Referenzarchitekturen

Enterprise-KI-Referenzarchitekturen

End-to-End-Blaupausen für agentische Enterprise-Systeme – jede kombiniert Patterns und Wissen zu einer funktionierenden Architektur für einen konkreten Anwendungsfall, inklusive Referenzszenario, KPIs, Kosten- und Skalierungsmerkmalen, beobachteten Fehlermustern und Erkenntnissen. Entwickelt für Menschen und KI-Agenten.

Customer Experience

ARCH-001Customer Experience

Kundenservice-Agent

Eine Referenzarchitektur für einen Enterprise-Kundenservice-Agenten, der häufige Anfragen End-to-End löst – er antwortet auf Basis einer fundierten (grounded) Wissensdatenbank, agiert über Tools in CRM- und Ticketing-Systemen und eskaliert an einen Menschen, wenn das Vertrauen (Confidence) gering oder die Aktion folgenschwer ist. Sie kombiniert Retrieval für das Grounding mit risikobasierter menschlicher Freigabe zur Sicherheit und ist beobachtbar (observable), sodass jede Konversation evaluiert und verbessert werden kann.

Wissen & Suche

ARCH-002Wissen & Suche

Enterprise Knowledge Assistant

Eine Referenzarchitektur für einen internen Wissensassistenten, der Fragen von Mitarbeitenden auf Basis unternehmenseigener Dokumente – Wikis, Richtlinien, Tickets, Code – beantwortet, inklusive Quellenangaben und unter Berücksichtigung der jeweiligen Zugriffsberechtigungen. Sie kombiniert hybrides Retrieval und Reranking für das Grounding, berechtigungsbasiertes Filtern für die Sicherheit und ein Evaluation Harness, damit die Antwortqualität gemessen statt nur vorausgesetzt wird. Die Herausforderungen liegen nicht im Modell, sondern in der Retrieval-Qualität, der Zugriffskontrolle und der Evaluierung.

Vertrieb

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Sales Copilot

Ein Sales Copilot ist ein Agent, der Vertriebsmitarbeiter End-to-End unterstützt: Er recherchiert Accounts aus CRM- und Produktdaten, entwirft personalisierte Kundenansprachen und Follow-ups, protokolliert Aktivitäten, schlägt Next-Best-Actions vor und bereitet Meeting-Briefings vor. Alles basiert auf dem CRM-, Deal- und Produktwissen des Unternehmens (Grounding), um halluzinierte Behauptungen über Funktionen oder Preise zu vermeiden. Der Vertriebsmitarbeiter behält die Kontrolle: Jede ausgehende Aktion erfordert eine menschliche Freigabe (Human-Approval Gate), sodass der Agent zwar Entwürfe erstellt, aber niemals selbstständig Nachrichten an Kunden sendet. Der Erfolg wird ehrlich an der Produktivität der Mitarbeiter und dem Einfluss auf die Pipeline gemessen, nicht an oberflächlichen Aktivitätszahlen.

Operations

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Operations Center

Ein Operations Center ist ein agentisches AIOps-System, das Monitoring-Signale und Warnmeldungen überwacht, diese korreliert und triagiert, die wahrscheinliche Ursache diagnostiziert und ausschließlich geprüfte Runbook-Fehlerbehebungen ausführt – wobei destruktive oder neuartige Aktionen der menschlichen Freigabe vorbehalten bleiben. Es reduziert die Alarmmüdigkeit und verkürzt die mittlere Zeit bis zur Behebung (MTTR), indem es sichere, primär lesende Diagnosen automatisiert, während riskante Schreibvorgänge an On-Call-Ingenieure eskaliert werden. Jede Aktion ist auditierbar und umkehrbar. Der Erfolg wird ehrlich anhand von MTTR, der Rate fehlerhafter Aktionen und der Eskalationspräzision gemessen, nicht am Automatisierungsvolumen.

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Agentisches Immunsystem

Referenzarchitektur, um KI-Agenten im Unternehmen zu betreiben, ohne das Vertrauen auf einen einzelnen zu bündeln. Fünf Schichten – Identität, minimale Rechte, Eindämmung, Aufsicht und Wiederherstellung – gehen davon aus, dass irgendein Agent irgendwann falsch handelt oder unterwandert wird, und machen diesen Tag überlebbar statt katastrophal. Verteidigungseinheit ist der einzelne Lauf, nicht die Flotte.

KI-Workforce

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AI Workforce

Eine AI Workforce ist ein orchestriertes Team spezialisierter Agenten, die unter der Leitung eines Supervisors bei mehrstufigen Geschäftsprozessen zusammenarbeiten. Der Supervisor zerlegt ein Ziel, priorisiert und delegiert Teilaufgaben an spezialisierte Agenten (Recherche, Entwurf, QS), und diese teilen ihren Zustand über einen gemeinsamen Speicher. Agenten eskalieren an Menschen, wenn sie an ihre Grenzen stoßen, und jeder Schritt ist beobachtbar und gesteuert. Betrachten Sie dies wie das Management digitaler Mitarbeiter: Der Erfolg hängt weniger von einem einzelnen Agenten ab, sondern vielmehr von der Koordination, einer klaren Verantwortlichkeit über ein Agenten-Registry, menschlicher Aufsicht und der Bewertung des gesamten Teams anstelle einzelner Teile.