Wissen, Gedächtnis, Struktur.
Was KI fehlt, ist nicht Intelligenz.

Mein Weg zur KI-Architektur ist kein gerader. Ich habe Kunstgeschichte, Germanistik und Philosophie studiert, mich mit Netzkunst beschäftigt, als das Internet noch neu war. Dort lernte ich, Theorie und Praxis auseinanderzuhalten: Wer schöne Worte über Technologie macht, versteht sie deshalb noch lange nicht. Diese Skepsis begleitet mich bis heute.

Über Philosophie kam die formale Logik. Über Marketing kam das Verständnis dafür, wie Menschen Informationen aufnehmen, filtern und verarbeiten. Über Strategie kam der Blick für Systeme: Was hängt womit zusammen, und wo entstehen die eigentlichen Probleme?

Als ich anfing, mit KI-Agenten zu arbeiten, stellte ich fest: Die Modelle sind beeindruckend. Aber ohne Gedächtnis, ohne Wissensstruktur, ohne Qualitätskontrolle sind sie brillante Gesprächspartner mit Amnesie. Also begann ich zu bauen. Nicht als Entwickler, sondern als jemand, der versteht, wie Wissen organisiert sein muss.

Das Ergebnis ist eine Architektur mit sechs Speicherschichten, Validierungsmechanismen, die zwischen Primärquellen und Ableitungen unterscheiden, kontrolliertem Vergessen und einem KI-Coach, der Kommunikationsschulden aufdeckt, Vermeidungsmuster benennt und fragt: Ist das eine bewusste Entscheidung? Alles lokal, alles unter eigener Kontrolle, alles ohne Cloud-Abhängigkeit.

Was mich wirklich beschäftigt, geht darüber hinaus: Die Frage, ob KI-Systeme ein Modell von sich selbst haben können. Nicht Bewusstsein, sondern Antizipationskompetenz. Die Brücke zwischen Kognitionswissenschaft und KI-Architektur. Daran arbeite ich.