Einführung

Der AI Hub ist eine in Österreich entwickelte, mandantenfähige KI-Plattform, die speziell für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Compliance konzipiert wurde. Sie kombiniert:

• einen agentischen Workflow-Builder (Flow) zur prozessualen Steuerung des Agent-Verhaltens
• ein RAG-System (Wissen) inkl. Data Push API zur Integration von Unternehmenswissen
• MCP-Anbindungen (Model Context Protocol) für Live-Daten aus Fachsystemen (z. B. Produkte, Preise, technische Daten)
• eine Web-Component (Widget) zur Einbettung auf Websites
• umfangreiche Features für Sicherheit, Datenschutz, Compliance und Qualität — integraler Bestandteil jeder Agent-Version

Der AI Hub ist modellagnostisch aufgebaut und ermöglicht den Einsatz unterschiedlicher KI-Modelle — sowohl von externen Anbietern als auch lokal betriebene Modelle. Dadurch behalten Unternehmen die volle Kontrolle über Datenflüsse, Modellwahl und Verarbeitungsorte.

Je nach Sicherheits- und Compliance-Anforderungen kann der AI Hub on-premise in der eigenen Infrastruktur, in einer Private-Cloud oder in einer Public-Cloud-Umgebung betrieben werden.

Zentrale Architektur & Objekte

Mandanten und Workspaces

Jede Organisation wird als eigener Mandant (Tenant) abgebildet. Innerhalb eines Mandanten lassen sich mehrere Workspaces einrichten. Workspaces dienen zur:

• Inhaltlichen Trennung — unterschiedliche Anwendungsfälle (z. B. Vertrieb, Support, Technik)
• Organisatorischen Trennung — Teams, Abteilungen oder Tochterfirmen
• Datenschutztrennung — z. B. interne vs. externe Agents

Jeder Workspace verfügt über eigene Agents, Wissensquellen, MCP-Verbindungen, Widgets und Einstellungen.

Agents und Versionen

Agents sind die zentralen Bausteine des AI Hub. Sie werden für spezifische Anwendungsfälle konfiguriert (z. B. Website-Produktberater, Support-Chatbot, interner HR-Assistent) und definieren, wie Anfragen verarbeitet werden — von den verwendeten Datenquellen über den Verarbeitungs-Flow bis hin zu Datenschutz- und Sicherheitseinstellungen.

Jeder Agent hat eine oder mehrere Versionen, die jeweils einen vollständigen Konfigurationsstand abbilden:

• Verhalten (Systemnachrichten)
• Datenquellen (Tools, RAG, MCP)
• Workflow (Flow)
• Benutzeroberfläche
• Sicherheit, Datenschutz, Compliance
• Qualitätseinstellungen

Genau eine Version kann gleichzeitig aktiv sein (Produktivbetrieb). Versionen können kopiert, aktiviert und zurückgerollt werden.

Wissensquellen

Agents können auf verschiedene Wissensquellen zugreifen:

• Gepflegtes Wissen — manuell im AI Hub gepflegte Inhalte und Dokumente
• Verknüpftes Wissen — automatisch synchronisiert aus externen Systemen (Websites, Confluence, Jira, GitHub, Data Push API)
• MCP-Verbindungen — Echtzeit-Anbindung externer Tools und Daten über das Model Context Protocol

Agent Gruppen

Mit Agent Gruppen können mehrere Agents zu einer Gruppe zusammengefasst werden. Agent Gruppen sind in „Meine Chats" und in Widgets sichtbar und ermöglichen ein schnelles Wechseln zwischen Agents.

Meine Chats

Jedes Mitglied eines Mandanten erhält über „Meine Chats" Zugriff auf einen persönlichen KI-Bereich mit einem vertrauten, Chat-basierten Interface. Es wird immer die aktive Version eines Agents verwendet. Eine ausführliche Beschreibung finden Sie unter Das Chat-Interface.

• Chat-Historie für späteres Wiederaufrufen und Kontextwiederherstellung
• Auswahl eines passenden Agents oder einer Agent Gruppe
• Feedback-Funktion zur Meldung fehlerhafter oder unvollständiger Antworten
• Optionale Funktionen wie Spracheingabe, Datei-Upload, Websuche und temporärer Chat — konfigurierbar pro Agent

Widgets

Widgets ermöglichen den externen Einsatz eines Agents als Chat-Komponente auf Websites. Jedes Widget ist mit einem Agent oder einer Agent Gruppe verknüpft und kann individuell gestaltet werden (Farben, Avatar, Funktionsumfang).

Rollen & Berechtigungen

Diese Dokumentation ist nach Rollen gegliedert — so findet sich jede Rolle direkt im passenden Bereich zurecht. Die Rollen bauen aufeinander auf: Jede höhere Rolle umfasst die Möglichkeiten der darunterliegenden.

Rolle	Möglichkeiten	Dokumentation
User	Nutzt freigegebene Agents über „Meine Chats" im Chat-Interface.	Für Chat-Nutzer
Editor	Verwaltet Agents, Wissensquellen und Evaluierungen innerhalb zugewiesener Workspaces.	Für Editor:innen
Workspace-Admin	Zusätzlich: Chat-Protokolle einsehen, Integrationen (API-Schlüssel, Widgets) und Workspace-Einstellungen verwalten.	Für Workspace-Admins
Mandanten-Admin	Verwaltet alle Workspaces eines Mandanten, weist Benutzer zu, zieht Auswertungen und pflegt Mandanten-Einstellungen.	Für Mandanten-Admins
Instanz-Admin	Verwaltet die gesamte Plattform (alle Mandanten): Modellwartung und Mandanten-Verwaltung. Nur in Enterprise-Installationen.	Enterprise AI Hub

Die vollständige Rollen- und Benutzerverwaltung ist unter Mandanten-Verwaltung → Rollen dokumentiert.

Navigationsübersicht

Die Dokumentation folgt den Rollen. Die wichtigsten Bereiche je Rolle:

Für Chat-Nutzer

• Das Chat-Interface — Mit freigegebenen Agents im Chat arbeiten, Funktionen und Feedback

Für Editor:innen

• Agents — Agents erstellen, versionieren und konfigurieren
• Agent Gruppen — Agents gruppieren
• Playground — Agents und Agent Gruppen interaktiv testen
• Wissen → Gepflegtes Wissen — Wissenssammlungen direkt pflegen
• Wissen → Verknüpftes Wissen — Externe Quellen synchronisieren
• Wissen → MCP-Verbindungen — Echtzeit-Datenquellen anbinden
• Evaluierung — Evaluierungsfragen definieren und Evaluierungsläufe durchführen
• Automationen — Agents automatisiert ausführen

Für Workspace-Admins

• Chat-Protokolle — Konversationen einsehen und Feedback auswerten
• Integrationen → Widgets — Chat-Widgets für externe Websites konfigurieren
• Integrationen → API & Schlüssel — Schlüssel für REST-API und Widget-Integration
• Workspace-Einstellungen — Firecrawl, reCAPTCHA und weitere Dienste

Für Mandanten-Admins

• Mandanten-Verwaltung — Stammdaten, Branding, Nutzungsbedingungen, Workspaces, Benutzer und Auswertungen

Enterprise AI Hub (Instanz-Admins)

• Enterprise AI Hub — Modellwartung und Mandanten-Verwaltung auf Plattform-Ebene

Best Practices

• Evaluierung vor Go-Live: Vor jedem neuen Versionsrelease wird ein Evaluierungslauf empfohlen, um sicherzustellen, dass der Agent alle Qualitätskriterien erfüllt.
• Sicherheit, Datenschutz und Compliance sind nicht nachträglich, sondern integraler Bestandteil jeder Agent-Version — konfiguriert in den Tabs Datenschutz, Sicherheit und Compliance.
• Versionierung nutzen: Neue Änderungen in einer Kopie der aktuellen Version vornehmen. So bleibt die aktive Version stabil und ein Rollback ist jederzeit möglich.
• Flow gezielt aufbauen: Validierungs-Nodes vor die Datenabfrage setzen, um unerwünschte Anfragen frühzeitig abzufangen und Kosten zu sparen.

Dokumentationsübersicht

Rolle / Bereich	Inhalt
Für Chat-Nutzer	Das Chat-Interface „Meine Chats", verfügbare Funktionen und Feedback
Für Editor:innen	Agents (Versionierung, Konfiguration, Flow, Playground), Wissen / RAG, Evaluierung, Automationen
Für Workspace-Admins	Chat-Protokolle, Integrationen (Widgets, API & Schlüssel), Workspace-Einstellungen (Firecrawl, reCAPTCHA)
Für Mandanten-Admins	Stammdaten, Branding, Nutzungsbedingungen, Workspaces, Benutzer, Auswertungen
Enterprise AI Hub	Modellwartung und Mandanten-Verwaltung auf Plattform-Ebene (Instanz-Admins)