Mehr als Chatbots: deterministische, schema-validierte KI-Agenten mit LangGraph und MCP
Warum RAG-Chatbots in der Produktion scheitern und wie Sie deterministische, schema-validierte KI-Agenten auf AWS mit LangGraph und MCP bauen.

Autor
Cloud- & Data-Architekt, KI-/ML-Engineer
Er hat Lösungen über AWS, GCP, Hetzner und Bare-Metal-EU-Infrastruktur hinweg umgesetzt, mit klarem Fokus auf skalierbare Architektur, verteilte Datenverarbeitung und produktionsreife Cloud-Systeme. Seine Arbeit reicht von Infrastructure-as-Code mit Terraform über serverlose und containerisierte Plattformen, Spark- und Hadoop-basierte Datenverarbeitung, Daten-Workflows, Modellintegration, RAG-Systeme bis hin zu KI-gestützten Anwendungen.
Oleks Saloid verwandelt weit gefasste Ziele wie „wir brauchen eine einheitliche Datenplattform“ oder „wir wollen KI im Produktivbetrieb einsetzen“ in funktionierende Systeme: sichere Cloud-Umgebungen, skalierbare Datenpipelines, Workflow-Orchestrierung, APIs, Observability, Deployment-Automatisierung und praxistaugliche KI-Architekturen, die dem realen Einsatz standhalten.
Im Journal schreibt er darüber, wie man KI- und Datenplattformen über das Pilotstadium hinausbringt: Cloud-Solution-Architektur, Big-Data-Engineering, MLOps, KI-Agenten, RAG, EU-souveräne Infrastruktur, Datenqualität im Produktivbetrieb und die operative Disziplin, die einen vielversprechenden Prototyp von einem System unterscheidet, das zuverlässig läuft, ohne dass Sie im Raum sind.
Spezialgebiete
FAQ
Beiträge von Oleks (3)
Warum RAG-Chatbots in der Produktion scheitern und wie Sie deterministische, schema-validierte KI-Agenten auf AWS mit LangGraph und MCP bauen.
Ein grüner dbt-Build heißt nicht, dass Ihre Kennzahlen stimmen. So bauen Sie semantische Daten-Gates in dbt und Snowflake — plus ein Layer für Power BI.
Über 70 % der KI-Piloten erreichen nie die Produktion. Die 5 Gründe für den Stillstand — und das 90-Tage-Framework, das wirklich liefert.