Agentic operating-model experiment
Ein mandantenfähiger Prototyp für Geschäftsworkflows
A multi-tenant business-workflow prototype with departmental modules, queued agent execution, retrieval memory, and model routing. The source demonstrates orchestration boundaries, not autonomous business operation.
Brücke Business ↔ Technologie · Agentic operating-model experiment
Explores tenant-scoped agents, organisational memory, queued execution, and human review boundaries.
Dies ist eine Portfolio- und Quellinterpretation, keine Aussage über Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Departmental workflows and knowledge are fragmented, while a chat interface can conceal who owns an action, which data it used, and whether work completed.
Scope data by tenant, queue agent work, separate model routing from business modules, and retain human review notices.
Web, API, worker, database, agent, model-routing, retrieval-memory, schema, and selected test packages.
Tool results, queue state, retrieval provenance, and review outcomes return to workflow design, permissions, staffing, and operating controls.
Quellcode-Evidenz
A multi-tenant business-workflow prototype with departmental modules, queued agent execution, retrieval memory, and model routing. The source demonstrates orchestration boundaries, not autonomous business operation.
Der detaillierte technische Stand wird auf Englisch gepflegt.
Repository-Evidenz ist kein Nachweis für Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Architektur
Drei Quellcodegrenzen: Geschäftsarbeitsbereich, warteschlangenbasierte Agentenabläufe der Abteilungen und eine nach Organisation abgegrenzte Retrieval-Speicher-Schicht.
Nur Quellübersicht: Eine Schicht kann implementierten Code, eine Adaptergrenze oder dokumentiertes Design darstellen. Sie belegt keinen konfigurierten Produktionsdienst.
Der Quellcode stellt neun Abteilungsmodule unter einer Next.js-Oberfläche und ein Multi-Tenant-Design dar. Er belegt weder eine Zertifizierung noch eine Kundenintegration oder den operativen Ersatz bestehender Systeme.
Die Module definieren Agentenrollen für Lead-Scoring, Planung, Triage, Rechnungsprüfung, Recruiting und Richtlinienprüfung. Anbieter- und Lokalitätsverhalten hängen von der Konfiguration ab; eine Souveränitätsgarantie wird nicht behauptet.
Dokument-Chunking, Vektor-Embeddings und Retrieval sind im Quellcode dargestellt. Die Grounding-Qualität hängt vom eingelesenen Korpus, den Zugriffskontrollen, der Retrieval-Evaluierung und menschlicher Prüfung ab.
Das Problem
Warum Geschaeftsprozesse nicht funktionieren
Separate CRM-, Marketing-, Support-, Finanz- und HR-Systeme, die nicht miteinander kommunizieren. Teams verschwenden Stunden damit, Daten zwischen Plattformen zu kopieren.
ChatGPT kann E-Mails schreiben, kennt aber weder Ihre Vertriebspipeline noch Ihre Kundenhistorie oder Unternehmensrichtlinien. Generische KI erzeugt Rauschen statt Mehrwert.
Kritisches Unternehmenswissen steckt in den Koepfen der Mitarbeiter, in verstreuten Dokumenten und alten E-Mails. Wenn jemand geht, geht das Wissen mit.
DSGVO, AI Act, Verträge und Branchenregeln können unterschiedliche Pflichten für Protokollierung, Aufsicht, Sicherheit und Übermittlungen begründen. Der Hosting-Standort allein belegt oder verhindert keine Compliance; Rollen, Datenflüsse, Unterauftragsverarbeiter, Kontrollen und Nachweise sind ebenfalls entscheidend.
Module
9 Module und 27 spezialisierte Agentendefinitionen im Quellcode, 3 pro Abteilung
Nur Quellumfang: Ein Eintrag kann Code, einen dokumentierten Adapter oder einen konfigurierten Workflow beschreiben. Er besagt nicht, dass ein Produktionsdienst aktiv ist.
01
Im Quellcode dargestellt: Lead-Scoring, Deal-Tracking und Angebotserstellung. Agentendefinitionen: LeadQualifier, ProposalWriter, DealCoach.
02
Im Quellcode dargestellt: Kampagnenmanagement, Content-Erstellung und Zielgruppensegmentierung. Agentendefinitionen: ContentStrategist, SeoWriter, CampaignManager.
03
Im Quellcode dargestellt: Ticket-Management, KI-gestützte Lösung und Eskalationsrouting. Agentendefinitionen: SupportAgent, EscalationRouter, VoiceOfCustomer.
04
Im Quellcode dargestellt: Rechnungsverarbeitung, Ausgabenverfolgung und Budgetverwaltung. Agentendefinitionen: InvoiceParser, Bookkeeper, FinancialAnalyst.
05
Im Quellcode dargestellt: Mitarbeiterverwaltung, Recruiting-Pipeline und Urlaubsworkflows. Agentendefinitionen: Recruiter, OnboardingGuide, HRPolicy.
06
Im Quellcode dargestellt: Dokumentenmanagement mit semantischer Suche und Company Memory. Agentendefinitionen: KnowledgeAssistant, MeetingScribe, ContractReviewer.
07
Im Quellcode dargestellt: Geschäftsberichte, Trendanalysen und individuelle Dashboards. Agentendefinitionen: BusinessAnalyst, CompetitiveIntel, TrendSpotter.
08
Der Quellcode bildet Audit-Protokolle, Compliance-Scanning und regulatorische Prüfungen ab. Agentendefinitionen: ComplianceMonitor, GDPRAgent (artikelspezifische Prüfungen, Datenbestandsaufnahme, Entwürfe zur Rechtsgrundlage), LegalReviewer. Er belegt weder rechtliche Vollständigkeit noch Compliance.
09
Im Quellcode dargestellt: Workflow-Automatisierung, Aufgabenverwaltung und Prozessoptimierung. Agentendefinitionen: WorkflowAutomator, OpsAnalyst, ProcurementAgent.
9 Abteilungen, je ein Leit-Agent
Der Quellcode definiert spezialisierte Agenten für jede Abteilung. Unten steht die Definition des leitenden Agenten für den vorgesehenen täglichen Workflow jedes Moduls.
Nur Repository-Oberfläche: Verfügbarkeit, Vollständigkeit, Leistung und Betriebstauglichkeit erfordern eine gesonderte Validierung.
SALESDer Quellcode bildet das Scoring von Inbound- und Outbound-Leads anhand eines bereitgestellten ICP, Entwürfe für den nächsten besten Schritt und Hinweise auf blockierte Pipeline-Elemente ab. Eine CRM-Integration ist nicht belegt.
MARKETINGEntwirft Kampagnen-Briefs, Kanaloptionen, Texte und KPI-Hypothesen aus dem bereitgestellten Kontext. Marken- und Leistungsaussagen erfordern eine menschliche Prüfung.
SUPPORTDer Quellcode bildet die Klassifizierung von Tickets nach Schweregrad und Thema, einen Vorschlag für eine erste Antwort aus einer bereitgestellten Wissensdatenbank und die Weiterleitung von Eskalationen an einen menschlichen Prüfer ab.
FINANCEDer Quellcode bildet Rechnungsextraktion, Bestellabgleich, Ausnahmehinweise und Entwürfe für Abschlusszusammenfassungen ab. Finanzielle Autorität und Datenlokalität bleiben externe Kontrollen.
HRDer Quellcode bildet die Analyse von Lebensläufen anhand einer Stellen-Scorecard, Markierungen von Kandidaten für ein Interview, Entwürfe für personalisierte Ansprache und die Verfolgung des Funnels ab. Screening-Entscheidungen bleiben bei einem menschlichen Prüfer.
KNOWLEDGEDer Quellcode bildet Aufnahme, Chunking, Deduplizierung, Vektor-Retrieval und Antworten mit Quellenangaben für konfigurierte Dokumente ab. Die Abdeckung beschränkt sich auf autorisiertes, erfolgreich indexiertes Material.
ANALYTICSDer Quellcode bildet Anomalieprüfungen von Geschäftskennzahlen, Hypothesen zur Ursachenanalyse anhand bereitgestellter Daten und einen Entwurf der Executive-Narrative für den monatlichen Review ab. Befunde erfordern eine menschliche Prüfung.
COMPLIANCEDer Quellcode bildet Richtlinienprüfungen und Entwürfe von Nachweiseinträgen für ausgewählte Workflow-Ausgaben ab. Er belegt weder rechtliche Vollständigkeit noch Compliance.
OPSDer Quellcode bildet das Profiling wiederholter mehrstufiger Workflows und Vorschläge ab, wo KI-Agenten diese verkürzen könnten. Workflow-Änderungen und jede Zeit- oder Kostenschätzung erfordern eine menschliche Prüfung.
Technologie
Genannte Technologien kennzeichnen Repository-Abhängigkeiten oder Adapteroberflächen; sie belegen keine aktive Integration oder Bereitstellung.
Quellcode
Der Quellcode des Athena AI-Prototyps ist auf Anfrage für Evaluierungs- und Partnerschaftszwecke verfügbar.
Für den Zugriff auf den Quellcode unterzeichnen Sie bitte die Vertraulichkeitsvereinbarung (NDA). Dies ist eine übliche rechtliche Formalität.
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Partnerschaft
Dieser Prototyp richtet sich an Organisationen, die begrenzte abteilungsübergreifende Workflows oder eine Partnerschaft rund um seinen Quellcode erkunden.
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