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Technologie-Architektur – Agentic Core Framework von elevize AI
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24. Februar 2026 2 Min. Lesezeit

Das Agentic Core Framework™ – KI-Architektur von elevize erklärt

Ein technischer Deep-Dive in die Plattform hinter unseren KI-Agenten. Für CTOs, Tech-Leads und alle, die wissen wollen, was unter der Haube passiert.

KI-Agenten sind mehr als ein Chatbot mit API-Zugang. Hinter jedem elevize-Agenten steht eine modulare Architektur aus sechs Schichten, die zusammenarbeiten, um komplexe Geschäftsprozesse zuverlässig zu automatisieren.

Wir nennen diese Architektur das Agentic Core Framework™. In diesem Artikel erklären wir jede Schicht — und warum sie existiert.

Die 6 Schichten

Layer 01 — Perception Layer

Verarbeitet eingehende Daten aus allen Kanälen — E-Mails, Dokumente, API-Calls, Datenbank-Events. Erkennt Format, Sprache und Intent.

Technologien: OCR, NLP, Multi-Modal-Parsing

Layer 02 — Reasoning Layer

Das Herzstück. Hier trifft der Agent Entscheidungen: Welche Aktion ist nötig? Welche Daten fehlen? Welcher Workflow wird ausgelöst?

Technologien: LLM-Orchestrierung, Chain-of-Thought, Tool Selection

Layer 03 — Action Layer

Führt die entschiedenen Aktionen aus: Dokumente erstellen, E-Mails senden, API-Calls tätigen, Daten in Systeme schreiben.

Technologien: API-Integrationen, Template Engine, Workflow Execution

Layer 04 — Memory Layer

Speichert Kontext, Entscheidungshistorie und Lerneffekte. Ermöglicht dem Agenten, aus vergangenen Aufgaben zu lernen.

Technologien: Vector DB, Embedding-basierte Suche, Feedback Loops

Layer 05 — Governance Layer

Kontrolliert Berechtigungen, Audit-Trails und Compliance. Stellt sicher, dass Agenten nur tun, was sie dürfen.

Technologien: RBAC, Audit Logging, Approval Workflows

Layer 06 — Orchestration Layer

Koordiniert mehrere Agenten, die zusammenarbeiten. Verteilt Aufgaben, löst Konflikte und optimiert Reihenfolgen.

Technologien: Multi-Agent Coordination, Priority Queue, Error Recovery

Unsere Design-Prinzipien

  1. Human-in-the-Loop — Kritische Entscheidungen werden immer vom Menschen bestätigt. Agenten empfehlen, Menschen entscheiden.
  2. Erklärbarkeit — Jede Aktion eines Agenten ist nachvollziehbar. Wir protokollieren nicht nur was, sondern warum.
  3. Graceful Degradation — Wenn ein Agent unsicher ist, eskaliert er — statt zu raten. Lieber einmal nachfragen als einen Fehler machen.
  4. Datensouveränität — Kundendaten verlassen nie die europäische Cloud. DSGVO-Konformität ist keine Option, sondern Grundlage.
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