KI-Agenten streben nach Autonomie. Enterprise-Systeme verlangen Kontrolle.
Rein LLM-getriebene Architekturen stoßen bei Qualität, Kosten und Wartbarkeit an Grenzen. Ein alternativer Ansatz sind hybride Systeme: deterministische Domänenmodelle und Geschäftsregeln kombiniert mit probabilistischen LLM-Komponenten.
Der Vortrag zeigt, wie starkes Domain Modeling als Leitplanke dient: Eingaben und Ausgaben werden strukturiert, validiert und gezielt gesteuert, statt Agenten alles „selbst herausfinden“ zu lassen.
Diskutiert werden Mehrwert und Grenzen von LLMs, sinnvolle Verantwortungsverteilung sowie Integrationsmuster zwischen Agenten und klassischen Modellen.
Ziel des Vortrags ist es, praktikable Architekturansätze zu zeigen, mit denen sich KI kontrolliert, wartbar und wirtschaftlich in bestehende Systemlandschaften integrieren lässt.