Neu: Themenbäume, Briefings und ein Wissensgraph über alle Räume – KI-gestütztes Wissensmanagement. Mehr erfahren

Digitale Resilienz & KI

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Wissen organisieren.
Arbeit automatisieren.
Daten behalten.

KI-Agenten, KI-Wissensmanagement und semantische Suche für Ihre vertraulichen Dokumente

  • Enterprise Semantic Search über Ablage, Dateiserver und Microsoft 365 – mit den Rechten jeder Datei
  • KI-gestütztes Wissensmanagement mit Themenbäumen, Briefings und einem Wissensgraphen über alle Räume
  • Agenten und Agenten-Teams nach Zeitplan oder bei Ereignissen – gesteuert aus Teams, Copilot oder Matrix
  • Vertraulich verarbeitet mit Modellen im eigenen Haus – oder mit Ihrem Modell und Anonymisierung
Anwendungsfälle ansehen
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Vier Anwendungsfälle, die SEGUAGENTS heute trägt – gezeigt an Beispielen mit erfundenen Daten aus einer Steuerkanzlei und einem Maschinenbauer:

Fragen statt suchen – über alles, was Sie sehen dürfen.

Ein Maschinenbauer bindet die Ordner seines Dateiservers an, ohne etwas hochzuladen. Die Suche nach Wartung Stadtwerke findet den Rahmenvertrag und das Wartungsprotokoll vom Dateiserver neben dem Angebot in der Ablage. Im KI-Modus kommt die Antwort mit Quellen.

  • Volltext und KI-Modus in einer Suche
  • Dateiserver, Microsoft 365, DATEV DMS und Webseiten neben der eigenen Ablage
  • Jede Quelle gegen die Rechte des Fragenden geprüft
segulink.weber-metallbau.example/app/#search
Treffer vom Dateiserver (gelb markiert) und aus der Ablage in einer Liste.

Jeder Eingang an seinem Platz – mit Belegart, Datum und Betrag.

Ein Mandant der Kanzlei lädt Belege hoch. Der Agent Belegeingang startet beim Eingang, liest jede Datei – einen Scan per OCR –, bestimmt die Belegart, setzt die Metadaten und legt den Beleg nach Monat ab. Was kein Beleg ist, legt er nicht ab, sondern nennt es.

  • Die Kategorien legen Sie fest – im Metadatenschema des Ordners oder in der Anleitung des Agenten
  • Ereignisgesteuert bei jedem Upload – oder per Klick auf Metadaten vorschlagen
  • Ablegen und Verschieben erst nach Bestätigung: einmal, für den Lauf oder immer
segulink.kanzlei-roth.example/app/#agents/agent/…/executions
Ein Lauf nach dem Upload: zwei Belege klassifiziert und abgelegt, ein Vertrag zur Einordnung genannt.
segulink.kanzlei-roth.example/app/#details/…
Per Klick: Metadaten vorschlagen trägt Belegart und Kostenart ein – gespeichert wird erst auf Ihren Klick.

Produkte, Begriffe und Normen als Wissensgraph – die KI schließt exakt.

Eine Betriebsanleitung nennt die Pumpe PT-40, die Ontologie am Ordner weiß: PT-40 ist eine Kreiselpumpe, eine Kreiselpumpe eine Pumpe. Die Frage nach den Wartungsunterlagen zu allen Kreiselpumpen beantwortet ein Agent über die Klassenhierarchie statt über Textähnlichkeit – vollständig, begründet und nur mit dem, was der Fragende sehen darf.

  • Mitgeliefert: schema.org, Dublin Core, PROV-O, W3C Org, OWL-Time und iiRDS
  • Die KI schlägt Aussagen über ein Dokument vor, Sie entscheiden, was bleibt – oder sie füllt den Wissensgraphen eines Ordners selbst, wo Sie es einschalten
  • Graphen auch von Hand, durch Agenten oder per Import aus RDF-Dateien
segulink.weber-metallbau.example/app/#knowledgegraph/…
Das Dokument, seine Begriffe, deren Namen in mehreren Sprachen und die verknüpften Dokumente.

Ein Satz genügt für ein Team, das jeden Monat prüft.

Jeden Monat die Rechnungssummen aus /Finanzen ziehen, gegen unsere Compliance-Regeln prüfen und einen Bericht für die Geschäftsführung schreiben. Am 3. des Monats um 7 Uhr. Daraus entsteht ein Vorschlag: ein Supervisor und drei Mitglieder mit Rolle, Werkzeugen und Zeitplan. Noch existiert nichts – Sie prüfen, passen an und speichern.

  • Der Supervisor verteilt die Arbeit, spezialisierte Mitglieder erledigen sie
  • Im Lauf eine Spur je Mitglied und ein gemeinsames Budget aus Tokens, Delegationen und Zeit
  • Alle Mitglieder laufen als ein festes Konto: Delegation erweitert keine Rechte
segulink.weber-metallbau.example/app/#agent-teams/team/…/runs
Ein Team bei der Arbeit: wer gerade was tut, eine Spur je Mitglied, das gemeinsame Budget.
segulink.weber-metallbau.example/app/#agent-teams/compose
Aus einem Satz entworfen: Supervisor und drei Mitglieder.

Enterprise Semantic Search

Antworten aus allen Ihren Dokumenten – mit den Rechten jeder Datei

Fragen Sie in Ihren eigenen Worten. Die Antwort kommt mit Quellen, mit Seitenangabe, wo bestimmbar; Nachfragen bleiben im selben Verlauf.

  • Jede hochgeladene Datei wird gelesen und indexiert, Scans per OCR.
  • Dateiserver über einen Konnektor, der sich nur nach außen verbindet – Ordner für Ordner: durchsuchbar, nur auf Anfrage oder privat.
  • Microsoft 365 je Nutzer: Mail, OneDrive und SharePoint, Kalender und Kontakte – mit dessen Rechten.
  • Rechte je Dokument: Vor jeder Antwort wird jede Quelle gegen die Rechte des Fragenden geprüft – Ordnerrechte, MFA-Ordner und, wo eingeschaltet, die NTFS- oder POSIX-Rechte der Datei auf dem Server.
segulink.personal.example/app/#search
KI-Modus: Antwort aus den eigenen Richtlinien, mit Quelle und Seite.

Agenten und Agenten-Teams

Agenten, die von selbst arbeiten – und nachfragen, statt zu raten

Jeder Agent hat eine Aufgabe in Klartext, seine Werkzeuge und einen Auslöser: manuell, nach Zeitplan oder bei einem Ereignis, etwa einer neuen Datei im Ordner.

  • Rückfragen im Browser, in Teams oder Matrix – standardmäßig höchstens drei je Lauf.
  • Vor jeder Aktion fragt der Agent: einmal, für den Lauf, immer – oder abgelehnt, mit Begründung.
  • Agenten-Teams aus einem Satz: ein Supervisor, spezialisierte Mitglieder, ein gemeinsames Budget.
  • Ergebnisse dorthin, wo gearbeitet wird: Teams, Matrix, Ablage, Webhook oder E-Mail – jeder Lauf mit Protokoll.
segulink.kanzlei-roth.example/app/#agents/agent/…/executions
Der Fristenwächter hat eine Abweichung gefunden und fragt, wie er vorgehen soll.

KI-gestütztes Wissensmanagement

Was in Ihren Dokumenten steckt – geordnet, zusammengefasst, verknüpft

Themenbäume, Briefings und ein Wissensgraph über alle Räume: Die KI erschließt Ihre Dokumente dort, wo sie liegen – niemand muss umsortieren. Und jeder sieht darin nur die Dokumente, die er öffnen darf.

Themenbäume: worum es in Ihren Dokumenten geht

Die KI gruppiert die Dokumente eines Raums, eines gemeinsamen Laufwerks oder eines Ordners nach Themen – von wenigen Hauptthemen bis zu kleinen – und benennt sie. Der Baum bleibt im Hintergrund aktuell.

  • Jedes Thema mit Beschreibung, Schlagwörtern und seinen Dokumenten
  • Suchen innerhalb der Themen: nach Wörtern, nach Bedeutung oder beidem
  • Ein Klick macht aus einem Thema ein Briefing
segulink.kanzlei-roth.example/app/#topics/…
Die Mandantenakten einer Kanzlei nach Themen – mit Beschreibung, Schlagwörtern und Dokumenten.

Briefings: das Wichtigste zu einem Thema, immer aktuell

Ein Briefing fasst ein Thema zusammen oder beantwortet Ihre Frage dazu – mit Quellenangaben. Ändern sich die Dokumente des Themas, schreibt die KI es neu und sagt, was neu ist.

  • Kurz, mittel oder ausführlich – in Ihrer Sprache
  • Persönlich: Ihre Briefings sieht niemand außer Ihnen, auch kein Administrator
  • Was neu ist, auf Wunsch in den Posteingang, nach Teams oder in Matrix – nie der ganze Text
  • Als Dokument speichern; Assistent und Agenten lesen Briefings als Werkzeug
segulink.kanzlei-roth.example/app/#topics/briefings
Ein Briefing zu Einspruchsfristen: Antwort mit Quellen und was seit der letzten Fassung neu ist.

Ein Wissensgraph über alle Räume

Welche Räume welche Vokabulare nutzen, welche Begriffe sie verbinden, wo ein Begriff definiert ist und wo er verwendet wird – zusammengeführt über gleichbedeutende Begriffe.

  • Aus den Wissensgraphen aller Sammlungen, die Sie lesen dürfen, und den Basis-Ontologien
  • Vom Begriff zu den Dokumenten: mit diesem Begriff suchen oder fragen
segulink.weber-metallbau.example/app/#topics/map
Ein Begriff über alle Räume: wo er definiert ist, wer ihn verwendet, in wie vielen Dokumenten.

Der Wissensgraph füllt sich – wo Sie es einschalten

Auf Wunsch liest die KI jedes neue und geänderte Dokument eines Ordners und schreibt Aussagen dazu in den Wissensgraphen – in den Begriffen der Ontologien, die Sie wählen.

  • Je Ordner einzuschalten, ebenso für die Inhalte eines Dateiserver-Konnektors; vorhandene Dokumente auf Anfrage
  • Was Menschen geschrieben haben, bleibt unberührt; die Aussagen der KI lassen sich wieder entfernen
  • Oder mit Prüfung: Die KI schlägt Aussagen zu einem Dokument vor, Sie entscheiden, was bleibt

Basis-Ontologien: mitgeliefert – oder Ihre eigenen, als Datei hinterlegt

schema.orgDublin CorePROV-OW3C OrgOWL-TimeiiRDS

Die Funktion schaltet der Administrator frei: Jedes Dokument kostet einen Aufruf des Sprachmodells.

Dort, wo gearbeitet wird

Mit Microsoft – oder ganz ohne

Dieselben Agenten, dieselbe Suche, dieselben Rechte: in Microsoft Teams und Copilot, oder in einer Ende-zu-Ende-verschlüsselten Matrix-App mit Modellen im eigenen Haus.

Mit Microsoft

Microsoft Teams

  • Assistent, Agenten und Teams im persönlichen Chat und in Gruppenchats – jeder mit seinen eigenen Rechten
  • Rückfragen als Antwortkarte, Ergebnisse zurück in den Chat
  • Microsoft 365 verbinden: Mail, Dateien, Kalender und Kontakte durchsuchen und in die KI-Suche abgleichen

Microsoft 365 Copilot

  • SEGUAGENTS als Agent in Copilot Chat – laut Microsoft auch ohne Copilot-Lizenz1
  • Enterprise Semantic Search in Copilot: Antworten aus Ihren Dokumenten, mit Quellen
  • Agenten und Agenten-Teams aus Copilot starten; das Ergebnis kommt in den Teams-Chat

Ohne Microsoft

Matrix und eigene Modelle

  • Ende-zu-Ende-verschlüsselte Direktnachricht in Element oder jeder anderen Matrix-App2, auch über den eigenen Homeserver
  • Agenten, Rückfragen, KI-Antworten mit Quellen und Dateien – jeder Lauf ein Thread
  • Datenhaltung und KI-Modelle im eigenen Rechenzentrum

Vertrauliche Verarbeitung

Ihr Modell, Ihre Regeln: lokal, gehostet oder anonymisiert

Welches Sprachmodell eine Aufgabe bekommt, entscheiden Sie: Der Administrator legt die Verbindungen an, jeder Agent und jedes Team wählt seine.

  • Im eigenen Rechenzentrum: Plattform und KI-Backend laufen auch on-premise, mit OpenAI-kompatiblen Modellen auf eigener Hardware.
  • Ihr eigenes Modell oder ein gehostetes: Über eine anonymisierende Verbindung gehen Namen und Kennungen nur als Platzhalter hinaus.
  • Abgelehnt statt im Klartext: Was sich nicht anonymisieren lässt, etwa ein Bild, wird nicht gesendet.
  • Nachvollziehbar: Jeder Lauf hält fest, ob er anonymisiert lief; ein Bericht zeigt, wer welches Modell nutzt.

Die Erkennung kann einzelne Namen übersehen. Für streng Vertrauliches: das Modell im eigenen Haus.

Je Agent die Verbindung: im eigenen Rechenzentrum oder gehostet mit Anonymisierung.

NamenE-MailTelefonIBANSteuer-IDSteuernummerSozialversicherungsnr.PersonalausweisUSt-IdNr.…

Integration über MCP

Offen nach beiden Seiten: das Model Context Protocol

MCP ist ein offener Standard. SEGUAGENTS ist MCP-Server für andere Agenten-Plattformen – und nutzt die MCP-Server Ihrer Systeme als Werkzeuge.

Als MCP-Server für Ihre KI-Clients

  • Volltextextraktion in hoher Qualität: Scans per OCR, wo nötig mit Layout-Analyse.
  • Enterprise Semantic Search mit Quellen – und der Wissensgraph: Begriffe, Aussagen und verknüpfte Dokumente.
  • Mit den Rechten des Kontos, angemeldet über OAuth 2.1 mit PKCE.

Was ein fremder KI-Client liest, verarbeitet sein Anbieter – die Anonymisierung der LLM-Verbindungen gilt auf diesem Weg nicht.

Ihre Systeme als Werkzeuge der Agenten

Jedes System mit einem über HTTP erreichbaren MCP-Server wird mit einem Formular zum Werkzeug – Werkzeuge einzeln freigegeben, nur lesend bleibt nur lesend.

DATEV DMS3 – 13 lesende WerkzeugeConfluence & JiraHubSpotSalesforceIhr ERP, CRM, QM-Handbuch …

segulink.weber-metallbau.example/app/#mcp-servers
Eigene Systeme als Werkzeuge: ERP, QM-Handbuch, Service-Tickets und mehr.

Fakten

Was dahintersteht

Jede Quelle

wird nach dem Ranking und vor der Antwort gegen die Rechte des Fragenden geprüft. Kommt keine Antwort der Prüfung, werden keine Dokumente verwendet.

4 Entscheidungen

vor jeder Aktion eines Agenten: einmal, für den Lauf, immer – oder ablehnen mit Begründung.

≤ 3 Rückfragen

je Lauf in der Voreinstellung: Der Agent fragt nach, statt zu raten.

1 Supervisor

je Team, flache Delegation und ein gemeinsames Budget aus Tokens, Delegationen und Zeit.

6 Ontologien

mitgeliefert: schema.org, Dublin Core, PROV-O, W3C Org, OWL-Time und iiRDS.

13 Werkzeuge

für das DATEV DMS, alle lesend.

0 eingehende Ports

für den Dateiserver-Konnektor: Er verbindet sich nur nach außen.

OAuth 2.1

mit PKCE und dynamischer Client-Registrierung für KI-Clients, die SEGUAGENTS als MCP-Server nutzen.

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