Danke dir! Klar, kein Problem. Haben ihn bewusst so aufgebaut, dass wir maximale Kontrolle über alle Datenflüsse haben und komplett unabhängig von Anbietern in den USA sind. Infrastruktur: – Self-managed Kubernetes Cluster (3x Proxmox Nodes mit Ceph-basiertem, verteilt gespiegelt gespeicherten Storage) – Traefik als Ingress-Lösung, Identity Federation über Keycloak – Vault für Secrets, alles GitOps-gesteuert Backend und Agent-Logik: – Python-basierte Multi-Agent-Systeme (FastAPI, asyncio), opptimiert für asynchrone Prozessverarbeitung – Eigenbetriebene Vektor-Datenbank mit eigenen Embedding-Modellen (GGML, lokal optimiert) zur semantischen Verarbeitung – Ereignisgesteuerte Architektur mit NATS JetStream und temporal.ai zur Steuerung komplexer Agenten-Workflows Frontend und API: – Frontends bei Bedarf mit SvelteKit (ansonsten CLI) – Versionierte OpenAPI-Layer – Monitoring über Prometheus, Loki und Grafana – alles vollständig unter eigener Kontrolle Alle Systeme laufen lokal oder auf eigenen Servern, kein Datentransfer in Drittländer, 100 % DSGVO-konform. Selbst die Sprachmodelle (GPT4All etc.) laufen offline auf einem eigenen Server. Passen den Stack natürlich je nach Use Case individuell an.

Mega Update, danke fürs Teilen! Die Integration von GPT-4o hebt visuelle Workflows wirklich auf ein neues Level. Vor allem der direkte Prompt-to-Image-Prozess ohne Tool-Switching spart nicht nur Zeit, sondern hält auch die kreative Dynamik enorm hoch. Ich nutze aktuell eine ähnliche Pipeline für AI-gestützte UX-Mockups, personalisierte Onboarding-Flows und komplexe Prozessvisualisierungen. Die Kombination aus präzisem Prompt-Engineering und direkten visuellen Ergebnissen steigert die Effizienz dramatisch. Bin gespannt, wie sich das Ganze noch weiterentwickelt – die nächsten Monate dürften spannend werden!