Das Projekt steht exemplarisch für eine pragmatische KI-Implementierung, bei der technische Wiederverwendbarkeit, Nutzbarkeit im Alltag und kontrollierte Einführung zusammenkommen.
Projektüberblick
Das AI Agent Framework ist ein beispielhaftes Umsetzungsprojekt für wiederverwendbare KI-Bausteine in Unternehmensprozessen. Es wurde konzipiert, um agentenbasierte Workflows, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Automatisierungen und Copilot-Funktionen kontrolliert in die bestehende Systemlandschaft einzubinden.
Herausforderung
- Unterschiedliche Fachbereiche hatten viele KI-Ideen, aber keine gemeinsame technische und organisatorische Grundlage für eine belastbare Umsetzung.
- Wissensquellen lagen verteilt vor und sollten für KI-gestützte Antworten nutzbar gemacht werden, ohne Sicherheit und Nachvollziehbarkeit aus dem Blick zu verlieren.
- Das Projekt musste schnell Mehrwert zeigen, durfte aber keine schwer wartbare Speziallösung erzeugen.
Lösung
- Entwicklung eines modularen Frameworks für Agents, Retrieval-Pipelines, Prompt-Patterns und Integrationspunkte.
- Aufbau einer RAG-Strecke für interne Wissensquellen mit klarer Trennung von Datenvorbereitung, Suche und Antwortgenerierung.
- Einbettung von Automatisierungen und Copilot-Komponenten in bestehende Arbeitsabläufe statt isolierter Demo-Lösungen.
Ergebnisse
- Schnellere Pilotierung neuer KI-Use-Cases auf einer wiederverwendbaren Basis.
- Bessere Nachvollziehbarkeit von Antworten und Quellen im Vergleich zu ad-hoc Chat-Lösungen.
- Klare Grundlage für weitere LLM-Integrationen über Fachbereiche hinweg.