LatentDrift
Projektmanager und Entwickler arbeiten in einem dunklen Kontrollraum an Monitoring-Displays

KI-Systeme für kontrollierten Betrieb

LatentDrift

Wir bauen KI-Systeme, die im Betrieb steuerbar bleiben.

LatentDrift entwickelt hochspezialisierte KI-Systeme in klar fokussierten Feldern, in denen aktuelle Forschung direkt darüber entscheidet, ob ein System im Betrieb belastbar bleibt: agentische Systeme, Evidenzschicht, Datenraum und multimodale Echtzeit-Interaktion. Aus neuen Verfahren entstehen Entscheidungskarten, Systemrahmen, Prüfprotokolle, Evaluationssets und Übergabeartefakte, die wiederverwendbar sind und zu Datenrechten, Fachprozessen und Betrieb passen.

Angebot ansehen Projektmuster
  • Agentische Systeme
  • Evidenzschicht
  • Echtzeit-Interaktion

Fokus

Kontrolle beginnt im Systemdesign.

Der gemeinsame Nenner ist kontrollierte Zustandsführung. Daraus entsteht Tiefe statt Themenbreite: Wir prüfen neue Arbeiten zu Agenten, latenter Kommunikation, Evaluation und Erklärbarkeit an denselben Engineering-Fragen. Welche Information darf geteilt oder behalten werden? Welche Spur muss belegbar bleiben? Welche Reaktion muss sofort erfolgen? Wo gehört ein menschlicher Kontrollpunkt hin? Aus dieser wiederholten Prüfung entstehen Muster, die Projekten eine klare Form geben und trotzdem Fachprozess, Datenrechte und Betriebsmodell ernst nehmen.

Dunkles Fall-Cockpit mit zentraler Akte, Agenten-Arbeitszellen, Rollenmatrix, Speicher-Stack, Regel-Gate, Trace-Linie und Wiederanlaufpfad
Latentes Gedächtnis

Latente Multi-Agenten-Koordination

Unser Bauplan für agentische Systeme verbindet Arbeitsgedächtnisse, Zustandsübergaben, Cache-Strategien und Agentenrollen zu kontrollierbarer Kooperation. Pro Projekt entstehen Rollenmatrix, Speicherregeln, Tool-Zugriffsregeln, Kommunikationsregeln, Budgetgrenzen und Trace-Schema. Die Ausprägung ist anpassbar, die Grundlogik bleibt anspruchsvoll: Routing, direkte oder latente Kommunikation, Wiederanlauf und Prüfung müssen geführt sein.

Beispiel: ein Vorgangs-Cockpit, in dem ein Planungsagent eine Akte strukturiert, ein Rechercheagent Quellen und Regeln prüft, ein Prüfagent Widersprüche markiert und die Fachperson nur freigibt, was durch Trace, Quelle und Abbruchpfad abgesichert ist.

Flaches Timing-Blatt mit Echtzeit-Wellenformen, Unterbrechungsschnitt, Fallback-Zweig und Übergabeschwelle
Live-Interaktion

Multimodale Echtzeit-Schnittstellen

Die Echtzeit-Interaktionsschicht bündelt Streaming, Sprecherwechsel, Unterbrechung, Kontextzustand, visuelle Ausgabe, Identitätskontrolle und Übergabe. Ein Avatar kann auf dieser Schicht aufsetzen; ihr Zweck ist kontrollierte Echtzeit-Interaktion. Dieselbe Bauform kann ein Cockpit, einen Sprachdialog oder einen Prüfablauf tragen; entscheidend ist der kontrollierte Zustandswechsel mit klarer Anzeige, Fallback und menschlicher Übernahme.

Beispiel: ein Service- oder Trainingsdialog, der Sprache, Blickrichtung, Unterbrechung und Wartezustand verarbeitet, bei Unsicherheit nachfragt und auf Wunsch als zugeschnittener Avatar, Cockpit oder reines Sprachschnittstelle erscheinen kann.

Dunkle Evidenzkette mit Dokumentempfehlung, Quellenbeleg, Datenstand, Modellkapsel, Regelprüfung, Prüfsiegel und Audit-Ansichten
Nachvollziehbare Evidenz

Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit

Die Evidenzschicht verbindet Datenräume, Quellenbezüge, Logs, Evaluationssets, rollenspezifische Erklärungen und Prüfpunkte zu einer nachvollziehbaren Spur. Gerade in behördlichen oder regulierten Umfeldern wird diese Fähigkeit zum Kriterium, ob KI produktiv verantwortbar eingesetzt werden kann. LatentDrift baut diese Spur von Anfang an als Engineering-Fähigkeit auf.

Beispiel: eine Dokumentenprüfung, bei der jede Empfehlung auf Quelle, Datenstand, Modellversion, Regelprüfung und Prüfstatus zurückgeführt wird, damit Fachbereich, Betrieb und Revision unterschiedliche, aber konsistente Belege sehen.

Beauftragbare Formate

Was Sie konkret beauftragen können.

LatentDrift übersetzt spezialisierte KI-Systemarbeit in klar abgegrenzte Formate. Sie führen zu einer belastbaren Entscheidung, einer Architektur oder einem testbaren Systembaustein. Jedes Format endet mit Artefakten, die intern weiter nutzbar bleiben und technische Anschlussfähigkeit für spätere Modell- oder Anbieterentscheidungen erhalten.

KI-System-Check

Ein kompakter Einstieg für Anwendungsfälle, die noch unscharf sind. Wir prüfen Datenlage, Risiken, Latenz, Rechte, Erklärbedarf und den technischen Hebel im Abgleich mit unserem Portfolio. Ergebnis ist eine Entscheidungslandkarte mit klarer Empfehlung: bauen, zuspitzen, zuerst Daten und Evidenz klären oder bewusst stoppen.

  • Unscharfer Fall
  • Daten und Rechte
  • Erklärbedarf
  • Stop-/Go-Entscheidung

Architektur-Sprint

Für Vorhaben, bei denen klar ist, dass ein Agenten-, Datenraum-, Evidenz- oder Echtzeitsystem gebraucht wird. Wir erarbeiten den Systemrahmen: Rollen, Speicherregeln, Tool-Zugriffe, Schnittstellen, Trace-Events, Evaluationslogik, Übergabe und die erste technische Roadmap.

  • Rollenmodell
  • Speicherregeln
  • Tool-Zugriffe
  • Übergabeplan

Pilot-Umsetzung

Ein abgegrenzter, testbarer Baustein für eine reale Entscheidung oder Interaktion: agentische Systemschicht, Evidenzschicht, Datenraum, Echtzeit-Schnittstelle oder Kontrollraum. Der Baustein macht Oberfläche und Systemlauf sichtbar: Quellen, Zustandswechsel, Metriken, Fehlerpfade und Übergabe.

  • Systemlauf sichtbar
  • Quellen und Zustände
  • Fehlerpfade
  • Übergabe für Ausbau

Einstiegspunkte

Drei typische Wege in ein Projekt.

Die erste Frage ist selten "Welches Modell?". Meist geht es um eine Entscheidung, einen Prozess oder eine Interaktion, die kontrollierbar werden soll. Daraus leiten wir den passenden ersten Baustein ab: klein genug für echte Prüfung, konkret genug für Betrieb und offen genug, um später erweitert zu werden.

Agenten-Cockpit für Vorgänge

Wenn Fachprozesse Recherche, Planung, Prüfung und Freigabe verbinden, entwerfen wir zuerst Rollen, Speicherumfang, Tool-Zugriffe und Trace-Events. Ein erster lauffähiger Baustein zeigt dann, welcher Agent welchen Schritt übernimmt, welche Ausgabe nur Vorschlag bleibt und wo die Fachperson entscheidet.

  • Rollen klar verteilt
  • Tool-Zugriffe geführt
  • Trace-Events sichtbar
  • Fachperson entscheidet

Evidenz-Backbone für Wissen

Wenn Antworten belegbar sein müssen, bauen wir den Datenraum als nachvollziehbare Evidenzschicht. Quellen, Datenstand, Chunk, Zugriff, Modelllauf, Erklärung und Prüfstatus werden so verbunden, dass Fachbereich, Betrieb und Revision unterschiedliche Sichten auf dieselbe Spur bekommen.

  • Quellenbezug
  • Datenstand und Zugriff
  • Erklärung je Rolle
  • Revisionsfähige Spur

Echtzeit-Interaktion für Dialoge

Wenn Nutzer live mit KI arbeiten, definieren wir Hören, Warten, Unterbrechen, Nachfragen, Sprechen und Übergabe als Zustände. Ein Avatar, Sprachdialog oder Cockpit ist dann die Oberfläche einer kontrollierten Reaktionslogik.

  • Hören und Warten
  • Unterbrechen
  • Nachfragen
  • Menschliche Übergabe

Lieferumfang

Ein System mit Übergabe statt Einzelteilen.

Die sichtbare Oberfläche ist nur ein Teil. Beauftragt wird ein abgegrenztes System mit klarem Rahmen, Code, Tests und Übergabe: welche Zustände gültig sind, welche Daten genutzt werden dürfen, wie ein Lauf geprüft wird, welche Rolle freigibt und wie ein späterer Modell- oder Datenwechsel bewertet wird. So bleibt die Arbeit wiederverwendbar, ohne den Kundenprozess in eine starre Suite zu pressen.

  • Entscheidungskarte und Systemrahmen
  • Lauffähiger Baustein mit Traces, Evaluation und Fehlerpfaden
  • Übergabepaket für Weiterbau, Betrieb und Prüfung
Technischer Systemrahmen mit Entscheidungskarte, Trace-Spuren, Evaluationspunkten, Fehlerpfad und Übergabepaket

Erster Abgleich

Mit einem konkreten Anwendungsfall starten.

Eine kurze Skizze reicht: Prozess, vorhandene Daten, Nutzerrolle, kritische Fehlentscheidung und eine Ausgabe, die belegbar sein muss. Daraus lässt sich ableiten, ob zuerst ein KI-System-Check, ein Architektur-Sprint oder eine Pilot-Umsetzung sinnvoll ist.

Fall skizzieren