Architecture Concept · Local AI

Local AI Platform for SMEs

Modular · Secure · Cost-Efficient · Customer-Specific

01 · Interactive AI Agent Architecture

SELENIS Local AI Agent Platform: Unternehmensdaten, AI Agent Control Layer, Anwendungen, Data Ingestion, RAG, Inference, Security und lokale Hardware — Visualisierung einer möglichen Systemarchitektur; die abgebildeten Module und Integrationen sind nicht als vollständig implementierte Produktfunktionen zu verstehen.

Konzept und Zielsetzung

Unser Konzept: bestehende KI-Modelle und bewährte Softwaretechnologien zu einer modularen, lokal betreibbaren Plattform verbinden. Im Mittelpunkt stehen die Anforderungen kleiner und mittelständischer Unternehmen – individuelle Anwendungsfälle, Integration vorhandener Daten und kontrollierbare Infrastruktur.

Die Idee: Vorhandene Modelle gezielt kombinieren und an reale Unternehmensaufgaben anpassen, statt jede Lösung von Grund auf neu zu entwickeln.

Interaktive Visualisierung des modularen Zielkonzepts: lokale Datenverarbeitung, Agenten-Orchestrierung, RAG, spezialisierte Modelle und kontrollierte Schnittstellen. Die animierten Elemente illustrieren den Datenfluss und sind keine Live-Systemtelemetrie.

02 · Platform Architecture

Die Architektur verbindet Kundenschnittstellen, Agenten-Orchestrierung, Datenaufbereitung, Retrieval-Augmented Generation (RAG), lokale KI-Modelle sowie Sicherheits- und Infrastrukturkomponenten. Die Darstellung beschreibt ein modulares Zielkonzept – nicht den Fertigstellungsgrad einer bereits vollständig implementierten Plattform.

Architektur einer lokalen KI-Plattform mit Agent Layer, Datenquellen, RAG, Modellen und Infrastruktur — Local AI Platform for SMEs · Beschriftete Architekturübersicht · Zum Vergrößern anklicken

03 · Agent Architecture

Eine Agentenschicht koordiniert Anfragen, Aufgaben und die Weiterleitung an geeignete Modelle. Prompt Management, Steuerung und Inferenz bleiben als Funktionen getrennt und können je nach Anwendungsfall kombiniert werden.

Agentenentwurf mit Prompt, Manager, Tags to Model, Control Model und Inference Model — Funktionale Aufteilung der Orchestrierung · Zum Vergrößern anklicken

04 · Intelligent Task Routing

Nicht jede Anfrage erfordert ein großes Sprachmodell. Ein Task Router kann einfache Aufgaben an klassische Algorithmen oder Python, wissensbasierte Anfragen an kompakte Modelle mit RAG und komplexe Aufgaben an leistungsfähigere Modelle weitergeben. Ziel ist ein bedarfsgerechter Einsatz von Rechenressourcen.

Task Router mit einfachen Python-Aufgaben, RAG und größeren Sprachmodellen — Modellwahl abhängig von der Aufgabenstellung · Zum Vergrößern anklicken

Schwerpunkte und mögliche Anwendungen

Local DeploymentLokale Ausführung und kontrollierte Verarbeitung sensibler Unternehmensdaten.

Knowledge IntegrationDokumente, technische Wissensbestände und Datenquellen über RAG nutzbar machen.

Model IntegrationVorhandene Sprachmodelle und spezialisierte KI-Modelle gezielt einbinden.

Software InterfacesChat, Web, APIs und Automatisierung für bestehende Unternehmensprozesse.

Entwicklungsstand und Perspektive

Als technischer Ausgangspunkt bestehen Erfahrungen mit einem spezialisierten KI-Modell im Bereich des autonomen Fahrens. Die hier gezeigte Plattform ist eine Architektur- und Integrationskonzeption. Weitere Komponenten, konkrete Kundenanwendungen und Leistungsmerkmale sind anwendungsabhängig zu entwickeln und zu validieren.

Unser Ansatz: Adapt existing intelligence to real business needs.