‍Wenn Agenten scheitern, liegt es selten am Modell – sondern daran, dass sie nicht wissen, was wir wissen.

Wir bauen Agenten, die Tickets schreiben, Code verstehen und Fragen zu unseren Projekten beantworten sollen. Und dann stellt sich heraus: Das eigentliche Problem ist nicht das Modell, sondern die Wissensbasis. Unsere Dokumentation ist für Menschen geschrieben – mit implizitem Kontext, mit Verweisen im Kopf, mit Wissen, das nie aufgeschrieben wurde.

Für Agenten funktioniert das nicht. Sie brauchen Wissen, das explizit, strukturiert und maschinell auffindbar ist. Das klingt banal, ist in der Praxis aber gar nicht so einfach: Wie sieht ein Wiki aus, das primär von einem LLM gelesen wird? Wie strukturiert man Wissen so, dass ein Agent nicht raten muss? Und wie kriegt man eine gewachsene Codebasis in eine Form, in der Retrieval tatsächlich brauchbare Treffer liefert?

Genau darum geht es an diesem Abend – mit kurzen Impulsen aus laufenden Projekten und einer ausgiebigen Diskussionsrunde, in der wir uns darüber austauschen, was bei euch funktioniert und was nicht.

Was erwartet dich?

• Ankommen und Networking ab 18:30 Uhr
• Kurze Impulse aus laufenden Projekten
• Erfahrungsaustausch, beispielsweise zu RAG auf Source Code oder LLM-Wikis
• Konkrete Muster, wie Wissen für Agenten aufbereitet werden kann
• Offene Diskussionsrunde, gern mit Themen und Fragen aus der Runde
• Austausch mit Leuten aus der Region, die vor denselben Fragen stehen

Die Teilnahme ist kostenlos.
Melde dich einfach hier an!

Wir freuen uns auf dich!

Präsenzveranstaltung.
Note: Conversations and discussions are in German.

Das Model Context Protocol (MCP) transformiert die Art, wie AI-Agenten mit Enterprise-Systemen und APIs interagieren. Während traditionelle APIs primär für menschliche Entwickler konzipiert wurden, schafft MCP eine Brücke, die KI-Modelle als vollwertige Akteure in Enterprise-Landschaften integriert. Sie können damit direkt auf Systeme zugreifen und Teil der Systemarchitektur werden. Im Vortrag setzen wir uns mit der zentralen Frage auseinander, wie sich MCP von klassischen APIs unterscheidet, wo es Parallelen gibt und welche Auswirkungen dies auf Design, Integration und Governance hat. Anhand eines Showcases demonstrieren wir eine konkrete Umsetzung: Wir zeigen, wie bestehende APIs über MCP-Server zugänglich gemacht werden können, und stellen einen ganzheitlichen MCP-Blueprint vor. Dabei beleuchten wir, wie Azure-Cloud-Dienste zur Bereitstellung, Verwaltung und Absicherung eines MCP-Servers eingesetzt werden können. Der Vortrag vermittelt praxisnahe Einblicke aus der Entwicklung und dem Einsatz von MCP-Servern inklusive neuer Herausforderungen, Lösungsansätzen und Lessons Learned.

Das Model Context Protocol (MCP) transformiert die Art, wie AI-Agenten mit Enterprise-Systemen und APIs interagieren. Während traditionelle APIs primär für menschliche Entwickler konzipiert wurden, schafft MCP eine Brücke, die KI-Modelle als vollwertige Akteure in Enterprise-Landschaften integriert. Sie können damit direkt auf Systeme zugreifen und Teil der Systemarchitektur werden. Im Vortrag setzen wir uns mit der zentralen Frage auseinander, wie sich MCP von klassischen APIs unterscheidet, wo es Parallelen gibt und welche Auswirkungen dies auf Design, Integration und Governance hat. Anhand eines Showcases demonstrieren wir eine konkrete Umsetzung: Wir zeigen, wie bestehende APIs über MCP-Server zugänglich gemacht werden können, und stellen einen ganzheitlichen MCP-Blueprint vor. Dabei beleuchten wir, wie Azure-Cloud-Dienste zur Bereitstellung, Verwaltung und Absicherung eines MCP-Servers eingesetzt werden können. Der Vortrag vermittelt praxisnahe Einblicke aus der Entwicklung und dem Einsatz von MCP-Servern inklusive neuer Herausforderungen, Lösungsansätzen und Lessons Learned.

‍

Vortragssprache: englisch

In wirtschaftlich angespannten Zeiten wächst der Druck, digitale Systeme effizienter zu gestalten. Gleichzeitig steigen Komplexität und Veränderungsgeschwindigkeit – technische Fehlentscheidungen werden dadurch teurer als je zuvor. Optimierungen konzentrieren sich jedoch häufig auf frühe Projektphasen - Lebenszykluskosten, Änderbarkeit und langfristige Tragfähigkeit werden dabei nicht immer ausreichend mitgedacht. Dabei können sich auch im laufenden Betrieb wertvolle Potenziale ergeben – oder stillschweigend verloren gehen. Es gilt: Wer früh an Wartbarkeit, Ressourcenschonung und kontinuierliche Verbesserung denkt, spart nicht nur Geld – sondern gestaltet Systeme, die auch morgen noch bezahlbar sind und funktionieren. Mit dieser Session möchten wir konkrete Denkanstöße geben, Erfahrungen zu teilen und in den Diskurs über wirtschaftliche und nachhaltige IT gehen.

Das Model Context Protocol (MCP) transformiert die Art, wie AI-Agenten mit Enterprise-Systemen und APIs interagieren. Während traditionelle APIs primär für menschliche Entwickler konzipiert wurden, schafft MCP eine Brücke, die KI-Modelle als vollwertige Akteure in Enterprise-Landschaften integriert. Sie können damit direkt auf Systeme zugreifen und Teil der Systemarchitektur werden. Im Vortrag setzen wir uns mit der zentralen Frage auseinander, wie sich MCP von klassischen APIs unterscheidet, wo es Parallelen gibt und welche Auswirkungen dies auf Design, Integration und Governance hat. Anhand eines Showcases demonstrieren wir eine konkrete Umsetzung: Wir zeigen, wie bestehende APIs über MCP-Server zugänglich gemacht werden können, und stellen einen ganzheitlichen MCP-Blueprint vor. Dabei beleuchten wir, wie Azure-Cloud-Dienste zur Bereitstellung, Verwaltung und Absicherung eines MCP-Servers eingesetzt werden können. Der Vortrag vermittelt praxisnahe Einblicke aus der Entwicklung und dem Einsatz von MCP-Servern inklusive neuer Herausforderungen, Lösungsansätzen und Lessons Learned.