Architektur im Überblick
Der Aufbau des neuland.ai HUB. Von der Datenquelle bis zur Antwort.
Von unten nach oben: Die Ingestion nimmt Ihre Daten auf, die Ontologie ordnet sie, der Orchestrator macht daraus Antworten, und der Harness gibt jedem Schritt den Rahmen.
Fahren Sie über einen Baustein oder tippen Sie ihn an: Er erklärt seine Rolle, seine Verbindungen treten hervor.
Externe Engines
Cohere North · n8n · beliebige Engine
Anbindung über SDK · MCP
Wer schon mit Cohere North oder n8n arbeitet, nutzt darüber Wissen, Rechte und Orchestrierung des neuland.ai HUB.
Plattform zu Plattform
Eigene Plattformen von Kunden und Partnern, z. B. von Prüf- und Zertifizierungsorganisationen, Bankengruppen oder Versicherern
Diese Plattformen nutzen den neuland.ai HUB als Orchestrierungs-Kern, als White-Label oder eingebettet
Anbindung über SDK · APIs · MCP · Federation
Eigene Plattformen von Kunden und Partnern nutzen den neuland.ai HUB als Orchestrierungs-Kern, als White-Label oder eingebettet.
Unternehmens-Datensysteme
Wo auch immer das System liegt: sicher, offenes MCP
Public Cloud / API
Microsoft 365 / SharePoint · Salesforce · usw.
On-Prem / Private Cloud
SAP S/4HANA · Navision · Abas · Orbit · Documentum (DMS) · Fileserver · Eigenentwicklungen · usw.
Ihre Datensysteme, wo auch immer sie liegen: Die Ingestion nimmt ihre Daten auf, über MCP greift der neuland.ai HUB direkt zu, jedes System mit eigener Konnektor-Ontologie.
neuland.ai HUB
Souveräne KI-Management- und Orchestrierungsplattform
Native Oberflächen: auf dem HUB gebaut
Chat
Der direkte Dialog mit dem neuland.ai HUB, auf demselben Core wie alle anderen Oberflächen.
Agenten
Agenten mit festen Vorgaben: einmal erstellt, im Team geteilt, mit denselben Rechten und demselben Wissen.
Eigene Apps
Auf dem neuland.ai HUB gebaute Oberflächen für einzelne Use Cases.
SDK und APIs
Programmatischer Zugriff auf den Core · REST · MCP · Plattform-Federation
Programmatischer Zugriff auf den Core über REST, MCP und Plattform-Federation. Hier docken externe Engines und eigene Plattformen an.
Core
Orchestrator
Leitet jede Aufgabe an die passende Ontologie und das passende Modell je Bereich und Anwendung
deterministisch oder agentisch
Er zerlegt jede Aufgabe in Schritte und wählt je Schritt Wissen, Tool und Modell. Feste Abläufe laufen deterministisch, offene Aufgaben agentisch, jeder Schritt steht im Protokoll.
Harness
Kontext · Modell · Prüfung · Ausführung: ein Kreislauf je Schritt
Informationen · Werkzeuge · Budget · Freigabe durch den Menschen
Der Harness ist der Rahmen, in dem jeder Agent arbeitet: welche Informationen er nutzen darf, welche Werkzeuge ihm zur Verfügung stehen, wie viel er ausgeben darf und an welcher Stelle ein Mensch entscheidet. Ist der Orchestrator der Dirigent, ist der Harness die Partitur.
Agentisches Retrieval und Reasoning
Agentic RAG · recursive language models (RLM)
Agentic threads · deep agents · multi-hop reasoning
KAG (knowledge-augmented generation) · query planning · semantic re-ranking
Plant die Suche, verknüpft Wissen über mehrere Schritte und ordnet Treffer nach Bedeutung, bevor ein Modell antwortet.
Ontologie-Ebene
Mehrere Ontologien, orchestriert je Bereich und Anwendung · automatisch aus Ihren Daten generiert (Ontology Builder) und synchron gehalten
Unternehmens-Ontologie
Geschäftslogik · Entitäten · Relationen · Domänenwissen
Konnektor-Ontologien
Eine je System · liefert jedem Zugriff den Kontext des Systems
Materialisiert als
Knowledge Graph · Skills · Regeln · Vektorindex. Grundlage für transparente, überprüfbare Antworten
Die Ontologie-Ebene beschreibt Ihr Unternehmen und jedes angebundene System. Sie entsteht automatisch aus Ihren Daten und bleibt laufend aktuell.
Governance und Compliance
Rollen und Rechte · Guardrails · Audit-Trail
u. a. EU AI Act · DORA · BaFin · DSGVO · BRAO
Unternehmenswerte · Haltung · Ethik
Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit
Rollen, Rechte und Guardrails gelten für jede Oberfläche und jeden Agenten. Jeder Schritt bleibt im Audit-Trail nachvollziehbar.
Observability und Logging
Über alle Konnektoren, Plattformen und agentischen Prozesse
Tracing · Metriken · Kosten und Token-Verbrauch
Prompt- und Antwort-Logs · Evaluierungen
Tracing, Metriken, Kosten und Logs über alle Konnektoren, Plattformen und agentischen Prozesse hinweg.
Ingestion-Pipelines
Petabyte-Bereich · skalierbar · Kubernetes-GPU-Cluster
Die Ingestion-Pipelines nehmen Daten aus Ihren Systemen auf, skalierbar bis in den Petabyte-Bereich, auf einem Kubernetes-GPU-Cluster.
Modelle: agnostisch
Souveränität heißt: wo das Modell läuft
Extern · Cloud-APIu. a.
GPT · Claude · Gemini
nicht souverän · über Cloud-API
On-Prem / souverän · Open Sourceu. a.
Qwen · gpt-oss · DeepSeek · Mistral · Llama · Cohere · Nemotron
selbst gehostete SLMs · feinabgestimmt
Der Orchestrator wählt je Bereich und Anwendung das passende Modell: extern über eine Cloud-API oder souverän betrieben, selbst gehostet und feinabgestimmt.
Souveräner Betrieb
Der neuland.ai HUB läuft in der Schwarz Digits Cloud (STACKIT), auf Microsoft Azure, Google Cloud, in einer NVIDIA AI Factory, On-Premises oder hybrid. Ihre Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle.
Zur Wahl
Das austauschbare Fundament: Die Umgebung richtet sich nach Ihrem Schutzbedarf, der neuland.ai HUB darüber bleibt derselbe.
Wissen mit Struktur
Die Ontologie bildet Ihr Unternehmen ab.
Das gemeinsame Wörterbuch, das sich selbst schreibt.
Im CRM heißt der Kunde Account, in der Buchhaltung Debitor, im Vertrieb Partner. Die Ontologie ist das gemeinsame Wörterbuch Ihres Unternehmens: Sie legt fest, welche Dinge es gibt und wie sie zusammenhängen, etwa dass Kunden Verträge haben, Verträge Produkte betreffen und bestimmte Entscheidungen die Freigabe einer bestimmten Rolle brauchen. Der Ontology Builder leitet sie automatisch aus Ihren Systemen ab, aus Daten, Strukturen, Metadaten, Berechtigungen und Abläufen. Mit jedem angedockten System wird sie genauer, und der Harness arbeitet damit.
Ein Begriff über alle Systeme
Das Feld im ERP, der Datensatz im CRM und die Spalte in der Tabelle landen beim selben Geschäftsbegriff. Fragt jemand nach dem Rahmenvertrag der Muster Pumpentechnik, kennt der neuland.ai HUB Kunde, Vertrag und zuständigen Vertrieb, auch wenn sie in drei Systemen liegen.
Rechte eingebaut
Das Berechtigungsmodell ist Teil der Ontologie, kein Filter davor. Über die KI wird nichts sichtbar, was ohne sie verborgen bliebe.
Wissensgraph statt Stichwortsuche
Welche Verträge von Kunden mit offener Reklamation laufen bis Jahresende aus, und wer muss zustimmen? Die Antwort steht in keinem einzelnen Dokument. Der neuland.ai HUB folgt den Relationen vom Kunden über die Reklamation zum Vertrag und zur Zuständigkeit. Jede Antwort bleibt bis zur Quelle überprüfbar.
Wächst im Betrieb mit
Neue Quellen, Objekte und Beziehungen kommen im laufenden Betrieb dazu, und jeder erledigte Vorgang fließt zurück. Eine von Hand gepflegte Ontologie läuft immer hinterher, der Ontology Builder hält sie aktuell.
Modellunabhängig
Kommt ein besseres Modell, tauschen Sie es aus, ohne Umbau: Agenten, Wissen, Rechte und Abläufe bleiben, wie sie sind. Welche Modelle eine Gruppe nutzen darf, legen Admins fest.
U. a. diese Modelle, geschlossen und offen
OpenAI
Claude
Gemini
Llama
Mistral
DeepSeek
Qwen
Kimi
GLM
Cohere
Aleph Alpha
Nemotron
Wo Ihre Modelle rechnen: in der EU-Cloud, in der Schwarz Digits Cloud, im eigenen Rechenzentrum oder hybrid. Und wie Sie je Gruppe festlegen, welches Modell arbeitet.
Betrieb und Modellwahl ansehen
Wie stark, schnell und teuer gängige Modelle sind, unabhängig gemessen von Artificial Analysis, und welche sich im eigenen Rechenzentrum betreiben lassen.
Zum Modell-Benchmark
Tools und Daten
Ob Public Cloud oder eigenes Rechenzentrum: Die Ingestion-Pipelines nehmen die Daten Ihrer Systeme auf, über MCP greift der neuland.ai HUB direkt auf sie zu. Auch komplexe Systemlandschaften und Legacy-Systeme lassen sich anbinden.
Ingestion im Petabyte-Bereich
Auch große Bestände wie komplette DMS-Archive und Fileserver werden aufgenommen, bei zehnfacher Kosteneffizienz in der Abfrage.
Offenes MCP
Über den offenen Standard MCP spricht der neuland.ai HUB auch Systeme an, für die es keinen fertigen Konnektor gibt, etwa Eigenentwicklungen.
Plattform zu Plattform
Betreiben Sie eine eigene KI-Plattform, etwa als Prüf- und Zertifizierungsorganisation, Bankengruppe oder Versicherer, liefert der neuland.ai HUB im Hintergrund Orchestrierung, Wissen und Modellwahl. Ihre Kunden arbeiten weiter in Ihrer Oberfläche, unter Ihrer Marke.
Ihre Marke bleibt vorn
Ihre Kunden sehen nur Ihre Oberfläche, im Hintergrund orchestriert der neuland.ai HUB.
APIs, MCP und Federation
Ihr Kundenportal fragt den Core per API oder MCP, etwa nach dem Rahmenvertrag RV-2027-014, und bekommt Laufzeit und Konditionen mit Quelle zurück.
Rechte und Protokoll inklusive
Auch über Ihre Plattform gelten Rollen, Rechte und Audit-Trail des neuland.ai HUB.
Ihre Systeme, Ihre Modelle.
Den Kern bringen wir mit.
Gemeinsam legen wir fest, welche Systeme andocken, welche Modelle Sie zulassen und wo der neuland.ai HUB läuft.
Gespräch anfragen
Nach Ihrer Anfrage
01
Sie nennen Ihre Systeme und Ihre Anforderungen an den Betrieb
02
Wir zeigen, wo Modelle, Daten und Rechte im neuland.ai HUB zusammenlaufen
03
Sie erhalten einen Vorschlag für die Architektur Ihrer Systemlandschaft