AI & Agenten
Artikel zu AI & Agenten: praktische Gedanken zu ausführbaren Geschäftsontologien, kontrollierten Daten, App-Entwicklung und Agent-Workflows.
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Was fehlt AI-Modellen im Unternehmen? Eine Welt, Hände und ein Zaun
Nicht Intelligenz. Einem Modell fehlt im Unternehmen eine Welt zum Schließen, Hände zum Handeln und ein Zaun ums Handeln. Eine ausführbare Geschäftsontologie liefert alle drei; eine belegte Tabelle nennt den Runtime-Mechanismus.
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Von Agents bedienbare Apps: Wenn jedes Objekt und jede Aktion ein MCP-Tool unter den Berechtigungen des Nutzers ist
Von Agents bedienbar heißt: Die App ist schon ein MCP-Server, der Agent verbindet sich als Nutzer. Ein Lauf, zwei Nutzer, eine Aktion: dieselben zwölf Tools, die Berechtigung bei jedem Aufruf entschieden, nicht an der Liste.
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Was macht eine Business-App von AI schreibbar? Typed, Validated, Reviewed, Governed
Von AI schreibbar ist eine Eigenschaft des Ziels, nicht des Modells. Vier Gates, ein echter Lauf: drei absichtliche Fehler, 49 Regeln, drei lokalisierte Fehler, dann ein sauberer Durchlauf.
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Die Ontologie ist die Software
Unternehmenssoftware wechselte dreimal die Oberfläche, nie den Benutzer. Agents, die ersten neuen seit 40 Jahren, brauchen keine API, sondern eine Ontologie, die AI schreibt, die Runtime ausführt, Agents bedienen und Sie besitzen.
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Welche Tools nutzen Forward-Deployed Engineers? Ein Ontologie-first Open Stack
Was Forward-Deployed Engineers in einem 60–180-Tage-Deployment tatsächlich bauen, die fünf Schmerzen, die diese Arbeit definieren, und warum die Copycat-Welle 2026 die Rolle kopiert hat — nicht das Substrat darunter.
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Wie viele Tokens hat eine Business-App? Ein vollständiges CRM unter 150k
Ein vollständiges CRM bleibt unter 150k Tokens typisierter Metadaten: Geschäftslogik unter 100k, UI rund 50k. Das mitgelieferte CRM-Referenzbeispiel liegt weiterhin bei etwa 16k.
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Wenn dein KI-Agent die Produktionsdatenbank löscht: Warum es Laufzeit-Leitplanken braucht
Der Replit-Datenbankvorfall zeigt eine strukturelle Lehre: Der Wirkungsradius eines Agents darf nicht nur durch einen Prompt begrenzt werden. Berechtigungen, Freigaben und Audit müssen von der Runtime erzwungen werden.
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Agent-Regeldateien schreiben: KI soll governbare Apps generieren
AGENTS.md, .cursor/rules und CLAUDE.md sollten nicht nur Code-Stil regeln. Beschreiben Sie Rechte, Freigaben, Audit und das Ziel-Metadatenformat, damit KI-Apps prüfbar entstehen.
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MCP-Sicherheit: Warum das Protokoll allein nicht reicht
MCP und A2A machen es leicht, Agents mit Werkzeugen zu verbinden. Verbindung ist aber keine Autorisierung. Unternehmen brauchen eine Werkzeugschicht, die bei jedem Aufruf Identität, Rechte und Audit erzwingt.
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Warum AI-Agent-Piloten vor der Produktion scheitern: vier fehlende Schichten
Ein Agent kann in der Demo Applaus bekommen und später an einer Frage der Rechtsabteilung scheitern. Das Problem ist meist nicht das Modell, sondern fehlende Semantik, Berechtigungen, Genehmigung und Audit.
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Agentforce oder Copilot Studio: Wann eine offene Self-Hosted-Runtime passt
Ein Unternehmen hätte fast Agentforce unterschrieben — bis es merkte, dass die Plattform die halben Daten außerhalb der Mauer nicht erreicht. Wann die geschlossene Suite, wann offen-self-hosted — und warum „beides“ oft gewinnt.
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