Agentische KI-Plattform

Über den Kunden

Der Kunde wollte KI-Funktionen in die internen Unternehmensprozesse integrieren, stand jedoch vor einer zentralen Herausforderung: Die Erstellung und Konfiguration von KI-Agenten erforderte technisches Fachwissen und die Beteiligung von Entwicklern. Dadurch wurden KI-Experimente deutlich verlangsamt und blieben weitgehend auf Engineering-Teams beschränkt.

Gleichzeitig benötigten verschiedene Abteilungen Werkzeuge, um Research-Agenten zu erstellen, Informationssuchen durchzuführen und mit internem Wissen zu arbeiten. Der Kunde brauchte daher eine Lösung, mit der auch Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund eigenständig KI-Agenten erstellen, nutzen und in Workflows sowie die unternehmenseigene Wissensbasis integrieren können.

Herausforderung

Mit dem wachsenden Interesse an KI im Unternehmen entstand die Frage, wie sich solche Lösungen effizient skalieren lassen. Auch wenn bereits einzelne KI-Tools im Einsatz waren, erforderte die Erstellung neuer Agenten oder die Konfiguration KI-gestützter Prozesse weiterhin die Einbindung von Entwicklern und aufwendige technische Einrichtung. Dies bremste die Einführung von KI in verschiedenen Abteilungen deutlich aus. Jede neue Aufgabe — ob Informationsrecherche, Arbeit mit Dokumenten oder Datenanalyse — machte bisher die Entwicklung einer separaten Lösung erforderlich.

Das Unternehmen benötigte daher eine universelle Plattform, mit der sich KI-Agenten für unterschiedliche Aufgaben schnell erstellen und ohne komplexe Entwicklung in bestehende Workflows integrieren lassen.

Hauptziele

Zu den zentralen Zielen des Projekts gehörten:

• Entwicklung einer Chat-Oberfläche, über die Nutzer KI-Agenten erstellen und konfigurieren können
• Möglichkeit, KI-Prozesse und Workflows ohne Programmierung zu gestalten
• Zugriff der KI-Agenten auf interne und externe Datenquellen zur Suche, Analyse und Verarbeitung von Informationen
• Entwicklung von Tools zur Verwaltung von Deployment und Konfiguration der KI-Agenten
• Integration der KI-Agenten in bestehende Unternehmensprozesse und interne Wissensdatenbanken

Projektübersicht

Im Rahmen des Projekts wurde eine Plattform entwickelt, mit der sich KI-Agenten über eine einfache Chat-Oberfläche erstellen lassen — ohne Code schreiben zu müssen. Nutzer beschreiben ihre Aufgaben im Dialog, woraufhin das System automatisch die Agentenlogik und den passenden KI-Prozess generiert.

Für die Orchestrierung der Workflows kam LangGraph zum Einsatz, während Crawl4AI zur Datenerfassung aus externen Quellen und Docling zur Dokumentenverarbeitung genutzt wurde. Die Plattforminfrastruktur wurde mit Docker bereitgestellt, was isolierte Agenten-Deployments ermöglicht und die Systemverwaltung vereinfacht.

• Region: Europa
• Branche: Enterprise-Software / KI-Plattformen
• Projektlaufzeit: 5 Monate

Lösung

Um die Anforderungen des Kunden zu erfüllen, entwickelten wir eine agentische Plattform, mit der Nutzer KI-Agenten ohne Programmierung erstellen und betreiben können.

Das System bietet eine dialogbasierte Oberfläche, über die Nutzer Aufgaben definieren, Agentenfunktionen konfigurieren und Workflows verwalten. Die Plattform übersetzt diese Anweisungen automatisch in Agentenlogik und ausführbare Prozesspipelines.

Die Agenten können auf Dokumente zugreifen, interne Wissensdatenbanken durchsuchen und Informationen aus externen Quellen sammeln. Außerdem unterstützen sie automatisierte Research-Aufgaben, indem sie Daten aus mehreren Quellen erfassen und analysieren. Zusätzlich umfasst die Plattform Werkzeuge für Deployment-Verwaltung, Dateikontrolle und Suchfunktionen.

Durch die Kombination von Frameworks zur Agentenorchestrierung mit Tools für Dokumenten- und Webdatenverarbeitung ermöglicht die Lösung die Erstellung komplexer KI-Workflows über natürliche Sprache.

Plattformfunktionen

• Chatbasierte Erstellung und Konfiguration von KI-Agenten
• No-Code-Workflow-Design für KI-gestützte Automatisierung
• Integration mit internen Dokumenten und Wissensdatenbanken
• Erfassung von Webdaten und Funktionen für automatisierte Recherche
• Deployment- und Lifecycle-Management für KI-Agenten
• Dateiverwaltung und Tools zur Dokumentenverarbeitung
• Suchfunktion über interne und externe Datenquellen hinweg
• Unterstützung externer und lokaler LLM- sowie Embedding-Modelle

Technologie-Stack

Für die Entwicklung der agentischen KI-Plattform setzten wir folgende Technologien ein:

• Agenten-Workflow-Orchestrierung: LangChain, LangGraph
• Erfassung von Webdaten: Crawl4AI, Tavily
• Dokumentenverarbeitung: Docling, NumPy, Pandas
• Infrastruktur & Deployment: Docker, Docker Compose

Kernteam

• AI Engineer: Entwickelte die Agentenarchitektur und implementierte die Funktionen der KI-Agenten.
• Machine Learning Engineer: Konfigurierte und optimierte Agenten-Workflows sowie Datenverarbeitungspipelines.
• Backend Developer: Entwickelte das Plattform-Backend und implementierte die chatbasierte Oberfläche zur Erstellung von KI-Agenten.
• Solution Architect: Entwarf die Gesamtarchitektur der Plattform und definierte den Technologie-Stack.
• QA Engineer: Testete die Plattform, um zuverlässiges Agentenverhalten und stabile Workflow-Ausführung sicherzustellen.