Queue-first Intake
Jeder Auftrag bekommt Kontext, Actor Identity, Priorität, Policy-Kontext und reproduzierbare Event-History.
Safety & Reliability Layer
AI-Workflows kontrolliert freigeben und sicher betreiben.
Das LLM bleibt semantische Engine. Kritische Pfade werden über eine deterministische Control-Plane prüfbar, begrenzbar und auditierbar.
These
LLMs scheitern selten an Intelligenz. Sie scheitern an Betriebssicherheit.
Unklare Eingänge, unkontrollierte Toolcalls, fehlende Auditierbarkeit und riskante Releases machen AI-Workflows in Unternehmen fragil.
Deterministische Control-Plane heißt hier: kritische AI-Abläufe werden durch klare Regeln, Prüfungen und Freigaben kontrollierbar gemacht.
Queue-first Intake
->Policy & Contract Gates
->Toolcall Governance
->GO/NO-GO
Governance Flow
Request bis Audit in einem kontrollierten Pfad.
Damit AI-Systeme nicht unkontrolliert handeln, sondern nachvollziehbar freigegeben, ausgeführt und bei Bedarf sicher rückgebaut werden.
Control-Plane
Kritische Pfade werden deterministisch
Policy & Contract Gates
Aktionen werden gegen explizite Regeln, Akzeptanzkriterien und Datenverträge geprüft.
Toolcall Governance
Nur erlaubte Tools, minimale Rechte, Rate-/Spend-Limits, Korrelation und Audit-Trail.
Shadow -> Hardened -> Strict
AI-Workflows werden stufenweise freigegeben, mit klaren Promotion- und Rollback-Kriterien.
Incident-Beispiel
Policy Gate blockiert riskanten Toolcall.
Fall: No-Go
- Request
- Kundendaten exportieren
- Policy
- PII erkannt, Scope nicht freigegeben
- Decision
- NO-GO
- Reason
- fehlende Berechtigung + falscher Tool-Scope
- Resultat
- Toolcall blockiert, Audit-Eintrag erstellt, manueller Review ausgelöst
- Rollback
- nicht nötig (Ausführung wurde verhindert)
Fall: Go
- Request
- Statusreport ohne PII generieren
- Policy
- Scope ok, Contract validiert
- Decision
- GO
- Reason
- erlaubter Toolcall + eingehaltene Limits
- Resultat
- Ausführung mit Eval, Logs und nachvollziehbarem Audit-Trail
- Rollback
- definierter Rückbaupfad bleibt aktiv