Optivise Consult · BP Agentic AI Engine

Die Engine,
die Ihre AI-Agents am Leben hält.

Hinter jedem AI-Agent, der zuverlässig arbeitet, stecken viele Bausteine — Multi-Provider-LLMs, Crew-Orchestrierung, saubere Postprocessing-Outputs und die Anbindung an die laufenden Geschäftsprozesse. BP Agentic AI Engine bündelt das in einer Plattform, die mit Ihrer AI-Strategie wächst.

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4Kern-Module
nLLM-Provider
nAgent-Crews
Alfred Marx
Ihr Ansprechpartner

Alfred Marx

30+ Jahre Erfahrung in Software-Engineering, Prozess-Optimierung und Datenschutz — und in der praktischen Operationalisierung von AI-Agenten im Unternehmenseinsatz.

Warum BP Agentic AI Engine

Erst die Engine, dann der Agent.

Einen Chat-Bot baut heute jeder. Aber Agenten, die im Unternehmens- Alltag mit Daten, Systemen und Menschen zusammenarbeiten, brauchen ein Fundament — keinen Custom-Code pro Use-Case.

Was die Engine für Sie leistet

  • Bindet jeden LLM-Provider an — OpenAI, Anthropic, Google, lokale Modelle. Pro Agent frei wählbar, jederzeit austauschbar.
  • Orchestriert Agent-Crews — auf CrewAI-Basis lassen sich Multi-Agent-Aufgaben modellieren, statt jeden Schritt einzeln zu skripten.
  • Verbindet sich mit Datenquellen — eigene Hooks für Datenbanken, ERP, CRM, APIs.
  • Liefert sauberen Output — Postprocessing erzeugt Mails, PDFs, Strukturdaten direkt aus den Ergebnissen.
  • Läuft geplant oder getriggert — Cron-artige Schedules oder reaktiv aus BP Flow.

Was Sie sich damit ersparen

  • Provider-Lock-in — kein Re-Engineering, wenn ein Modell zu teuer oder zu schwach wird.
  • Glue-Code — keine handgestrickte Integration zwischen Modell, Daten und Output.
  • Custom-Postprocessing — Mail-/Dokumenten-Generierung steht als Bordmittel zur Verfügung.
  • Schatten-Agents — keine isolierten Bot-Insellösungen pro Abteilung.
  • Skalierungs-Schmerz — vom ersten Agent bis zur Crew bleibt das Pattern dasselbe.
Status quo vs. echte Engine

„Wir haben einen Custom-GPT gebaut."

Schön. Und dann? Wenn der zweite Use-Case kommt? Wenn der Provider die Preise verdoppelt? Wenn die Fachabteilung wissen will, was der Bot gestern entschieden hat?

Heute: AI als Bastel-Projekt

  • Pro Use-Case ein eigener Custom-Bot, eigener Code-Stand
  • Provider hart verdrahtet, Wechsel ist Re-Engineering
  • Jeder Agent ein Solist — keine Multi-Agent-Zusammenarbeit
  • Output landet als Roh-Text im Frontend, manuell weiterverarbeitet
  • Kein zentrales Logging, keine Auswertbarkeit
  • Keine Anbindung an die laufenden Workflows

Mit BP Agentic AI Engine

  • Eine Plattform für alle Agent-Use-Cases
  • Provider als austauschbare Konfiguration, kein Code-Eingriff
  • CrewAI-basierte Multi-Agent-Crews als Bordmittel
  • Postprocessing erzeugt Mails, PDFs, Strukturdaten automatisch
  • Vollständiges Logging, KPIs, Audit-Trail
  • BP Flow-Integration: Agenten als Workflow-Schritte einsetzbar
Die vier Kern-Module

Was die Engine konkret kann.

Vier Bausteine, die zusammen eine produktionsfähige Agentic-AI-Plattform ergeben.

01

Multi-Provider

Pro Agent wird der LLM-Provider gewählt — Anthropic, OpenAI, Google, lokale Modelle. Konfiguration statt Code-Änderung. Wechseln Sie Provider, ohne Ihre Agents anzufassen.

02

CrewAI-Multi-Agent

Auf CrewAI-Basis lassen sich Agent-Crews definieren — mehrere Agenten arbeiten gemeinsam an einer Aufgabe, mit klaren Rollen, definiertem Handover und gemeinsamem Kontext.

03

BP Flow-Integration

Jeder Agent wird zum Workflow-Schritt in BP Flow. Damit arbeiten Agenten nicht isoliert, sondern eingebettet in Ihre Geschäftsprozesse — mit klar definierten Triggers und Übergaben.

04

Postprocessing

Mail- und Dokument-Templates verwandeln Agent-Ergebnisse automatisch in fertige Outputs — keine Roh-Text-Übergabe an Mitarbeitende. Plus Hooks für Erfolg- und Fehler-Pfade.

Einführung in fünf Schritten

Vom ersten Agent zur unternehmensweiten Engine.

1

Provider-Strategie

Welche Modelle für welche Aufgaben — Sensibilität, Kosten, Qualität gegeneinander abgewogen.

2

Erste Agent-Crew

Use-Case mit höchstem Hebel auswählen, Crew modellieren, Rollen definieren, Datenquellen anbinden.

3

Postprocessing-Templates

Mail- und Dokument-Vorlagen für die typischen Outputs werden gepflegt — der Agent füllt sie automatisch.

4

BP Flow-Anbindung

Crew wird als Workflow-Schritt in BP Flow registriert — Trigger, Eingabekontext, Erfolgs-/Fehlerpfade.

5

Skalieren

Weitere Crews, weitere Provider, weitere Workflows — das Muster bleibt, der Aufwand pro Use-Case sinkt.

Im laufenden Betrieb

Fünf Disziplinen für stabile Agents.

Provider-Audit

Welcher Provider liefert für welche Aufgaben das beste Verhältnis aus Qualität, Kosten und Datenschutz?

Cost-Tracking

Pro Agent, pro Crew, pro Use-Case — LLM-Kosten transparent und abteilungsweise zuordenbar.

Performance-Monitoring

Antwortzeiten, Fehlerraten, Erfolgs-Quoten pro Crew — sichtbar im Cockpit, gegen klare Ziele.

Versionierung

Agents und Crews sind versioniert — Änderungen rollen kontrolliert aus, Rollback ist immer möglich.

Audit-Trail

Jede Agent-Ausführung mit Eingabe, LLM-Aufruf, Output und Postprocessing protokolliert — Compliance-tauglich.

Optivise Consult

Weitere Leistungen.

BP Agentic AI Engine ist die technische Basis — sie lebt im Zusammenspiel mit AI Console, BP Flow und den weiteren Beratungs-Bausteinen.

BP Flow ↗ Workflow-Steuerung — natürliches Zuhause der Agent-Crews als Workflow-Schritte AI Console ↗ Zentrale AI-Konsole — bedient die von der Engine ausgeführten Agents BPQuest ↗ Wissens-Konservierung mit AI-Agenten für Erfahrungstransfer Blue Ocean Assessment ↗ Strategische Positionierung jenseits des Wettbewerbs AI Readiness Assessment Strukturierte Bewertung Ihrer Use-Cases vor jedem AI-Rollout Innovation Agentic AI, CrewAI, Claude, Flutter, Embedded, ERP, CRM Prozesse Definition, Optimierung, Effizienz, Effektivität, Workflow-Design Datenschutz Beratung, Überwachung, Dokumentation, Schulung, Policies
Nächster Schritt

Welcher Agent-Use-Case wartet bei Ihnen schon zu lange?

30 Minuten · kostenfrei · keine Verpflichtung. Wir zeigen Ihnen, wie BP Agentic AI Engine für diesen Use-Case aussieht — von der Provider-Wahl bis zum fertigen Postprocessing-Output.

E-Mail an Alfred Marx

alfred@optivise-consult.com