VON DER IDEE ZUM PRODUKTIONSREIFEN KI-SYSTEM
Nicht nur intelligent.Sondern betreibbar. Gute KI-Systeme beginnen nicht mit einem Modell. Sondern mit einem klaren Problem, bewussten Grenzen und einer Architektur, die sich im Alltag bewährt.
01 / Problem verstehen 02 / Einfach starten 03 / Wirkung messen
SYSTEM BLUEPRINT / V.01 KONZEPTMODELL
Vom Problem zum kontrollierten KI-System Scope, Wissen, Agent, Tools und Evaluierungen sind verbunden. Eine Kontrollgrenze schützt die Ausführung. Problem Wissen Tools Evals AGENT BEGRENZT & MESSBAR POLICY GATE
Kein Tool-Bingo. Keine Autonomie ohne Grenzen. Keine Komplexität ohne Nutzen.
01 / DAS FRAMEWORK
Fünf Schichten.Ein lernendes System. Vom Geschäftsproblem bis zur Optimierung. Jede Schicht beantwortet eine andere Frage – und liefert die Grundlage für die nächste.
01 Scope & Annahmen ↗ 02 Architektur ↗ 03 Observability ↗ 04 Production & Ops ↗ 05 Optimierung ↗
DIE RICHTIGE FRAGE ZUERST
Was soll besser werden? Kläre Nutzer, Problem, Ziel und Handlungsspielraum, bevor du Modelle oder Frameworks auswählst.
Nutzer und messbares Ergebnis beschreiben KI-Anteil und Nicht-Ziele festlegen Daten, Eingaben, Betrieb und Risiken dokumentieren ERGEBNIS DER SCHICHT Ein abgegrenzter Auftrag mit expliziten Annahmen und Autonomiegrenzen.
↺ Feedback aus Betrieb und Evaluierungen kann Entscheidungen in jeder früheren Schicht verändern.
02 / ARCHITEKTUR-WORKBENCH
Ein Agent.Ein klarer Bauplan. Ein Kundensupport-Agent als Beispiel. Erkunde, wie Wissen, Werkzeuge, Memory und Koordination zusammenarbeiten.
KARC / KONZEPTUELLE ARCHITEKTUR
K Know Wissen finden ↓
R Remember Kontext behalten →
C Coordinate Ablauf begrenzen ←
A Act Kontrolliert handeln Authentifizierung Policy-Gates Traces & Evals
COORDINATE
Der begrenzte Agenten-Loop Der Agent antwortet, fragt nach, nutzt ein erlaubtes Tool oder eskaliert. Schritte, Wiederholungen und Laufzeit sind begrenzt.
Kontext → Entscheidung → Aktion / Antwort
Der Modellvorschlag ist keine Ausführungsberechtigung.
03 / AUTONOMIE & KONTROLLE
Wie viel darfdein System entscheiden? Mehr Autonomie ist nicht automatisch besser. Der Handlungsspielraum muss zu Risiko, Reversibilität und technischer Absicherung passen.
STUFE 02 Routine direkt beantworten Die KI antwortet innerhalb klarer Regeln. Bei fehlendem Wissen stellt sie Rückfragen oder übergibt.
Kontrolle: belastbarer Kontext, Qualitätsprüfungen und Eskalation.
04 / MESSBAR STATT MAGISCH
Finde die Ursache.Nicht nur den Fehler. Gute Evaluierungen zeigen, welche Komponente verändert werden muss. Ein allgemeiner Qualitätsscore reicht dafür nicht.
01 / RETRIEVAL Fehlt Information? Context Precision und Recall helfen, Qualität und Vollständigkeit des Kontexts zu untersuchen.
02 / ANTWORT Ist sie belegt? Groundedness und Faithfulness prüfen, ob Aussagen durch den verfügbaren Kontext gestützt werden.
03 / TOOLS Richtig gehandelt? Werkzeugauswahl, Argumente, Ausführungserfolg und Wiederholungen getrennt betrachten.
04 / GESAMTFLOW Problem gelöst? Lösung, angemessene Eskalation, Latenz, Kosten und Kundenzufriedenheit zusammen bewerten.
Die Signalformen sind illustrative Grafiken, keine gemessenen Ergebnisse.
05 / DEIN ENTWURF
Vom Lesenins Systemdesign. Skizziere deinen Anwendungsfall. Exportiere den Entwurf als Markdown oder JSON und entwickle ihn im Team weiter.
DIE ENTSCHEIDUNGSREGEL
So einfach wie möglich. So kontrolliert wie nötig.So messbar wie sinnvoll. Zurück nach oben ↑ Technische Datenschutzhinweise Diese Vorlage lädt keine externen Fonts, Skripte oder Analyse-Dienste. Das Arbeitsblatt übermittelt keine Formulardaten und verwendet weder Cookies noch Browser-Speicher. Exporte werden im Browser erzeugt.
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