Unternehmensermittlungsassistenten benötigen EA, LangGraph, MCP und RAG.

Unternehmensarchitektur für einen Assistenten bei Untersuchungen mit mehreren Quellen – Back-Office, Grafana-Logs und Transaktionszusammenfassungen

Ermittler arbeiten selten in einem einzigen Datensystem. Ein nützlicher Assistent muss Tickets aus dem Back-Office, Grafana-Logs sowie Transaktionszusammenfassungen in einer gemeinsamen Zeitachse darstellen. Das ist ein Problem der Unternehmensarchitektur: Grenzen, Governance und schrittweiser Implementierungsprozess – nicht ein Wochenend-Chatbot.

Warum es sich um ein Architekturproblem handelt und nicht um ein „Chatbot“-Projekt

Chat-Benutzeroberflächen verbergen die schwierigen Aspekte: Welche Quelle ist für einen Betrag autoritativ, wer Zugriff auf personenbezogene Daten hat, wie Toolaufrufe zwischen Netzwerkbereichen erfolgen und wie Antworten auf Belege verweisen. Architekturentscheidungsprotokolle sowie TOGAF-ähnliche Implementierungsphasen sorgen dafür, dass diese Fragen bereits vor dem Anstieg der Anfragen klar definiert sind.

ADM in einem Satz

Die Architekturentwicklungsmethode ordnet Vision, Geschäft, Daten, Technologie, Chancen, Migration, Governance und Veränderung sequenziell an – damit bei der Umsetzung Zustimmung und Kontrolle nicht vernachlässigt werden.

Vorphase – Prinzipien vor Anfragen

Erfassen Sie frühzeitig die Prinzipien: geringstes Privileg, Zitieren oder Ablehnen, Tools müssen sich bewähren während RAG erklärt, und menschliche Genehmigung für irreversible Aktionen. Ohne Prinzipien entwickelt jeder neue Anschluss sein eigenes Vertrauensmodell.

Phase A – Architekturvision: Schmerzpunkte in der Geschäftssprache

Ermittler verbringen Stunden damit, zwischen Portalen hin- und herzuspringen, um herauszufinden „was ist mit dieser Zahlung passiert?“. Ein erfolgreicher Ansatz sieht wie eine einzige, durchgängige Erzählung mit Verweisen auf Ticket-IDs, Protokollzeilen und Buchungseinträge aus – nicht wie ein allgemeiner Artikel eines großen Sprachmodells.

Phase B – Geschäftsarchitektur: Was Ermittlungen bedeuten

Karten Sie Rollen (Analyst, Betrugsbekämpfung, Prüfer), Auslöser (Rückbuchung, Anomaliealarm) sowie Ergebnisse (Abschluss, Eskalation, Anfrage nach weiteren Daten) auf. Jedes Ergebnis setzt unterschiedliche Berechtigungen für die Tools voraus.

Phase C – Datenarchitektur: Drei Wahrheiten, eine Zeitlinie

Back-Office-, Überwachungs- und Transaktionsdaten liefern jeweils nur Teile der Wahrheit. Normalisieren Sie Identifikatoren, Zeitzonen und Entity-Schlüssel, damit Verknüpfungen korrekt möglich sind. Speichern Sie die Herkunft jedes abgerufenen Datensatzes.

Phase D – Technologische Architektur: LangGraph, MCP, RAG-Rollen

LangGraph steuert statebasierte Ermittlungsworkflows. MCP stellt kontrollierte Tools in getrennten Systemen bereit. RAG fasst zusammen und erklärt; es erfindet keine Beträge stillschweigend.

User question →
classify intent + extract entities (player_id, time window, txn id)
→ plan tools (which sources, in what order)
→ execute tools (parallel where independent)
→ reconcile (timeline merge, conflict detection)
→ answer (cited) OR escalate

Warum LangGraph? (ARB-Entscheidung)

Untersuchungsabteilung: Manchmal werden zuerst Protokolle heruntergeladen, manchmal zunächst die Buchhaltungsdaten, manchmal muss auf einen Menschen gewartet werden. Graphen mit Kontrollpunkten sind vorteilhafter als lineare Ketten, wenn Pausen und Wiederholungen üblich sind.

MCP – ein Protokoll, viele Unternehmensgrenzen

Jeder MCP-Server befindet sich an einer Vertrauensgrenze mit seiner eigenen Authentifizierung. Der Agent entdeckt Tools, ohne jedes SDK einbetten zu müssen. Netzwerkrichtlinien bleiben an den Servern gebunden und nicht am Prompt-Text.

RAG – Erklärung; Tools beweisen

Embeddings liefern narrativen Kontext; Ausgleichsprüfungen und Protokollabfragen erfolgen über Tools, die auf den Systemen mit Aufzeichnungen zugreifen. Die Kombination beider ohne Kennzeichnung erzeugt falsches Vertrauen.

Phase E – Möglichkeiten und Lösungen

Bauen Sie die Orchestrierung intern auf; kaufen oder wiederverwenden Sie Connector, wo Anbieter bereits Kernsysteme abdecken; vermeiden Sie es, Grafana oder die Buchhaltungssysteme neu zu schreiben.

Phase F – Migration: Pilotprojekt ohne Risiko für die Bank

Begonnen wird mit einer Untersuchungsart und einer Geschäftseinheit, wobei die überwachten Antworten von Menschen geprüft werden. Die Quellen sollten erst erweitert werden, nachdem sich die Kennzahlen für Zitieren oder Ablehnen stabilisiert haben.

Phase G – Umsetzungssteuerung

ARB sichert die Entscheidungen ab: Welche Tools sind erlaubt, wo werden Geheimnisse aufbewahrt und wie werden Spuren gespeichert.

ADR-008:
Player investigation assistant
LangGraph orchestration, MCP tools, RAG for context onlyStatus:
Accepted Date: 03/01/2026
Deciders: Architecture Board, Support Ops, Fraud, Payments, SRE, Data Platform, Risk
Context: Support, fraud ops, and back office investigate player issues by manually querying transaction summaries, Grafana/Loki logs, and back-office APIs. Answers are slow, inconsistent, and hard to audit. A generic "chat with your data" approach risks hallucinated financial facts and unbounded database access.
Decision Build an internal player investigation assistant: LangGraph- stateful orchestration (classify → plan → execute tools → reconcile → answer or escalate). Chosen over linear chains and one-shot prompts because investigations branch (payment vs gameplay vs bonus), require explicit state for audit, and need deterministic edges (e.g. FAILED txn → always pull payment-service logs) that ARB can diagram and version in Phase H MCP servers - one bounded tool surface per system of
record: `transaction_summary` - read-only parameterized queries on summary views `grafana_loki` - time-bounded LogQL with service allowlist `back_office` - scoped REST for account flags and context RAG - embed docs only (schema, enums, runbooks, ADR snippets); never live txn rows or log streams Citations required - factual claims must reference tool output ids Fail closed on ambiguous `player_id` or conflicting tool resultsConsequences Positive: Faster investigations; consistent citations; reusable MCP servers for future automations; clear security boundary (tools vs retrieval). Negative: LangGraph flow maintenance; MCP server ownership per domain team; golden-question regression suite required on model changes. Obligations: No free-form SQL from the model; quarterly access review; version MCP schemas when summary views change; shadow mode before full rollout.Alternatives considered | Alternative | Why rejected | |-------------|--------------| | Single prompt with DB + Grafana credentials | Ungovernable; audit nightmare | | RAG over exported txn/log snapshots | Stale truth; PII surface area | | Buy vendor "AI ops" suite only | Poor fit to gaming txn + custom back office; lock-in | | Dashboards only | Solves visibility, not synthesis and audit trail | | Autonomous agent with write tools | Unacceptable risk on wallet/account paths for v1 |

Phase H – Change Management

Modelle entwickeln sich weiter; die Untersuchungspolitik sollte das nicht. Versionshinweise sowie Tools wie APIs; das Personal muss neu geschult werden, wenn sich das Verhalten bei Ablehnungen ändert.

Was wir gelernt haben („und“ statt „gegen“)

LangGraph und MCP und RAG arbeiten zusammen: bei Orchestrierung, Zugriff und Erklärung. Sie als Konkurrenten zu betrachten, verschwendet die Architektur.

Wann man das nicht entwickeln sollte

Falls bereits eine Suche im CRM 95 % der Anfragen beantworten kann, ist ein Mehrquellen-Agent überflüssig. Entwickeln Sie ihn erst dann, wenn die Zusammenführung von Zeitlinien aus verschiedenen Systemen das Engpassproblem darstellt.

Zusammenfassung

Unterstützungssysteme für Unternehmensermittlungen funktionieren erfolgreich, wenn die Architektur die Wahrheiten, Werkzeuge sowie menschlichen Faktoren benennt – anschließend führt LangGraph lediglich dieses Design aus.

Erläuterungen zu den Erweiterungen in Phase C

Ermittler verlieren das Vertrauen, wenn Zeitstempel um Stunden abweichen, weil ein System in UTC und das andere lokal gestellt ist. Standardisieren Sie die Anzeige im Zeitstrahl des Assistenten auf UTC und zeigen Sie die ursprünglichen Zeitzonen als Metadaten an. Die Entitätsauflösung (Kontoinhalt versus E-Mail-Adresse versus Geräte-ID) gehört zur Datenarchitektur und nicht zu einer schätzenden Anfrage. Verwenden Sie lieber deterministische Abfragen an Master-Daten mithilfe von MCP-Tools statt ungenauer RAG-Methoden.

Erläuterungen zum Steuerungsplan in Phase D

Der LangGraph-Zustand sollte eine Ermittlungs-ID, eine Akteur-ID, die zulässige Werkzeugmenge sowie ein Notizbuch mit Hypothesen enthalten. Die MCP-Werkzeugspezifikationen müssen die Klasse der Nebeneffekte angeben (Lesen vs. Schreiben). RAG-Sammlungen werden nach Sensitivität aufgeteilt. Der ARB sollte Designs ablehnen, die es dem Modell ermöglichen, gegen Produktionslager SQL-Anfragen zu erstellen; nur sorgfältig ausgewählte Werkzeuge dürfen diese Systeme aufrufen.

Wichtige Pilot-Metriken

• Medianzeit bis zur ersten zitierten Quelle
• Prozentualer Anteil der Antworten mit mindestens zwei unabhängigen Quelltypen
• Rate der menschlichen Übernahme bei Werkzeugaufrufen
• Rate der Ablehnung aufgrund unzureichender Beweise
• Ablehnte Zugriffsversuche zwischen verschiedenen Nutzern

Pleonastische Metriken wie „gesendete Nachrichten“ belegen keinen Ermittlungswert.

Anti-Muster

Erstellung eines Mega-Index aller Daten ohne ACL-Felder; Ermöglichung es dem LLM, Rohdatenbanktreiber auszuwählen; Überspringen von Phase H, sodass die Anfragen wöchentlich ohne Überprüfung abweichen; Behandlung von Grafana als optionaler Farbkanal statt als erstklassiger Kanal für Belege zu Laufzeitfehlern.

Narratives Beispiel

Ein Analyst fragt nach dem Grund für eine umgekehrte Auszahlung. Das Tool öffnet das Fallverwaltungstool (Backoffice), lädt relevante Transaktions IDs herunter, durchsucht die Logs zum Zeitstempel der Abwicklung und erstellt anschließend erst einen zusammenfassenden Bericht mit Quellenangaben. Falls Logs fehlen, weigert sich der Assistent, eine Gewissheit zu geben, und bittet um einen größeren Zeitraum – anstatt eine erfundene Erklärung zu liefern.

Schnappschüsse der Sicherheitsarchitektur

Platzieren Sie MCP-Server in denselben Sicherheitszonen wie die Systeme, die sie schützen. Der Orchestrator in einer DMZ sollte nur Tool-Endpunkte sehen und nicht Datenbankverbindungsstrings. Kurzlebige Token pro Untersuchung sind besser als lang lebende Service-Schlüssel, die zwischen den Agenten geteilt werden. Protokollieren Sie Tool-Aufrufe in einem unveränderlichen Audit-Log, der sich von den Modellspuren unterscheidet, damit die Compliance herausfinden kann, wer welche Datensätze abgerufen hat, ohne vollständige Anfragen herunterladen zu müssen.

Beziehung zum bestehenden ITSM

Ersetzen Sie am ersten Tag nicht das Fall-Tool. Schreiben Sie die Ausgaben des Assistenten als Kommentare zum Fall mit Quellenangaben zurück. Die Analysten bleiben weiterhin verantwortlich; das Graph beschleunigt die Zusammenstellung. Pilotprojekte in Phase F, die versuchen, Fälle automatisch zu schließen, scheitern in der Regel am Vertrauen – Kommentare im Schattenmodus bauen dieses Vertrauen durch Beweise auf.

Fähigkeiten gegenüber Rohwerkzeugen (optionaler Layer)

Sobald die Tool-Kataloge wachsen, können die „Fähigkeiten“ zur Analyse Sequenzen verarbeiten (Fall abrufen → Transaktionen holen → Logs abfragen → Zusammenfassen), während MCP weiterhin die Funktionslage darstellt. Dies spiegelt die allgemeine Branchentendenz wider, ohne dass vor dem Nachweis des Nutzens durch Pilotprojekte ein neuer Standard erforderlich ist.

Zusammenfassung für die Führungsebene

Bitten Sie um Finanzierung auf der Grundlage verkürzter Bearbeitungszeiten und verbesserte Prüfbarkeit – nicht aufgrund des „Besitzes eines Agents“. Zeigen Sie eine Demo einer vorher/nachher-Zeitlinien-Analyse mit drei Quellen. Verpflichten Sie sich dazu, Tarife sowie ACL-Tests als Freigabekriterien abzulehnen. In diesem Rahmen sind LangGraph und MCP lediglich Implementierungsdetails einer genehmigten Architektur – keine eigenständigen wissenschaftlichen Projekte neben dieser Architektur.

Datenverträge für die drei Wahrheiten

Veröffentlichen Sie ein kleines Schema für CaseEvent, LogAnchor und LedgerPosting, das von MCP-Tools und Indexern gemeinsam verwendet wird. Die Untersuchungszeitpläne deserialisieren diese Objekte anstelle von freiem Text. Wenn eine Quelle ein Feld nicht liefern kann, markieren Sie es explizit als null, damit der Synthesizer keine falschen Werte erzeugt. Verträge entwickeln sich über denselben ARB-Weg wie Dienste – nicht allein durch Änderungen von Anweisungen.

Dokumentieren Sie die Annahmen bezüglich des Kontrollflusses neben dem Code, damit zukünftige Änderungen keine Kanten oder Filter heimlich löschen können. Ziehen Sie maschinenprüfbare Aussagen vor, anstelle von nur in Chat-Threads geteiltem „Stammwissen“. Üben Sie immer wieder Fehlerbehebungsübungen durch, wenn sich Topologie- oder Identitätsregeln ändern.