AI

Genau dort, wo KI-Unterstützung am dringendsten gebraucht würde, scheitert sie am häufigsten. Der Artikel zeigt, warum das Problem nicht in den Modellen liegt, sondern in der fehlenden Umgebung: dem Agent Harness. Dieser Rahmen aus Tests, Architekturregeln, persistenter Dokumentation und deterministischen CI-Pipelines macht aus probabilistischen Modellen steuerbare Agenten.

Java entwickelt sich zur bevorzugten Sprache für KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld. Technische Schulden können eine Anwendung jedoch daran hindern, KI vollständig zu nutzen oder von ihr zu profitieren. Gleichzeitig erhöhen End-of-Support-Termine den Handlungsdruck. Höchste Zeit also, die Modernisierung strategisch anzugehen.

Java-Entwickler stehen vor der Frage, wie sie KI-Agenten mit bewährten Vorgehensweisen produktionsreif bauen können. Spring AI und Amazon Bedrock AgentCore liefern die Antwort: von @RestController zu @AgentCoreInvocation – mit integrierter Skalierung, Sicherheit und Memory. Dieser Artikel zeigt den Weg vom Prototyp zum skalierbaren Enterprise-Agenten.

Viele Unternehmen verfügen über unvollständige Prozessdokumentationen, manuelle Analysen und eine überwiegend reaktive Risikobewertung. Dadurch fehlen Transparenz, belastbare Entscheidungsgrundlagen und eine kontinuierliche Optimierung der Prozesslandschaft. Mit steigender Komplexität und regulatorischen Anforderungen stoßen klassische Methoden des Prozessmanagements zunehmend an ihre Grenzen. Der..