KI-Agenten. Deine Infrastruktur. Deine Regeln.
KI-Agenten gehören in Ihre Anwendung – nicht in das Ökosystem eines Anbieters. Der Orchestrator AI gibt Ihnen die volle Kontrolle: über Logik, Daten, Integrationen und die Wahl des Modells. Wechseln Sie den Anbieter, ohne den Agenten neu zu bauen. Oder nutzen Sie mehrere Anbieter gleichzeitig – innerhalb eines einzigen Workflows.
Einführung & erster Agent
Vorstellung des Orchestrator AI und seiner Grundidee. An einem einfachen Beispiel wird Schritt für Schritt gezeigt, wie ein Agent mit einem Start-Knoten, einem Method-Knoten und einem Prompt-Knoten aufgebaut und im Debug-Runner getestet wird.
Vom Template zum laufenden Agenten – in einem einzigen Video.
Architektur & AI Scheduler
Überblick über die technische Infrastruktur: Wie läuft ein Agent im Test- vs. Produktivbetrieb? Rolle und Funktionsweise des AI Schedulers mit Prioritätsstufen, Parallelitätskontrolle und Fehler-Retry.
Was unter der Haube passiert, wenn der Agent auf Hochtouren läuft.
Prompt-Design und dynamische Prompts
Aufbau und Verwaltung von Prompts im Detail. Schwerpunkt auf strukturierten JSON-Rückgaben, Prozessattributen und der Dynamik durch Platzhalter mit bedingten Textblöcken.
Struktur schlägt Masse – warum viele Prompts pflegen, wenn einer reicht.
Anbindung an die Host-Anwendung
Wie Templates und gekapselte Methoden im Code der Host-Anwendung definiert und registriert werden. Schnittstelle zwischen Orchestrator-Bibliothek und eigener Anwendungslogik.
Wenige Zeilen Code – und der Orchestrator kennt Ihre Anwendung.
Scripting in Knoten
Einsatz von PowerShell-Scripts in Knoten als Pre/Post-Bereich. Nutzung des Context-Aware-Chat-Clients zur Script-Erstellung sowie Ausblick auf Python und C# als künftige Script-Engines.
Wo der visuelle Designer aufhört, fängt das Script erst richtig an.
Validierung & Fehleranalyse
Werkzeuge zur Bewertung von Agentenergebnissen: Context-Aware-Chat-Client zur KI-gestützten Analyse, Single-Step-Dumps für tiefe Laufzeiteinblicke und GUID-basierte Variablenverfolgung.
Fehler finden leicht gemacht – mit einer KI, die den Agenten kennt.
Konkret: KI in deiner Anwendung.
KI gehört in Ihre Anwendungslogik – nicht als Fremdkörper, sondern als natürlicher Teil Ihrer Prozesse. Der AI Orchestrator zeigt, wie das in der Praxis aussieht: mehrstufige KI-Abläufe, die sich nahtlos in bestehende Anwendungen einfügen, überwachen und weiterentwickeln lassen – mit vollem Zugriff auf Ihre Daten, Ihre Prompts und Ihre Entscheidungslogik.
KI-Prozesse in einer laufenden Anwendung
Wie sieht der AI Orchestrator im echten Einsatz aus?
Am Beispiel einer produktiven Dokumentenanalyse-Anwendung wird gezeigt, wie mehrstufige KI-Prozesse – von der Web-Suche über Provider-Klassifizierung bis zum Text-Profiling – im Alltag ablaufen, überwacht werden und wie dynamische Prompts mit Platzhaltern diesen Betrieb erst möglich machen.
Prompts im laufenden Betrieb nachschärfen
Was tun, wenn ein Prompt in der Praxis fehlerhafte Ergebnisse liefert? Der Prompt Designer erlaubt es, fehlerhafte Antworten direkt aus dem laufenden Betrieb heraus zu analysieren, per KI-Chat zu verbessern und das korrigierte Ergebnis sofort zu testen . Wenn gewünscht: ohne die Anwendung zu verlassen.
Datenbankzugriff zur Laufzeit
KI-Prozesse brauchen Kontext – aber woher kommt er? Gezeigt wird, wie der AI Orchestrator im laufenden Betrieb gezielt Datenbankabfragen aufbaut, Dokument-Kontexte auflöst und dabei die Komplexität der eigentlichen Anwendung nicht erhöht.
Daten aus der ganzen Anwendung verknüpfen
Im Alltag entstehen Fragen, die Informationen aus verschiedenen Bereichen der Anwendung zusammenbrauchen.
Der Context-Aware-Chat-Client und das Bag-System zeigen, wie sich Inhalte, Prozessverläufe und Ergebnisse direkt im Werkzeug verknüpfen und gemeinsam mit der KI analysieren lassen – ohne Copy-Paste, ohne Kontextverlust.