alexle135

KI-Agenten-Lab

Experimentelle Workflows mit Agenten & Automatisierung

Hier dokumentiere ich Proof-of-Concepts, Diagramme und Erkenntnisse rund um KI-Agenten in produktionsnahen Szenarien.

Incident Triage Agent

Analysiert Alerts, reichert sie mit Metriken an und schlägt Workarounds vor – inkl. Eskalationslogik.

  • Stack: GPT-4o mini, OpenTelemetry, Grafana
  • Routing: PagerDuty API & Slack Alerts

Onboarding Companion

Erstellt Schritt-für-Schritt-Anleitungen aus Confluence & Git-Repos, beantwortet Rückfragen per Chat.

  • Stack: LangGraph, Azure OpenAI, GitHub API
  • Modus: Retrieval-Augmented Chat + Step Recorder

Deployment Co-Pilot

Prüft Infrastruktur-Änderungen, generiert Terraform-Plan-Kommentare und überwacht Rollbacks.

  • Stack: OpenAI API, Terraform Cloud, PagerDuty
  • Observability: Prometheus Rules & Grafana Boards

Experimentelle Agenten

Cutting-Edge Workflows

Diese Agenten sind noch im Experimentierstadium – aber die Ergebnisse sind vielversprechend:

🔄 Self-Healing Infrastructure

Agent überwacht Kubernetes-Cluster und führt automatische Reparaturen durch. Bei Pod-Crashes analysiert er Logs, identifiziert Root-Causes und wendet bekannte Fixes an.

Success Rate: 87% (letzte 30 Tage)
MTTR: 2.3 Minuten (vs. 15 min manuell)
  • Stack: Kubernetes API, Prometheus, OpenAI
  • Tools: kubectl, helm, istioctl

📊 Data Quality Guardian

Überwacht Datenpipelines in Echtzeit, erkennt Anomalien und schlägt Korrekturen vor. Lernt aus historischen Mustern und verbessert sich kontinuierlich.

Anomalie-Erkennung: 94% Accuracy
False Positives: 3.2% (Ziel: <5%)
  • Stack: Apache Airflow, Great Expectations
  • ML: Isolation Forest + LSTM

🎯 Code Review Assistant

Analysiert Pull Requests auf Sicherheitslücken, Performance-Probleme und Code-Qualität. Erstellt detaillierte Reviews mit konkreten Verbesserungsvorschlägen.

Security Issues: 98% Detection Rate
Review-Zeit: -60% (vs. manuell)
  • Stack: GitHub API, Semgrep, SonarQube
  • LLM: Claude-3.5-Sonnet

🚀 Performance Optimizer

Analysiert Anwendungs-Performance, identifiziert Bottlenecks und schlägt konkrete Optimierungen vor. Testet Änderungen automatisch und misst Verbesserungen.

Performance-Gain: +23% durchschnittlich
Optimierungen: 156 erfolgreich
  • Stack: APM Tools, Load Testing
  • ML: Anomaly Detection + A/B Testing

Sicherheits- & Ops-Guidelines

  • 🔒 Secrets bleiben in Vault/Key Vault – niemals im Prompt.
  • 🧪 Jeder Agent bekommt Staging mit Telemetrie, bevor er produktiv geht.
  • 📜 Audit-Logs für jeden Tool-Aufruf (Request, Response, User).
  • ⏱ Timeouts & Circuit Breaker schützen Services vor Hänger.
  • ⚠️ Fallback-Pfade zurück zu menschlichen Operatoren.
  • 🧭 Dokumentation & Runbooks werden kontinuierlich aktualisiert.

Blueprints

Bausteine für produktionsreife Agenten

Jedes Lab-Projekt liefert wiederverwendbare Templates – von Guardrails bis zur Observability. Drei Highlights, die ich regelmäßig für Kunden adaptiere:

Queue-first Orchestration

Ereignisse landen zuerst in einer Redis/PubSub-Queue, bevor Agenten antworten. So lassen sich Lastspitzen abfedern und Fallbacks elegant einbauen.

  • Tracing via OpenTelemetry
  • Dead-Letter-Queues mit Retention
  • Replay-Support für RCA

Guardrail Toolkit

Kombiniert Regelwerke, Vektor-Checks und Output-Scanning. Besonders für personenbezogene Daten oder geschäftskritische Anweisungen wichtig.

  • PII-Filter via Presidio
  • Halluzinations-Score < 2 %
  • Fallback: Human-in-the-loop

Observability Hub

Einheitliche Dashboards für LLM-Kosten, Laufzeit und Erfolgsquote. Alerts landen im Incident Triage Agent – geschlossenes Feedback-Loop.

  • Grafana + Loki + Prometheus
  • KPI: MTTR, Success Rate, Tokenverbrauch
  • Export: CSV & Notion Sync