Agenten-Konfigurator für komplexe Investitionsgüter
Use Case: Ein Hersteller komplexer, konfigurierbarer Maschinen führt seinen Käufer online durch die Konfiguration. Architekturentwurf auf dem SEA dieser Seite: Das Beziehungswissen aus RAG trägt das BOM- und Constraint-Wissen, der Tile-Renderer zeigt Features und Komponenten, das Berater-Routing wird zur Cross-Selling-Findung, die konsultative Rückfrage zur Bedarfsqualifizierung. Hybrid: RAG/LLM für Dialog, Erklärung und Cross-Selling, eine deterministische Constraint-Engine (SAP AVC, CPQ, Solver) entscheidet über die Baubarkeit der Stückliste.
Der Use Case
Ein Hersteller komplexer, konfigurierbarer Maschinen — Achsen, Steuerungen, Schnittstellen, Zubehör mit gegenseitigen Abhängigkeiten — führt seinen Käufer online durch die Konfiguration, statt über einen PDF-Katalog oder ein starres Dropdown-Tool.
Architekturentwurf — auf dem SEA dieser Seite
Der Konfigurator setzt auf der Agenten-Architektur dieser Seite auf: Beziehungswissen (RAG) trägt das BOM-/Constraint-Wissen, der Tile-Renderer zeigt Features und Komponenten, das Berater-Routing findet Cross-Selling, die konsultative Rückfrage qualifiziert den Bedarf. Dieselbe Pipeline, andere Daten.
Die Architektur-Entscheidung
RAG ist probabilistisches Retrieval mit Quellenverankerung — stark im Erklären, nicht verbindlich. Die Stücklisten-Validität gehört in eine deterministische Constraint-Engine (SAP AVC, CPQ, Solver), nicht in das Sprachmodell. Beste Architektur = hybrid: RAG/LLM für Dialog, Erklärung und Cross-Selling, der Solver als harte Wahrheit für gültig/ungültig.
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Stand: 2026-06-13
