AI Ecosystem
Building Blocks
-
AI Vision & Goals
Richtung und Zielbild – wofür AI im Unternehmen existieren soll.
-
AI Applications
Konkrete Produkte und Oberflächen, in denen AI im Alltag ankommt.
-
AI Lab & Experimentation
Experimentieren, Prototypen und Hypothesen prüfen, bevor etwas skaliert.
-
Multi-Agent Orchestration
Mehrere Agents koordinieren – komplexe Aufgaben verteilt und gesteuert.
-
Single AI Agent Design
Aufbau einzelner Agents – Architektur, Tools und Ablaufsteuerung.
- Langchain
- LangGraph
-
Context & Memory Management
Wissen, Historie und Kontext – damit AI nicht bei Null anfängt.
-
LLM Integration
Modelle anbinden, evaluieren und im Stack nutzbar machen.
- Local LLM
-
AI-Powered Coding
Entwicklung mit AI – vom Entwurf bis zur Integration in den Code.
-
Data Factory
Daten aufbereiten, verbinden und bereitstellen – Fundament jeder AI-Strecke.
- Vector Embedding
-
Evaluation & Testing
Qualität und Verhalten von AI-Systemen systematisch prüfen.
-
AI Services
Wiederverwendbare AI-Dienste und Pipelines unter den Anwendungen.
-
AI Infrastructure & Deployment
Vom Prototyp in Produktion: Infrastruktur, Cloud und Release-Pfade.
-
Security Fortress
Schutz, Rechte und Guardrails – nur so offen, wie verantwortbar.
- SSH Key & Fail2Ban
-
AI Performance Cockpit
Qualität, Kosten und Wirkung messbar machen – statt Bauchgefühl.
-
AI First Organization
Organisation, Prozesse und Kultur um AI herum ausrichten.