Die Systemarchitektur ist mit fünf spezialisierten KI-Agenten (Supervisor, Wissensdatenbank, Graphdatenbank, Maschinelles Lernen, Metrikenüberwachung) gestaltet, die jeweils unterschiedliche Analysebereiche übernehmen, um Verarbeitungskonflikte zu vermeiden.
Ein zentraler Supervisor-Agent implementiert intelligentes Anfrage-Routing mithilfe von Chain-of-Thought-Reasoning, um die optimale Auswahl und Koordinationsstrategien für Spezialisten zu bestimmen.
Agent-zu-Agent-Kommunikationsprotokolle ermöglichen parallele und sequenzielle Workflows mit automatischem Abruf von Topologiedaten für ML-Vorhersagen und Echtzeit-Sitzungsverwaltung.
Dieser modulare Ansatz gewährleistet skalierbare Abfrageverarbeitung, verhindert Überlappungen der Agenten und liefert konsistente, im JSON-Format ausgegebene Antworten mit integrierten Visualisierungsfunktionen für die Analyse komplexer Unternehmensinfrastrukturen.
Integrierte eine agentenbasierte Entscheidungsebene, die dynamisch festlegt, ob Antworten aus der Dokumenten-Wissensdatenbank abgerufen oder SQL-Abfragen auf der PAT-Datenbank ausgeführt werden, um kontextbezogene Antworten zu liefern.
Entwickelte eine intelligente NLQ-zu-SQL-Engine, die Benutzeranfragen in ausführbares SQL für das PAT (MariaDB)-Tool übersetzt und nicht-technischen Anwendern ermöglicht, komplexe Datenoperationen in natürlicher Sprache durchzuführen.
Entwickelte eine GenAI-gestützte Lösung zur Automatisierung der MOP-Dokumentenerstellung für Live-Knoten-Upgrades (z. B. SDP, EMM).
Importierte historische Upgrade-Dokumente in eine RAG-basierte Pipeline als Wissensdatenbank.
Implementierte einen eigenen Dokumentenparser, um unstrukturierten Text in Vektor-Embeddings für kontextbezogenen Abruf umzuwandeln.
Setzte GPT-4 ein, um gut formatierte, automatisch strukturierte MOP-Dokumente gemäß den historischen Standards zu erstellen, wodurch der manuelle Aufwand erheblich sank und die Konsistenz sichergestellt wurde.
Die Migration ist in drei Schritte unterteilt: REST-Controller, Service und Attribut-Code, um die Kontextgrenzen des LLMs zu handhaben.
Implementierte eine RAG-basierte Pipeline, um relevante kontextbezogene Codeschnipsel abzurufen, wobei Few-Shot-Beispiele das LLM bei der Struktur- und Logikerhaltung anleiteten.
Stellte durch einen modularen Transformationsansatz eine genaue und effiziente Migration sicher, ohne das Modell zu überlasten.
Entwarf und stellte robuste auf Langchain- und Haystack basierende Pipelines auf Kubernetes bereit, mit Unterstützung für Multi-Agenten-Orchestrierung.
Ermöglichte gleichzeitige, mehrstufige Konversationsabläufe mit kontextuellem Gedächtnis für skalierbare GenAI-Pipeline-Prozesse.
Technologieprofi, spezialisiert auf KI-gesteuerte intelligente Systeme und Multi-Agenten-Orchestrierung für Unternehmensinfrastruktur. Erwiesene Fachkenntnisse in der Entwicklung anspruchsvoller Supervisor-Agenten, die spezialisierte Komponenten für Wissensdatenbanken, Graphdatenbanken, maschinelles Lernen, Metrikenüberwachung und Kapazitätsplanung für komplexe Analyse-Workflows und Systemoptimierung koordinieren. Experte in der Architektur produktionsreifer Multi-Agenten-Ökosysteme unter Einsatz fortschrittlicher LLM-Koordination, Graphdatenbank-Integration, Echtzeit-Metrikenanalyse und prädiktiver Analytik für Kapazitätsplanung und Leistungsoptimierung. Erfolgreich nachgewiesen Implementierungen von Agent-zu-Agent-Kommunikationsprotokollen, verteiltem Sitzungsmanagement und skalierbarer Microservices-Architektur auf Cloud-nativen Plattformen. Engagiert für die Transformation von Geschäftsabläufen durch KI-zentrierte Strategien für intelligente Systeme, die eine autonome Überwachung der Infrastruktur, automatisierte Ressourcendimensionierung und datengestützte Entscheidungen in komplexen ICT-Umgebungen ermöglichen.
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