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Folgen wir einer Lösung innerhalb des Systems.
Eine Architektur kann eine Website, ein Betriebssystem, eine Automatisierung oder eine KI-Lösung tragen. Wir durchgehen ihre Daten, Regeln, Integrationen, Kontrollen und den Endnachweis, ohne anzunehmen, dass alles Agenten braucht.
Schauen wir zuerst auf alle Schichten.
Das ist keine Markenliste. Es ist eine Art zu verstehen, welcher Teil die Anfrage erhält, welcher Informationen sucht, welcher entscheidet und welcher das Geschehen protokolliert.
Flows · Validierungen · Zustände · Freigaben
Regeln · Aufgaben · Agenten · Werkzeuge · Warteschlangen
LLM · Vision · Audio · Vorhersage · Routing
Embeddings · Suche · RAG · Berechtigungen
APIs · Events · ETL · Datenbasen · Dokumente
Daten · Verantwortliche · Zugriffe · Bewertungen · Logs · Audit
Jedes digitale System hat eine physische Dimension.
Rechenleistung, Sensorik, Optik und Mechanik stützen jedes Ergebnis.
Bevor Sie Informationen verwenden, müssen Sie wissen, wer dafür verantwortlich ist.
Daten zu steuern heißt, Eigentum, Qualität, Herkunft, Zugriff, Aufbewahrung und zulässige Nutzung zu vereinbaren. Diese Basis dient für Berichte, Software, Automatisierungen und auch für RAG: Den richtigen Ordner zu öffnen reicht nicht, wenn der Inhalt veraltet ist oder niemand seinen Ursprung erklären kann.
Single Source of Truth
Das operative System bleibt autoritativ; eine Kopie oder ein Modell erfindet keine Zustände.
Verantwortung und Zugriff
Jede Datendomäne hat Verantwortliche und Regeln, die über alle Kanäle hinweg gelten.
Herkunft und Nachverfolgbarkeit
Ein relevanter Output muss zeigen, welche Quellen, Transformationen und Versionen er verwendet hat.
Autonomie wird entworfen; sie wird nicht vorausgesetzt.
Ein Agent braucht eigene Identität, eine verantwortliche Person, begrenzte Werkzeuge und eine Eskalationsrichtlinie. Autonomie wird schrittweise vergeben und jede sensible Aktion muss beobachtbar, überprüfbar und, wenn möglich, reversibel sein.
Kein Zugriff auf externe Systeme.
Liest gesteuerte Daten mit definierten Berechtigungen.
Aktionen zur menschlichen Prüfung vorbereiten.
Agiert innerhalb von Grenzen und protokolliert Nachweise.
Steuert lange Flows mit Pausen, Budget und Eskalation.
Das Modell ist ebenfalls eine Risikofläche.
Sensible Daten
Minimierung, Verschlüsselung, Aufbewahrung und Residenz je nach Kontext.
Prompt Injection
Nicht vertrauenswürdige Inhalte sollten nicht in privilegierte Anweisungen umgewandelt werden.
Übermäßige Berechtigungen
Jedes Tool arbeitet mit der minimal nötigen Identität und Reichweite.
Falsche Antwort
Bewertung, Schwellen, Enthaltung und Überprüfung bei sensiblen Entscheidungen.
Unumkehrbare Aktion
Explizite Bestätigung, Idempotenz und Kompensationsmechanismen.
Fehlender Nachweis
Technische und geschäftliche Logs, die erlauben, zu rekonstruieren, was geschah.
Was nicht evaluiert wird, scheint nur zu funktionieren.
Bewertungssatz
Reale Fälle, erwartete Antworten und bekannte Risiken.
Observability
Latenz, Kosten, Fehler, Entscheidungen und Tool-Nutzung.
Kontinuierliche Überprüfung
Modelländerungen, Drift, Vorfälle und menschliches Lernen.
