Das LEA AI Agent Authority Model soll Unternehmen dabei unterstützen, den Handlungsspielraum von KI-Agenten an Aufgabe und Situation anzupassen. Das Framework berücksichtigt zwei Aspekte: den Reifegrad eines Unternehmens beim KI-Einsatz und die Befugnisse, die ein Agent im jeweiligen Kontext erhält. Ziel ist, nicht pauschal möglichst viel Autonomie zu gewähren, sondern Entscheidungen über Aufgaben, Risiken und Leitplanken miteinander zu verbinden.
Das Modell unterscheidet vier Stufen der KI-Reife und fünf Berechtigungsgrade: „Inform“, „Recommend“, „Act“, „Coordinate“ und „Governed Autonomy“. Unternehmen können damit einordnen, wo sie KI einsetzen und welche Tätigkeiten Agenten übernehmen sollen. Logistics Reply beschreibt eine schrittweise Ausweitung der Befugnisse, wenn die operative Erfahrung und das Vertrauen zunehmen.
Für die Umsetzung stellt LEA Dynamic Intelligence vorgefertigte Agenten und einen Agent Builder bereit. Seit dem 5. Oktober 2026 sind fünf Agenten für Lageraufgaben verfügbar, die laut Logistics Reply ohne individuelle Entwicklung genutzt werden können. Der Out of Stock Agent untersucht Gründe für fehlende Bestände. Der Labor Distribution Agent erkennt Engpässe und empfiehlt, Personal umzuverteilen. Der ABC Rebalancer Agent aktualisiert Klassifizierungen anhand von Bewegungsdaten und kann freigegebene Änderungen in den Artikelstamm eines Warehouse-Management-Systems zurückschreiben.
Der Dock Scheduling Agent unterstützt die Suche und Buchung von Zeitfenstern an Verladetoren über einen Dialog in natürlicher Sprache. Dabei berücksichtigt er die geltenden Planungsregeln. Der Lost & Found Agent wird bei verzögerten Aufgaben aktiv und kann Kameraeingaben auswerten, um mögliche Ursachen oder Hindernisse zu erkennen, etwa einen blockierten Weg für einen autonomen mobilen Roboter. Jeder Agent hat laut Logistics Reply einen eigenen Datenvertrag und Integrationsansatz; Umfang der delegierten Befugnisse und menschlichen Kontrolle richten sich nach Aufgabe und Einsatzumfeld.