Wie Multi-Agenten-Systeme das Engineering-Wissen Ihres Unternehmens dauerhaft zugänglich machen
Eine Kundenanfrage kommt herein: Ein bewährtes Produkt soll für einen neuen Anwendungsfall angepasst werden – oder gleich mehrere Komponenten zu einem System kombiniert. Eine komplexe technische Aufgabe! Und dann beginnt die Suche nach dem einen Experten, der das passende Auslegungstool wirklich beherrscht.
Kennen Sie das? Dann kennen Sie auch die Folgen:
- Die Ressourcen im Application Engineering sind begrenzt. Anfragen stauen sich, Kunden warten.
- Die wirklich guten Tools liefern genaue Aussagen – sind aber so komplex, dass sie eigene Spezialisten brauchen. Falsche Parameter, übersehene Eigenheiten des Tools – und das Ergebnis ist falsch.
- Lizenzen für die Berechnungstools und Entwicklungsumgebungen stehen nicht jedem zur Verfügung. Die Tools werden nicht gepflegt oder passen nicht zum Fall.
- Eine genaue Auslegung braucht Zeit. Also werden Standardlösungen kombiniert – ohne zu prüfen, ob sie wirklich taugen.
- Und wenn sich die Anforderungen im Kundendialog ändern, wird die Auslegung nicht oder nur teilweise nachgezogen.
Das eigentliche Problem dahinter: Das Wissen ist da – in Köpfen, Dokumenten und Werkzeugen. Aber es ist nicht verfügbar, wenn und wo es gebraucht wird.
Die Idee: Eine Schnittstelle zum Engineering-Wissen
Stellen Sie sich eine Software vor, die genau das ändert. Sie nutzt die vorhandenen Wissensquellen, Vorgehensmuster und Simulationswerkzeuge und automatisiert die Auslegung dort, wo sie standardisiert ist. Der Application Engineer arbeitet nicht mehr gegen die Komplexität, sondern mit ihr: Er greift auf die Werkzeuge der Experten und deren Wissen zu. Auslegungen werden analysiert, Verbesserungen vorgeschlagen, Fehler und Abweichungen von den Anforderungen automatisch erkannt. Stücklisten und Spezifikationen entstehen gleich mit.
Da viele Auslegungen und Berechnungen standardisiert sind, lassen sich Workflows definieren: Qualität und Berechnung bleiben immer gleich – und Detailfragen an einzelne Komponenten können gezielt vertieft werden.
Die Lösung: Das AIcodeIT-Framework
Genau hier setzt AIcodeIT an: Wir haben eine Software entwickelt, die Unternehmen an dieser Stelle hilft. Sie macht Engineering-Wissen für Kundenanfrage, in der Auslegung, im Angebot verfügbar. Dabei nutzt AIcodeIT die neuesten Erkenntnisse aus dem Bereich Agentic AI und überträgt sie auf die Arbeitswirklichkeit von Engineering-Teams.
Das Framework folgt einem einfachen Prinzip: Keine einzelne KI muss alles können. Stattdessen arbeitet ein Team spezialisierter Agenten zusammen – organisiert wie ein gutes Engineering-Team, mit klaren Rollen und gesicherten Abläufen:
- Spezialagenten beherrschen je eine Wissensdomäne – deren Daten, Dokumente, Vorgehensmodelle und Werkzeuge. Sie lassen sich gezielt testen und trainieren.
- Integrationsexperten kümmern sich um komponentenübergreifende Themen.
- Moderatoren kommunizieren mit dem Anwender und übersetzen Anfragen in Workflows, Experten- oder Teamanfragen.
- Workflows sichern die Abläufe, fügen Quality Gates ein und kombinieren LLMs, Agenten und klassische Programmierung.
Ein Ansatz, der Vertrauen schafft
Der Ansatz ist flexibel und leicht erweiterbar: Man kann mit der Auslegung in einer einzigen Subdomäne oder Komponente beginnen. Jedem Agenten wird das LLM zugeordnet, das benötigt wird – Frontier-Modelle oder Open Source, lokal oder extern. Werden die Modelle besser, migrieren einzelne Agenten einfach mit.
Jeder Agent ist ein Spezialist – und kann als solcher auditiert und getestet werden. Agententätigkeiten, Workflow-Schritte, Tool-Aufrufe und Moderatorenentscheidungen werden dokumentiert.
Vor allem: KI kommt nur dort zum Einsatz, wo sie gebraucht wird. Alles andere läuft über bewährte, im Unternehmen bereits validierte Werkzeuge. Das schafft Vertrauen und Sicherheit. Die Fachexperten entwickeln ihre Tools weiter – neue Features können von den Agenten übernommen werden. Neue Dokumente und Firmenwissen stehen den Agenten schnell zur Verfügung. Im Idealfall baut sich der Fachexperte „seinen“ Fachassistenten, der dann auch für die Auslegung genutzt wird.
Der pragmatische Einstieg
Zunächst wird gesichtet, was bereits vorhanden ist. Sinnvollerweise startet man mit dem einfachsten, kleinsten Element: einem oder zwei Fachexperten, integriert ins Framework. Daraus entsteht sehr schnell ein erster echter Anwendungsfall – und ein System, das mit jedem weiteren Experten, Workflow und Tool wächst.
Damit ist der Einstieg kein Großprojekt mit monatelangem Vorlauf, sondern ein überschaubarer Schritt, der sich in Wochen bezahlt macht. Und genau deshalb lohnt es sich, jetzt zu handeln – denn die Ausgangslage spricht für sich:
Das Engineering-Wissen Ihres Unternehmens ist zu wertvoll, um in Köpfen und Lizenzdatenbanken zu warten. Sprechen Sie uns an – wir zeigen Ihnen, wie der erste Schritt aussehen kann.