Playbook: LLM-Einführung

Policy & Datengrenzen Qualitäts-Gates Use-Case-Priorisierung Monitoring & Kostenkontrolle Abnahmekriterien

LLM-Einführungs-Playbook

LLM-Funktionen sicher, auditierbar und kostenkontrolliert bereitstellen.

Anwendungsfall-Bewertung (Auswirkung × Risiko)
Richtlinien + Datengrenzen
Qualitätssicherung + Überwachung

Anwendungsfälle priorisieren

Was gute Ergebnisse ausmacht

LLM-Anwendungsfälle der Datenklassifizierung zugeordnet
Evaluierungsrahmen vor der Skalierung vorhanden
Audit-Protokolle und Genehmigungsprozesse für risikoreiche Aktionen
Kosten- und Latenzbudgets durchgesetzt

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LLM-Fähigkeitsreferenzmodell LLMOps-Playbook KI-Rollback-Runbook

Articles

MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI: Der Agenten-Protokoll-Stack erklärt

MCP, A2A, UCP, AP2 und A2UI werden oft als konkurrierende Agentenstandards dargestellt. Sie lösen größtenteils unterschiedliche Interoperabilitätsprobleme. Dieser Leitfaden ordnet jedes Protokoll der Grenze zu, die es tatsächlich standardisiert—und zeigt, wie sie in einem Produktionssystem zusammenarbeiten können.

25. September 2026

Wie man erkennt, ob ein KI-Agent tatsächlich die richtigen Belege verwendet hat

Ein KI-Agent kann Quellen zitieren und trotzdem die falschen Belege verwenden. Dieser Artikel stellt eine praktische Methode zur Überprüfung der Belegung von Behauptungen, der Quellenautorität, der Anwendbarkeit, der Herkunft sowie der Frage vor, ob die Belege die Antwort tatsächlich beeinflusst haben.

25. September 2026

KI-Agenten-Gedächtnis ist kein RAG: Wie man Gedächtnis, Retrieval, Zustand und Kontext voneinander trennt

Agentengedächtnis, RAG, Zustand und Kontext werden oft so verwendet, als wären sie austauschbar. Das sind sie nicht. Dieses praktische Architekturmodell trennt die vier Schichten, zeigt, wohin jede gehört, und erklärt, was kaputtgeht, wenn Systeme sie zu einer einzigen zusammenfassen.

25. September 2026

Was sollte ein KI-Agent behalten, vergessen, neu berechnen oder erneut abrufen?

Langlaufende Agenten sollten sich nicht alles merken. Dieser Artikel bietet ein praktisches Lebenszyklusmodell für die Entscheidung, was in den dauerhaften Speicher gehört, was erneut abgerufen werden sollte, was sicherer neu zu berechnen ist und was ablaufen oder ersetzt werden sollte.

24. September 2026

RAG fehlgeschlagen – aber welche Ebene ist tatsächlich fehlgeschlagen? Eine diagnostische Methode

Wenn eine RAG-Antwort falsch ist, ist es zu vage, das Retrieval oder das Modell verantwortlich zu machen. Diese Diagnosemethode isoliert Quellenabdeckung, Query-Konstruktion, Retrieval, Ranking, Kontextzusammenstellung, Generierung, Evidenzzuordnung und Aktualität – sodass der tatsächliche Fehler reproduziert und behoben werden kann.

24. September 2026

Die Antwortgültigkeitsgrenze: Die fehlende Schicht zwischen Relevanz und zuverlässigen KI-Antworten

Eine Quelle kann relevant und maßgeblich sein und dennoch falsch für die gestellte Frage. Die fehlende Ebene ist die Anwendbarkeit: die Bedingungen, unter denen eine Antwort gilt, und die Veränderungen, die erzwingen, dass sie überdacht werden muss. Dieser Artikel führt die Answer Validity Boundary als ein Quellendesign-Muster für Menschen, KI-Suche und RAG-Systeme ein.

6. September 2026

Ultimativer Leitfaden zu Akzeptanzkriterien für die LLM-Einführung in Enterprise-Playbooks

Meistere die Kunst, präzise Akzeptanzkriterien zu definieren, um eine erfolgreiche LLM-Integration in Ihrer Unternehmensumgebung sicherzustellen. Dieser umfassende Leitfaden bietet umsetzbare Frameworks, Beispiele und Best Practices, die auf playbook-gesteuerte Adoption zugeschnitten sind.

28. Juni 2026

Ollama ist nicht das Produkt: Entwicklung produktionsreifer Open-LLM-Anwendungen

Das Ausführen eines lokalen Modells mit Ollama ist einfach. Das Erstellen einer produktionsreifen Open-LLM-Anwendung ist schwieriger: Es erfordert RAG, Zugriffskontrolle, Anbieterabstraktion, Evaluierung, Protokollierung, Bereitstellungsdisziplin und eine kontrollierte Anwendungsschicht um das Modell herum.