Enterprise-KI-Proof-of-Concept

Enterprise-Architektur und Prototyp für agentische KI

PoC — implementiert

Überblick

Entwarf und implementierte einen Multi-Agenten-PoC auf AWS mit koordinierender Orchestrierung, spezialisierten Fähigkeiten, strukturierten Ausgaben, Weboberfläche und Infrastructure as Code.

Ausgangslage / Problemstellung

Das Projekt untersuchte, ob eine koordinierte Gruppe spezialisierter Agenten einen Enterprise-Workflow konsistent beantworten kann und Werkzeuge sowie Ausgaben strukturiert bleiben. Dafür war eine hinreichende Implementierung zum Testen der Architektur nötig, ohne einen Proof of Concept als produktionsgehärteten Dienst darzustellen.

Meine Rolle

Ich erstellte Architektur- und Delivery-Dokumentation und implementierte Python-Orchestrierung, Spezialistenmuster, Datenmodelle, externe Lookup-Integration, Webpfad, AWS-Integration, Protokollierung, Tests und CDK-Infrastruktur.

Mein Beitrag

Implementierte einen Orchestrator mit fünf klar begrenzten Spezialistenfähigkeiten und strukturierten Modellausgaben.
Verband eine Weboberfläche über einen API-Pfad mit AWS-Modell- und Laufzeitdiensten sowie einem begrenzten externen Lookup-Werkzeug.
Definierte und testete unterstützende AWS-CDK-Ressourcen, Berechtigungen, Protokollierung und Deployment-Struktur.

Architektur

Eine Weboberfläche erreicht über eine Proxy-API den koordinierenden Orchestrator. Dieser delegiert begrenzte Aufgaben an Spezialisten, nutzt unterstützte Bedrock-Laufzeitmodelle und ein eng begrenztes Lookup-Werkzeug und setzt daraus eine strukturierte Antwort zusammen. Der gesamte Ablauf liegt innerhalb einer ausdrücklichen PoC-Grenze.

Ablauf des Multi-Agenten-PoCEine Webanfrage läuft über Orchestrierung und Spezialisten zu Modelldiensten und einem begrenzten externen Werkzeug und zurück als strukturierte Antwort.

Web-UIPoC-Grenze
Proxy-APIPoC-Grenze
OrchestratorPoC-Grenze
SpezialistenPoC-Grenze
ModelllaufzeitPoC-Grenze
Begrenztes LookupPoC-Grenze
Strukturierte AntwortPoC-Grenze

Alle dargestellten Komponenten liegen innerhalb der PoC-Grenze; Produktionshardening ist nicht impliziert.

Zentrale Entscheidungen / Abwägungen

Orchestrierung und Spezialistenarbeit trennen: Enge Spezialistenverantwortung machte Werkzeugnutzung und Antwortstruktur nachvollziehbarer als ein einzelner undifferenzierter Agent.
Ausgaben als strukturierte Daten modellieren: Typisierte Antwortverträge reduzierten Mehrdeutigkeit zwischen Komponenten und ermöglichten Validierung.
Hardening-Lücke sichtbar halten: Der Prototyp dokumentierte fehlende Produktionskontrollen, statt funktionales Verhalten als Produktionsreife erscheinen zu lassen.

Umsetzungsumfang

PoC-Architektur, Python-Anwendung, Koordination und Spezialistenlogik, Web- und API-Pfad, begrenztes externes Lookup, Protokollierung, Tests und AWS-CDK-Ressourcen wurden implementiert. Das Ergebnis demonstrierte das gewählte Interaktionsmuster auf Prototypniveau.

Sicherheit / Governance

IAM-Berechtigungen und begrenzte Werkzeuge gehörten zum Prototyp; die bekannte Hardening-Grenze bleibt ausdrücklich: Anwendungsanmeldung und API-Authorizer sind nicht belegt, Quellen nannten permissives CORS, und WAF, Rate Limiting, Retry-Policy, Circuit Breaker oder Loop-Limit werden nicht als umgesetzt beansprucht.

Abgrenzung

Dies war ein implementierter Proof of Concept, kein produktiver Betrieb. Vollständiges Anwendungshardening liegt außerhalb des belegten Umfangs. Retrieval-Augmented Generation und persistentes Gedächtnis wurden nicht implementiert; fehlende Rate-, Retry- oder Loop-Kontrollen werden nicht als abgeschlossen dargestellt.