendor Lock-in, Integrationsfragen mit bestehenden Daten- und Planungssystemen und die laufende Überwachung von Agentenentscheidungen aktiv adressieren.

Was sollten CIOs und Supply-Chain-Verantwortliche jetzt konkret tun?

Unternehmen sollten ihre Agentic-AI-Strategie eng mit der eigenen Manhattan-Active-Roadmap abgleichen, priorisierte Use Cases mit klaren KPIs definieren und ein zentrales Agent-Governance-Framework aufsetzen. Parallel gilt es, Kompetenzen in den Fachbereichen aufzubauen und sicherzustellen, dass Architektur und Integrationen auf eine skalierbare, interoperable Agentenlandschaft ausgerichtet werden.