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Notizen vom Bau des Enterprise Agent OS

Wie wir über Agents, Datenhoheit, Provenienz und institutionelles Gedächtnis denken - geschrieben von den Menschen, die es bauen.

Product28. Juli 2026·5 Min. Lesezeit

Enterprise AI braucht institutionelles Wissen, nicht nur bessere Modelle

Enterprise AI braucht mehr als bessere Modelle. Vertrauenswürdige Antworten entstehen durch Datenzugang, Governance, Kontext und institutionelles Wissen.

Product Engineering · DataQube

Ask in plain Englishno SQL
CRM
ok
BI
ok
Docs
ok
answer generated · evidence attached
Product25. Juli 2026

Ihr Unternehmen hat die Antworten. Ihr Team erreicht sie nur nicht.

Die meisten Unternehmen haben die nötigen Daten, doch Teams warten auf Analysten, Dashboards und SQL-Anfragen. KI-gestützte Self-Service Analytics ändert das.

Product Engineering · 5 Min. Lesezeit

source of truthwarehousedocumentspolicies
AIquestion moves,
data stays
Product25. Juli 2026

Warum KI zu Ihren Daten kommen sollte, nicht umgekehrt

Unternehmen wollen schnellere Antworten durch KI. Die schwierigere Frage ist architektonisch: Sollten sensible Daten zur KI wandern oder die KI zu den Daten?

Product Engineering · 5 Min. Lesezeit

Drill into the Industrials drag…
warehouse.sqlas-of joined✓ evt-8f3a21
/pytop = drilldown(att, level="issuer")
Product21. Juli 2026

Ein KI-Notebook für Power-User: ein Kernel, zwei Paar Hände

Die meisten KI-Analysewerkzeuge behandeln alle als Business-User - Antworten rein, Fragen raus, Experten ins nächste Tool verbannt. DataQube ist eine gemeinsame Werkbank: Agent und Quants arbeiten im selben Kernel, auf denselben Dataframes, in dasselbe Protokoll.

Product Engineering · 4 Min. Lesezeit

Weekly IC PackMon 06:00
Quarterly ESG ScreenFri 07:00
ALCO Stress Pack1st of month
run #38 · parameters pinned✓ matches run #37
Product8. Juli 2026

Deterministische KI-Workflows: eine Sprache, keine Aufzeichnung

Deterministische KI-Workflows entstehen nicht, indem man eine Session als Job speichert - Wiederholung braucht Eigenschaften, die man lesen kann, bevor etwas läuft. Warum DataQube-Workflows in einer Sprache geschrieben sind: geordnete Schritte, typisierte Parameter und ein Grant-Manifest, das nicht lügen kann.

Product Engineering · 6 Min. Lesezeit

Drill into the Industrials drag…
warehouse.sqlas-of joined✓ evt-8f3a21
/pytop = drilldown(att, level="issuer")
Engineering18. Juni 2026

Kontext-Kompaktierung ohne Amnesie

Jede lange KI-Untersuchung wächst über das Kontextfenster hinaus - die ehrliche Frage ist, was dann passiert. Wie DataQube den Arbeitskontext des Modells vom append-only Protokoll trennt, Kompaktierung zu einem sichtbaren Event macht und kompaktierte Threads voll auditierbar hält.

Engineering · 6 Min. Lesezeit

DataQube Data Gateway14 toolsfirst-party
Market Data9 toolsOAuth
Risk Engine6 toolsworkload id
Product2. Juni 2026

KI-Agent-Berechtigungen: warum unserer zuerst fragt

KI-Agent-Berechtigungen sind die Frage unter jedem Enterprise-Deployment: Was darf er ohne einen Menschen tun, und wer hat das entschieden? Wie DataQube Fähigkeiten als Berechtigung behandelt, mitten im Lauf anhält und fragt, und jede Ablehnung ins Protokoll schreibt.

Product Engineering · 6 Min. Lesezeit

network posture
outbound routes0
telemetrynone
licensesigned file · validated locally
model endpointin-cluster · your GPUs
Engineering12. Mai 2026

Air-gapped KI-Agenten: was Zero Egress wirklich bedeutet

Air-gapped KI-Deployment ist kein Feature-Flag - es ist eine Bedingung, für die man entworfen hat oder nicht. Wo das Modell läuft (Ihre Cloud mit Zero Data Retention oder vollständig innen), wie Delivery und Lizenzierung ohne Route nach draußen funktionieren, und was Support heißt, wenn niemand per SSH hineinkommt.

Platform Engineering · 4 Min. Lesezeit

benchmark T+1 lag · validated
Research22. April 2026

Ihr KI-Analyst braucht ein Gehirn, keinen Vector Store

KI-Agenten-Memory auf Basis von Ähnlichkeitssuche findet, was verwandt klingt. Institutionelles Wissen ist strukturell - was wo gilt, was was ersetzt, wer es validiert hat. Warum DataQubes Memory ein Wissensgraph mit Supersession-Semantik ist - und woher es weiß, wann es falsch liegt.

Research · 6 Min. Lesezeit

evt-8f3a21query.execute1,842 rows✓
evt-a10441permission.grantesg.api · once✓
evt-77d0e3auth.decisionwall-crossing✗ denied
evt-b81f55agent.runweekly-ic-pack✓
Security30. März 2026

Provenienz by construction: KI-Analysen, die Ihre Auditoren nachvollziehen können

Ein KI-Audit-Trail funktioniert nur, wenn er in die Entstehung der Antworten eingebaut ist - nicht nachträglich dokumentiert. Wie DataQube Provenienz konstruiert - Queries, Zitate, Workflow-Läufe, Ablehnungen - sodass ein Reviewer jede Zahl ohne Systemzugriff nachvollziehen kann.

Engineering · 6 Min. Lesezeit

Läuft in Ihrem Cluster - nichts verlässt Ihre Umgebung

Sehen Sie, wie Ihre Daten Fragen beantworten - ohne Ihre Infrastruktur zu verlassen

Dreißig Minuten mit einem Engineer: Live-Produkt, Bereitstellungsoptionen und Antworten auf die Fragen Ihres Sicherheitsteams von jemandem, der den Code geschrieben hat.

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