Orchestrator AI
Neutrale Agenten‑Engine
Definieren Sie KI‑Agenten und Workflows direkt in Ihrer Anwendung – unabhängig von Anbieter und Modell. Ein Wechsel ist einfach, und Sie können sogar mehrere Anbieter innerhalb eines Workflows kombinieren, bei voller Kontrolle über Logik, Daten und Integrationen.
Orchestrierte KI‑Workflows in der Anwendung
Hier sehen Sie den AI Orchestrator in Aktion: Wie sich KI‑Workflows direkt in Anwendungen integrieren lassen – ohne Anbieterbindung und ohne unnötige Komplexität.
Im Web‑Importer erleben Sie den kompletten Ablauf: KI‑Recherche, automatische Provider‑Klassifikation, nachvollziehbares Tracing sowie flexible Prompt‑Bausteine bis hin zu strukturierten JSON‑Ergebnissen.
Das Video zeigt, wie sich mehrere KI‑Prozesse orchestrieren lassen – und warum dieser Ansatz deutlich flexibler ist als anbieterspezifische Agenten. Ideal für alle, die KI‑Funktionen sauber, skalierbar und zukunftssicher in Software einbauen wollen.
Prompt Designer – Analyse, Verbesserung & Export
Der Prompt Designer als Bestandteil des AI Orchestrator in der Praxis: Sie sehen, wie Prompts geprüft, verbessert und direkt erneut ausgeführt werden, inklusive Snapshots, nachvollziehbarer Änderungen und strukturierter JSON‑Outputs.
Gezeigt wird der KI‑gestützte Prompt‑Chat, die Fehleranalyse im Prompt, automatische Verbesserungen und der Export kompletter Prompt‑Versionen für den produktiven Einsatz. Außerdem wird demonstriert, wie aus dem erwarteten JSON automatisch passende C#‑Klassen (mit optionalem Serializer) generiert werden, ideal für die saubere Integration in reale Anwendungen.
Ein kompakter Einblick in professionelle Prompt‑Entwicklung mit maximaler Kontrolle und Wiederverwendbarkeit.
Datenanbindung mit Document Context & Query Crafter
Wie bindet man Daten sauber an KI‑Workflows an – ohne die Anwendung unnötig komplex zu machen?
In Teil 3 sehen Sie, wie der AI Orchestrator mit Document Context und dem Query Crafter arbeitet: Datenbank‑Beziehungen werden sichtbar, Abfragen lassen sich visuell zusammenstellen, als SQL anzeigen und als Placeholder‑Queries für dynamische KI‑Prozesse nutzen.
Außerdem wird gezeigt, wie sich Daten aus laufenden Objekt‑Workflows temporär in eine SQLite‑Struktur überführen lassen, um sie der KI zur Verfügung zu stellen – und danach wieder verlustfrei zurückzuspielen.
Ein praxisnaher Blick auf flexible Datenanbindung, kontrollierte Komplexität und echte Integrationsfähigkeit.
Context‑Aware Chat & Bags
Im Finale der Reihe steht der Context‑Aware Chat im Mittelpunkt.
Sie sehen, wie der AI Orchestrator kontextreiche Chats direkt in der Anwendung ermöglicht – mit sofortigem Zugriff auf Dokumente, Extracted Content, Summaries, Keywords und Snapshots. Statt Inhalte zu kopieren, wählen Sie gezielt Kontextbausteine aus und lassen sie von der KI miteinander verknüpfen. Außerdem wird gezeigt, wie sich mit Bags kontextübergreifende Sammlungen aufbauen lassen – ideal für Vergleiche, Prompt‑Debugging und iterative Verbesserung.
Der Kontext‑Chat verbindet technische Prozessdaten mit fachlichen Ergebnissen und macht KI‑Analyse in Anwendungen transparent, kontrollierbar und produktiv nutzbar.
