Referenzarchitektur (copybares Mental Model)
Recherchiert: 2026-03-05
Dieser Guide wird regelmäßig aktualisiert. Quellen: siehe Abschnitt „Referenzen & Evidence“.
Ein hilfreiches Enterprise‑Modell sind drei Ebenen:
- Governance Plane (Policy + Freigaben + Evidence)
- Execution Plane (Workflows über Menschen + Systeme)
- Integrations‑Surfaces (API / MCP Tools / Browser Agents / RPA)
Warum das zählt
Automatisierung bricht an den Boundaries:
- Freigaben passieren außerhalb des Flows
- Evidence entsteht nicht während der Ausführung
- Ausnahmen dominieren und Drift ist nicht owned
Eine Referenz‑Implementierung löst das by Design: Gates + Artefakte + Drift Loops sind First‑Class.
Die drei Ebenen im Detail
1) Governance Plane
- Policy Engine: Datenklassen, Tool‑Allowlists, Least Privilege, Thresholds
- Approval Matrix: Rolle × Threshold × required Evidence
- Evidence Ledger: approval_record / exception_record / version_log
2) Execution Plane
- Workflows modellieren Decision Points und Exception Paths.
- HEIDI führt aus (Voice + Screen Kontext) und erfasst Evidence während des Runs.
- Drift Signale routen Remediation an Owner mit SLAs.
3) Integrations‑Surfaces
- API: zuverlässig, explizite Contracts (best wenn vorhanden).
- MCP: standardisierte Tool‑Surfaces für Modelle (mit Workflow‑Gates koppeln).
- Browser Agents: für interne Apps ohne APIs (strengere Guardrails).
- RPA: Task Automation; als Surface behandeln, nicht als Operating Model.
Implementierungs‑Checklist (was zuerst bauen)
Start mit dem Minimum, das Automatisierung nachweisbar macht:
- Decision Points definieren (was kann schiefgehen, was braucht Freigabe).
- Evidence‑Schema definieren (welcher Proof muss entstehen).
- Approval Matrix bauen (Thresholds + Rollen + Dual Control wo nötig).
- Exception Paths mit Ownern + SLAs (keine „E‑Mail‑Ausnahmen“).
- Drift Loop: Soll vs Ist → Remediation → Closure‑Evidence.
Scale Rule
Nur skalieren, wenn Evidence Completeness und Exception Aging stabil sind. Wenn diese Metriken driften, multipliziert Skalierung Risiko.
Referenzen & Evidence
Recherchiert: 2026-03-05
- MCP Specification: https://spec.modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/
- Camunda (2026) Agentic Orchestration Report: https://camunda.com/state-of-agentic-orchestration-and-automation/
- Deloitte Tech Trends 2026 (Agentic AI Strategy): https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/technology-management/tech-trends/2026/agentic-ai-strategy.html
Third‑party Produktnamen dienen nur zur Identifikation und können Marken der jeweiligen Eigentümer sein.