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 verstehen02 / Einfach starten03 / Wirkung messen
SYSTEM BLUEPRINT / V.01 KONZEPTMODELL
Vom Problem zum kontrollierten KI-SystemScope, Wissen, Agent, Tools und Evaluierungen sind verbunden. Eine Kontrollgrenze schützt die Ausführung.ProblemWissenToolsEvalsAGENTBEGRENZT & MESSBARPOLICY GATE
WISSEN → ENTSCHEIDUNG → AKTIONCONTROL BY DESIGN
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.

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
AuthentifizierungPolicy-GatesTraces & 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 darf
dein System entscheiden?

Mehr Autonomie ist nicht automatisch besser. Der Handlungsspielraum muss zu Risiko, Reversibilität und technischer Absicherung passen.

EntwurfAntwortAktionHohe Konsequenz

Qualitative Entwurfshilfe – keine automatische Risikobewertung.

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 Lesen
ins Systemdesign.

Skizziere deinen Anwendungsfall. Exportiere den Entwurf als Markdown oder JSON und entwickle ihn im Team weiter.

System Design Canvas

Deine Eingaben bleiben in dieser Browser-Sitzung. Kein Versand an einen Server.

LOKALER EXPORT

Keine automatische Speicherung: Vor dem Schließen bitte exportieren.

DIE ENTSCHEIDUNGSREGEL

So einfach wie möglich.
So kontrolliert wie nötig.
So messbar wie sinnvoll.

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