Knowledge Graph-Experten in Deutschland

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

agentic-engineer.online ist meine öffentlich testbare Live-Demo und zugleich die Plattform, auf der ich meine Arbeit zeige. Ursprünglich als Recruitment-Probearbeit entstanden, betreibe ich sie seither als eigenes Demo-, Lern- und Produktprojekt weiter — auf einem Hetzner-VPS hinter einem Cloudflare-Tunnel, über eine mehrstufige, AI-orchestrierte Deploy-Pipeline mit Snapshot-Rollback. Bricht ein Deploy-Schritt, fällt das System auf den letzten sauberen Snapshot zurück, das Skript wird angepasst, der Test wiederholt — empirisch, test-getrieben, ohne Hand-Tuning.

• Technisch dahinter: Python und FastAPI, eine OpenRouter-Modell-Kaskade, SQLite-Persistenz und Cloudflare-Edge-Tuning.
• Ich bin Entwickler und strengster Kunde meiner eigenen KI-Arbeit in einer Person — aus dem Prototyp ist ein Werkzeug geworden, das ich täglich nutze und gegen das ich eigene Produkte teste.

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

UEF 3.0 · Semantic Government Overlay (SGO) · Autonome Systeme (UAS / Dual-Use)

• Konzipiert: Semantic Government Overlay (SGO) – KI-geführte Verwaltung ohne Ablösung bestehender Fachverfahren. Lesender semantischer Layer über Registern und Fachverfahren auf Basis des Föderalen Informationsmanagements (FIM). Die Entscheidungshoheit verbleibt beim Sachbearbeiter (Architekturprinzip).
• Entwickelt: Referenzarchitektur mit quellenbelegten, abgeleiteten Aussagen (ausführbare Ontologien OWL/RDF/SHACL). Technisch garantierte Zweckbindung und Kein-Schreibpfad-Prinzip in Fachdaten – auditierbar, ohne zentralen Datenpool.
• Verankert: Regulatorik als Designprinzip: EU AI Act (Hochrisiko-Pflichten für Behörden-KI, Grundrechte-Folgenabschätzung nach Art. 27), DSGVO, NIS2 und verwaltungsrechtliche Automatisierungsgrenzen (§ 35a VwVfG, § 31a SGB X) als technische Kontrollpunkte in der Architektur.
• Erstellt: Methodisches Werkzeug für Pilotträger: Datenpipeline-Assessment (Phase 0), Compliance-Blueprint und Management Summary als entscheidungsreifes Paket für die öffentliche Verwaltung.
• Spezifiziert: UEF 3.0 als Nachfolge-Architektur zu TOGAF – Decision Paper kanonische Ontologie, Sechs-Schichten-Architektur, Read/Actuate-Grenze, Federation-Registry, Terminologie-Konkordanz und Release-Delta als geschlossener Spezifikationsstand.
• Architektiert: KI-natives Missions-OS für autonome UAS und Bodenrobotik als taktische Schicht über einem separat zugelassenen Autopiloten. Run-Time Assurance nach ASTM F3269-21 (Simplex-Muster): Der verifizierte Sicherheits-Controller behält die Autorität, die KI-Funktion liefert Vorschläge.
• Ausgelegt: Drei-Tier-Architektur – Tier 0 Autopilot mit 650-Hz-Flugregelung auf RTOS, Tier 1 KI-OS mit semantischem Weltmodell und Multi-Agenten-Cluster, Tier 2 Schwarm- und Boden-Mesh. Zenoh als primäre Fabric, MAVLink als einziger authentifizierter Kommandopfad (Single-Writer). Ergebnis: graceful degradation – Verlust der Mission, nicht des Fluggeräts.
• Abgesichert: Zwei-Gate-Kette auf der Read/Actuate-Grenze – Governance-Gate (Darf-Frage: AI-Act-Risikoklasse je Aktuierung, erzwungene menschliche Aufsicht nach Art. 14, unveränderliches Log) vor RTA-Safety-Monitor (Richtig-Frage: Flugenveloppe, Geofence, Energiereserve) mit Revert auf den Baseline-Controller.
• Verankert: Dual-Use-Architektur mit Common Core und Build-Time-Fork statt Runtime-Umschalter. Drei getrennte Rechtsstufen: Zivilvariante – UAS unter der EASA-Grundverordnung (EU) 2018/1139 mit der nach Art. 2 Abs. 2 AI Act eingeschränkten Anwendbarkeit, Bodenrobotik unter der Maschinenverordnung 2023/1230 mit voller Hochrisiko-Pflichtenkette, Cyber Resilience Act für beide; unbewaffnete Trägervariante als Rüstungsgut unter AWG/AWV und Dual-Use-VO 2021/821 (BAFA-Genehmigung); bewaffnete Variante unter KrWaffKontrG. Jede Ausprägung lebt unter genau einem dominanten Rechtsregime. Nachweisfundament: AI-BOM, SBOM und lückenlose Data-Lineage.
• Analysiert: Systemanalyse und Neuausrichtung gewachsener Engineering-Systemlandschaften. Vorgehenskonzept Konsolidierung ohne Migration – semantischer Layer über den Bestandsquellen statt Datenumzug. Ergebnis: entscheidungsreifes Vorgehenskonzept inklusive Bewertungsmodell für die Zielarchitektur.

• Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
• Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
• Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
• Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
• Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
• Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.

Predapp ist ein Sovereign-AI- und Infrastrukturunternehmen, das KI-Systeme baut, die Organisationen auf ihre Weise besitzen, kontrollieren und einsetzen können, mit voller Datensouveränität. Seit 2015 als CTO und Investor leite ich die Entwicklung der Sovereign AI Platform sowie eine Beratungspraxis für KI-Strategie für Unternehmen, Fractional-CTO-Einsätze und technische Due Diligence für VCs, PE und Family Offices.

• Die Sovereign AI Platform von Grund auf entwickelt und die technische Vision, das Infrastruktursdesign und die Engineering-Roadmap verantwortet; aktuell im Einsatz in einem europäischen Krankenhaus, bei einem Automobilkunden in Deutschland und bei zwei US-Startups, mit aktiven kommerziellen Gesprächen mit zwei führenden europäischen Hosting-Anbietern
• Dubai Health Authority (DHA / Nabidh): KI-Symptomprüfer und Triage-System für die nationale Initiative 'Doctor for Every Citizen' unter HH Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum entworfen und trainiert
• Emirates Airlines: KI-Agent für Bodenpersonal entworfen und ausgerollt, um Schulungen zu beschleunigen, die Bearbeitung von Problemen zu verbessern und die Kosten für die temporäre Belegschaft zu senken
• Erklärbares KI-Triage-System entwickelt und an der Universität Heidelberg und im Famagusta Hospital (Zypern) pilotiert; Wartezeiten für Patienten um bis zu 15 % reduziert (Validierung läuft)
• Produktionsplanungs-Engine für ein US-Industrial-AI-Startup gebaut: RL + Monte-Carlo-Tree-Search, wodurch die Planung von Stunden auf Sekunden verkürzt wurde
• Semantische Suchmaschinen mit RAG + Wissensgraphen entworfen und geleitet; Agentic-Text-to-SQL-Lösung für Citizen Data Scientists entwickelt
• Beratung zu KI-Strategie und Reifegradanalysen für Unternehmenskunden, einschließlich Architektur-Reviews, Reifegradbewertungen und Entwicklung von KI-Roadmaps

• Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
• Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
• Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
• Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
• Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).

End-to-End-Verantwortung für alle Produkte – Konzeption, Architektur, Entwicklung und Produktivbetrieb als alleiniger Entwickler; daneben Kundengespräche, Angebote und Marketing.

Underwriting Copilot – KI-Assistent für die Industrieversicherung (produktiv im Kundeneinsatz)

• Unterstützt Underwriter bei der Analyse industrieller Versicherungs-Submissions – im Produktivbetrieb bei einem Industrieversicherer.
• Framework-unabhängige RAG-Architektur mit Hybrid Search (BM25 + pgvector) über große, heterogene Dokumentbestände.
• Zweistufige Evaluations- und Observability-Pipeline (Code-Assertions + LLM-as-Judge), die Antwortqualität, Retrieval-Genauigkeit und Citation-Integrität regressionssicher messbar macht.

Kaiki Menu Analyzer – Data-Intelligence-Plattform (produktiv im Kundeneinsatz)

• Erfasst und analysiert automatisiert Speisedaten aus rund 25.000 deutschen Restaurants.
• Skalierbare 7-Container-Architektur (FastAPI, partitioniertes PostgreSQL, Redis/RQ) mit LLM-gestützter Extraktion strukturierter Daten aus PDF, HTML und Bildern.
• Vollständige CI/CD-Pipelines (GitHub Actions), produktives Cloud-Deployment, interaktive Dashboards (Dash).

Kaiki GEO Atlas – GEO-Plattform (produktiv im Kundeneinsatz)

• Misst die Marken-Sichtbarkeit über fünf KI-Engines (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude), jede web-search-augmentiert, orchestriert als DAG-Workflow-Pipeline (Dispatcher → Sub-Workflows → Scoring → Report) mit Fail-Isolation.
• 6-Container-Deployment (FastAPI, Celery, Redis, PostgreSQL); LLM-Kostenschätzung, PDF-Audit-Report, regelbasierte Cross-Signal-Insights (kein zusätzlicher LLM-Aufwand).

Data Pipeline & Analytics Platform – Wettbewerbsanalyse im Automotive-Aftermarket

• Automatisierte Daten-Pipeline mit Gap-Analyse-Algorithmen und rollenbasierter Zugriffskontrolle; 230+ Tests.
• Backend mit FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy.

Produktentwicklung (in aktiver Entwicklung)

BankingGPT – KI-Assistent für das Beschwerdemanagement im Genossenschaftsbanking

• Sicherheitsarchitektur im Kern: kein KI-Entwurf erreicht den Kunden ohne menschliche Freigabe – die Freigabe-Entscheidung liegt in auditierbarem Code, nicht im Sprachmodell (monoton: das Modell darf hochstufen, nie senken).
• Echte agentische Bausteine, jeder mit eigener Grenze: das Modell wählt selbst Werkzeuge über einen MCP-Server (nur-lesend, Allowlist, gedeckelt, fail-safe); heikle Fälle gehen per offenem A2A-Protokoll (JSON-RPC, Agent Card, message/send/tasks/get; Client selbst implementiert) an einen eigenständigen Fach-Agenten (Wertpapier/Recht), der die Prüfpflicht nie senkt (per Test gepinnt).
• Evaluations-getrieben über zehn Analyse-Runden; deckte per unabhängigem Review und Blind-Tests einen Sicherheitsdefekt auf, den neun automatisierte Läufe übersehen hatten.
• Voice-AI-Frontend, live antwortend: gedeckte Fälle werden im Gespräch beantwortet, heikle eskalieren vor der Generierung; Antwortlatenz < 7 s gemessen (lokale GPU-STT/TTS).

Stack & Produktionsnähe: Python, pydantic-ai, FastAPI/Celery, PostgreSQL/pgvector, FastMCP, fasta2a, Docker; mehrmandantenfähig (physische Vektor-Isolation je Mandant), PII verschlüsselt, OWASP-LLM-reviewt, 275 Tests, CI/CD; anbieter-portabel (Ollama / EU-Cloud-Vertex).

After-Sales Assistant – agentischer RAG-/GraphRAG-Assistent auf öffentlichen OEM-Handbüchern (Automotive After-Sales)

• Genuin agentisch auf LangGraph: ReAct-Agent mit vier Werkzeugen und Gesprächsge-dächtnis – das Modell entscheidet selbst, ob es das Handbuch (RAG, Chroma), einen Wissensgraphen (GraphRAG, Neo4j/Cypher – Warnleuchten dekodieren) oder einen Werkstatt-/Buchungsdienst anspricht.
• Human-in-the-Loop vor der irreversiblen Aktion: vor jeder Terminbuchung pausiert der Graph (interrupt) und holt die ausdrückliche Bestätigung des Fahrers – dieselbe Freigabe-vor-Aktion-Disziplin wie in BankingGPT, in einem anderen Framework.
• Eval als CI-Gate: dreiteiliges Scorecard (RAGAS-Grounding + deterministische Tool-Routing-Genauigkeit + DeepEval-Safety: führt die Antwort bei kritischer Warnung zuerst die Warnung an?) blockt die Pipeline; provider-agnostisch (OpenAI/Azure/Anthropic), FastAPI mit Token-Streaming.

Stack: Python, LangChain/LangGraph, Chroma, Neo4j, RAGAS/DeepEval, FastAPI, Docker.

• Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
• On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
• Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
• Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
• Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.

• Leitete Enterprise-Architecture-, Data- und AI-Strategy-Initiativen über Geschäftsbereiche, Value Streams, SAP, Cloud, Integration, Process Intelligence und Governance hinweg und richtete Transformations-Roadmaps an strategischen Geschäftsergebnissen aus.
• Definierte die Unternehmensstrategie für Daten und Wissen über Geschäftsbereiche und die Enterprise Taxonomy hinweg, einschließlich Knowledge Graph, Data Governance mit Fokus auf Ownership, Metadata Frameworks, Business Glossaries, Data-Product-Orientierung, Interoperabilität und AI-fähiger Architektur.
• Formte die AI-Governance und die Decision-Intelligence-Strategie mit Konzepten für das autonome Unternehmen, einschließlich Richtlinien, Guardrails, Referenzarchitekturen und wissensbasierten Mustern für eine verantwortungsvolle Einführung von AI und die Wiederverwendung von Unternehmenswissen.
• Unterstützte die Migrationsstrategie für SAP S/4HANA Cloud und bewertete das künftige SAP-Ökosystem, einschließlich SAP BTP, Integration Suite, Business Data Cloud, SAP Analytics Cloud und Datasphere.
• Trieb das Management von Architecture Debt, Portfolio-Transparenz und Application Rationalization durch Architekturprinzipien, Governance-Modelle, Entscheidungsrahmen und LeanIX-basiertes Enterprise Architecture Management voran.
• Richtete Business Architecture und Process Intelligence mit Signavio aus, um Wertschöpfungsketten, Fähigkeiten, Prozesse, Datenstrategie, Wissensflüsse und Transformations-Roadmaps miteinander zu verbinden.
• Definierte Betriebsmodelle für Data Governance, Architecture Governance, Cloud, Integration, API Management, AI Governance und Wissensaustausch.
• Agierte als vertrauenswürdiger Berater für Führungskräfte und Leiter von Geschäftsbereichen in den Bereichen Produkt, Vertrieb, Finance, Logistik, Kundenservice und Shared Services.

• Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
• Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
• Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau