Multi-Model Execution Governance – nachweisbare KI-gestützte Entwicklung
Internes System · seit 2026-07 · Alleiniger Autor und Betreiber
Ausgangslage
Bedarf an einem prüfbaren Rahmen, der KI-gestützte Softwareentwicklung über mehrere Modelle hinweg nachvollziehbar macht und definiert, welche Modellklasse welche Arbeit übernehmen darf.
Aufgabe
Konzeption und Bau eines Regelwerks mit Rollenmodell, Risikoklassen und Nachweispflicht für jede Änderung.
Meine Verantwortung
Verantwortlich für Ausarbeitung des Regelwerks, Implementierung der Laufzeitkomponenten und Betrieb des Systems.
Lösung
Implementierung eines Rollenmodells mit Coordinator der stärksten Modellklasse, Executor der Standardklasse, mechanischem Executor und unabhängigem Verifier; Definition von Risikoklassen R0 bis R3 mit erlaubten Executor-Klassen; Fail-Closed-Regeln ohne stille Modellsubstitution; Worker-Ebene mit selbst gehostetem Modell und Laufzeitnachweis; maschinenlesbare Schemas und deterministische Prüfskripte.
Architektur und Vorgehen
Koordinierte Ausführung über mehrere Modellklassen mit Verifikationspflicht; Verbot bestimmter Themen wie Authentifizierung, Autorisierung und Mandantentrennung an die mechanische Klasse; maximal drei automatische Executor-Zyklen.
Ergebnis
Versionierte Richtlinie mit maschinenlesbaren Schemas, deterministischen Prüfskripten und Laufzeitnachweis des tatsächlich genutzten Modells; prüfbare Governance für KI-gestützte Entwicklung ohne Produktivitätsbehauptungen.
Versionierte Richtlinie mit maschinenlesbaren Schemas, deterministischen Prüfskripten und Laufzeitnachweis des tatsächlich genutzten Modells
Eingesetzter Stack
- PowerShell
- Node.js
- JSON Schema
- Git
- selbst gehostete Sprachmodelle
Kompetenzfeld: AI & Agentic Systems · Automation & Workflows
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