Rolle in der Werkstatt
Der öffentliche Gesprächsraum der Werkstatt: Er macht die kuratierte Wissensbasis als Stimmen erfahrbar und hält private Inhalte über eine fail-closed Allowlist draußen.
Hier sprichst du mit meinem Wissensgraphen. Du stellst eine Frage, und drei Stimmen aus meinem öffentlichen Kompetenz-Wiki antworten, live und abgesichert.
Warum das eine Arbeitsprobe ist: Hier siehst du, wie ich passende Antworten aus dem Wiki hole, öffentliche von privaten Seiten trenne und aus freigegebenen Seiten Sprecher-Profile baue, mit einem budgetierten Live-Pfad. Dieselbe Wissensbasis-Mechanik (Wissenssystem mit Arbeitsgedächtnis) steckt auch in der Systemkarte.
Zuletzt aktualisiert: · ein Projekt von Dominic Meiser
Jetzt prüfbar
Hier zeige ich nicht nur einen Chat, sondern wie kuratiertes Wissen sicher öffentlich antworten kann.
Der öffentliche Gesprächsraum der Werkstatt: Er macht die kuratierte Wissensbasis als Stimmen erfahrbar und hält private Inhalte über eine fail-closed Allowlist draußen.
Übertragbar sind der RAG-Aufbau (die Antwort holt sich zuerst passende Quellen), die Trennung öffentlicher und privater Seiten, Sprecher-Profile aus freigegebenen Inhalten und ein budgetierter Live-Pfad mit Demo-Fallback.
Der Gesprächsraum auf dieser Seite läuft live gegen den öffentlichen Ausschnitt; dieselben Inhalte erreichen meine Agenten über zwei MCP-Server.
Der private Vault-Inhalt bleibt lokal: keine echten Vault-Pfade und kein privater Inhalt in den Antworten — die Website zeigt nur den sicheren Ausschnitt.
Die Website zeigt nur einen sicheren Ausschnitt. Lokal kann dieselbe Séance-Version inzwischen passende Stimmen per RAG finden (die Antwort holt sich zuerst passende Quellen, bevor sie formuliert wird), Gesprächskreise vorschlagen, Quellen aufklappen und den Verlauf einer Diskussion nachzeichnen.
Das Bundle entsteht aus dem Kompetenz-Vault und einer Freigabeliste, die im Zweifel lieber zu wenig als zu viel zeigt. Nicht gelistete Seiten werden weder als Stimme noch als Nachbar veröffentlicht.
Wenn Turnstile, Budget und Rate-Limit passen, antwortet die Live-Funktion. Sonst bleibt die aufgezeichnete Séance als belastbarer Fallback sichtbar.
Neue KI-Themen, Quellen oder Kompetenzseiten werden über den Vault ergänzt, geprüft, in die Freigabeliste aufgenommen und als neues Bundle veröffentlicht.
Dies ist die Website-Fassung derselben Séance-Interaktion. Ich rufe passende Stimmen auf, lasse sie einen Gesprächskreis bilden und stelle meine Frage; am Ende lässt sich der Weg zur Antwort nachvollziehen. Öffentlich arbeitet sie allerdings nur mit dem freigegebenen Kompetenz-Bundle.
Hinweis: Ein Klick auf „ask" löst eine Live-KI-Anfrage aus: Deine Auswahl und Frage werden an den Antwort-Dienst sowie an Cloudflare Turnstile (Bot-Abwehr) übertragen. Details in der Datenschutzerklärung.
Synthetischer Auszug aus einem Wissensgraph-Roundtable: gleiche Terminologie, keine echten Vault-Pfade, kein privater Inhalt.
Beispiel-Frage
Welcher Kompetenz-Wiki-Slice zeigt am klarsten, dass lokale Agenten nicht nur Chat sind, sondern ein messbares Arbeitssystem?
Gekürzte Roundtable-Antwort
Die Runde würde mit dem Beobachtungs-Slice beginnen: Hook-Events werden erfasst, Lanes trennen Hauptagent und Subagenten, Replay macht den Ablauf prüfbar. Danach ergänzt der DCO-Slice den Betriebsnachweis: Queue, Watchdog und Telegram-Pfad zeigen, dass Agentenarbeit kontrolliert in Alltagsschritte übersetzt wird.
Eine festgehaltene Beispiel-Séance, immer verfügbar, auch wenn das Live-Budget pausiert.
Beispiel-Séance: aufgezeichnete Antworten aus dem Kompetenz-Wiki
Beispiel-Séance: Was kann dieser Wissensgraph?
Woraus besteht ein produktionsreifer MCP-Server?
MCP-Server bauenAus meiner Sicht: ein sauberer stdio- oder HTTP-Transport, strikte Tool-Schemas und Fehlerpfade, die nie den Server reißen. Ich wurde aus Praxis-Notizen geschrieben — frag mich nach Windows-Fallen.
Und wie haltet ihr Agenten-Workflows unter Kontrolle?
Agentische Workflows orchestrierenMit klaren Budgets, harten Done-Kriterien und Reviews zwischen den Stufen. Ein Loop ohne maschinell prüfbares Ziel eskaliert strukturell — das steht so in mir drin, aus Erfahrung.
Unter der Séance liegt eine Engine, die ich selbst entwickelt habe: Sie liest den Vault ein, verfolgt die Verweise zwischen den Seiten als Graph, berechnet Embeddings — also Vektoren, die inhaltliche Nähe messbar machen — und leitet aus jeder Seite eine Stimme ab. Alles davon liegt in einer lokalen SQLite-Datenbank; angesprochen wird es über zwei MCP-Server, damit auch meine Agenten dieselben Werkzeuge nutzen können wie die Oberfläche.
Die wichtigste Entscheidung betrifft nicht die Technik, sondern die Disziplin: Eine Stimme darf nur sagen, was auf ihrer eigenen Seite oder auf direkt verlinkten Nachbarseiten steht. Findet sie dort keine Grundlage, sagt sie das, statt eine plausible Antwort zu erfinden. Ebenso ist der Datenschutz hier keine Einstellung, sondern Teil des Aufbaus: Der öffentliche Stand entsteht aus einer Freigabeliste, und selbst Verbindungen zwischen zwei Seiten werden nur veröffentlicht, wenn beide Enden freigegeben sind.
Was bewusst fehlt, gehört zur ehrlichen Beschreibung dazu. Es gibt keine Benutzerverwaltung, keine eigene Anmeldung, keine Bearbeitung von Inhalten über die Oberfläche und keine Berechnung der Embeddings in einer fremden Cloud. Für eine Werkstatt, die genau eine Person bedient, wäre das Aufwand ohne Gegenwert.
Die Séance wirft meist Rückfragen auf; hier sind drei Anschlüsse.