In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, aus ihren Datenbeständen schnell und effizient wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Bei doubleSlash haben wir eine innovative Lösung entwickelt, die zeigt, wie moderne agent-basierte KI-Workflows auf skalierbarer Cloud-Infrastruktur umgesetzt werden können: unser Data Assessment Agent.
KI-Agents im Unternehmenskontext
Das Data Assessment System kombiniert moderne Conversational AI mit einer durchdachten AWS-basierten Architektur, um Unternehmen bei der strukturierten Erfassung und Analyse ihrer Datenanforderungen zu unterstützen. Der Agent führt potenzielle Kunden durch ein intelligentes Self-Service-Assessment, das Use Cases, Datenquellen und KPIs systematisch erfasst.
Technologische Grundlagen
Im Kern des Systems steht AWS Bedrock Agent mit dem Claude 3.7 Sonnet Foundation Model von Anthropic. Diese Kombination ermöglicht es dem Agent, komplexe Datenanalyse-Gespräche zu führen und dabei sowohl fachliche Tiefe als auch eine natürliche Gesprächsführung zu bieten.
Skalierbare Cloud-Architektur
Die technische Architektur folgt modernen Serverless-Prinzipien und nutzt die Vorteile der AWS-Hyperscaler-Infrastruktur optimal aus:
Data Assessment Architektur (eigene Darstellung)
Frontend-Layer
Responsive Web-Interface: Statische HTML/CSS/JavaScript-Anwendung mit modernem Chat-Interface
Markdown-Rendering: Dynamische Darstellung von Agent-Antworten für optimale Benutzererfahrung
Multi-Language Support: Automatische Spracherkennung und Lokalisierung
API- und Security-Layer
AWS API Gateway: HTTP API mit CORS-Unterstützung für nahtlose Integration
Verschlüsselte Kommunikation: End-to-End HTTPS-Verschlüsselung
AI-Processing-Layer
Bedrock Agent: Zentrale KI-Engine mit Custom Prompt Engineering
Session Management: Persistente Konversationen mit Idle-Timeout
Lambda Functions: Effiziente Vermittlung zwischen API Gateway und Bedrock Agent
Infrastructure as Code: Moderne DevOps-Praktiken
Ein besonderer Fokus liegt auf der vollständig automatisierten Infrastruktur. Die Verwendung von Terraform als Infrastructure as Code (IaC) bietet entscheidende Vorteile für das Data Assessment. Alle Infrastruktur-Komponenten werden als Code definiert und können versioniert werden, was eine vollständige Reproduzierbarkeit der Umgebungen ermöglicht und „Works on my machine“-Probleme eliminiert. Durch modulare Terraform-Konfigurationen können Dev-, Staging- und Produktionsumgebungen konsistent und automatisiert bereitgestellt werden, wobei Änderungen zuerst in der Entwicklungsumgebung getestet werden, bevor sie in die Produktion übernommen werden.
# Beispiel: Bedrock Agent Konfiguration
resource „aws_bedrockagent_agent“ „data_assessment_agent“ {
agent_name = „${var.project}-${var.stage}-agent“
agent_resource_role_arn = aws_iam_role.bedrock_agent_role.arn
foundation_model = var.foundation_model
idle_session_ttl_in_seconds = var.session_ttl
instruction = local_file.agent_prompt.content
}
Monitoring und Kostenoptimierung
Das System verfügt über ein Monitoring-System auf Cloudwatch-Basis, das sowohl technische als auch wirtschaftliche Aspekte abdeckt. Es ermöglicht die kontinuierliche Überwachung aller Systemkomponenten. Dabei werden Fehler automatisch erkannt und gemeldet. Zusätzlich ist die automatische Erkennung abgeschlossener Data Assessments implementiert, um direkt Kontakt mit dem Interessenten aufnehmen zu können.
Für die Kostenkontrolle kommen AWS Budgets zum Einsatz, die proaktive Benachrichtigungen bei Überschreitung definierter Schwellenwerte senden. Die serverless Architektur trägt zur Minimierung der Betriebskosten bei, da Ressourcen nur bei tatsächlicher Nutzung abgerechnet werden.
Skalierbarkeit und Performance
Die Architektur basiert auf serverless Komponenten, die sich automatisch an die aktuelle Last anpassen. Die API-Gateways und Lambda-Funktionen sind für niedrige Latenzzeiten optimiert und sorgen für schnelle Antwortzeiten. Das Multi-AZ-Deployment gewährleistet Hochverfügbarkeit durch automatisches Failover bei Ausfällen einzelner Verfügbarkeitszonen.
Ausblick: Integrierte Knowledge Base
Der aktuelle MVP zeigt bereits das Potenzial für erweiterte Funktionalitäten:
Datenquellen-Integration
Die Integration verschiedener Datenquellen ermöglicht eine präzisere Bewertung der Datenqualität. So könnten Nutzer des Data Assessments beispielsweise anonymisierte Produktdaten oder aggregierte Verkaufsstatistiken hochladen, um die Vollständigkeit und Konsistenz der Datensätze zu analysieren. Auch die direkte Verbindung zu Datenbanken mit strukturierten Metadaten würde es erlauben, Live-Daten für Echtzeit-Assessments zu nutzen.
Erweiterte KI-Funktionen
Die Integration erweiterter KI-Funktionen würde eine intelligente und kontextbewusste Datenanalyse ermöglichen. Die Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agents für verschiedene Domänen wie Finanzdaten, Kundendaten oder Produktionsdaten würde es erlauben, komplexe Datenlandschaften mit domänenspezifischem Know-how zu analysieren, während Predictive Analytics auf Basis historischer Datenqualitätsmetriken Vorhersagen über zukünftige Datenprobleme ermöglichen und damit proaktive Maßnahmen zur Datenqualitätsverbesserung unterstützen könnten.
Fazit: Moderne KI-Workflows in der Praxis
Das Data Assessment System demonstriert, wie moderne agent-basierte KI-Workflows erfolgreich auf Hyperscaler-Infrastruktur implementiert werden können. Die Kombination aus AWS Bedrock Agent, serverless Architektur und Infrastructure as Code schafft eine skalierbare, kosteneffiziente und hochverfügbare Lösung.
Bei doubleSlash verstehen wir, dass erfolgreiche Data-Driven Solutions nicht nur technische Exzellenz, sondern auch durchdachte Architektur und nahtlose Integration erfordern. Unser Data Assessment Agent ist ein Beispiel dafür, wie wir Unternehmen dabei unterstützen, ihre Datenströme zu verstehen und zu optimieren.
Erfahren Sie mehr über unsere Data-Driven Solutions und wie wir Ihr Unternehmen bei der digitalen Transformation unterstützen können.
Der Beitrag Unser Agent-basiertes Data Assessment: Moderne KI-Workflows auf AWS-Hyperscaler-Infrastruktur erschien zuerst auf Business -Software- und IT-Blog – Wir gestalten digitale Wertschöpfung.
