Von Apps zu Holos
Ich habe den größten Teil meines Berufslebens damit verbracht, Standardsoftware zu bauen. Man baut sie einmal, Tausende Unternehmen nutzen sie, und alle profitieren, wenn sie besser wird. Nur arbeiten diese Unternehmen eben alle ein bisschen anders. Irgendwann legt jemand eine Tabelle an. Und dann legt jemand eine zweite an, um die erste zu erklären.
Diese Tabelle weiß meistens etwas, was die Anwendung nicht weiß. Sie weiß, wie der Betrieb tatsächlich arbeitet. Ich möchte dieses Wissen dorthin bringen, wo der ganze Betrieb es nutzen kann.
Was ich mit einem Deck meine
Ein Deck ist ein KI Modell, in dem das Wissen einer bestimmten Software steckt. Es umfasst die Abläufe, Ansichten und ausführbaren Regeln, etwa die eines Shops oder einer Buchhaltung. Es kann eine Anfrage aufnehmen, verstehen, was sie für den Betrieb bedeutet, und entscheiden, welche seiner Fähigkeiten es dafür braucht. Heute sitzt ein Copilot neben einer Anwendung und hilft bei der Bedienung. Beim Deck steckt dieses Verständnis in der Anwendung selbst.
Der Name kommt vom Holodeck aus Star Trek. Ein Raum kann verschiedene Formen annehmen, je nachdem, was die Menschen darin vorhaben. Die Arbeitsoberflächen, die das Deck auf diese Weise erzeugt, nenne ich Holos. Das eine zeigt eine einzelne Freigabe, das andere ist der Arbeitsplatz, den ein Team jeden Morgen öffnet. Beide kommen aus demselben Deck. Der Prototyp hat eine kleine Handelsregel gelernt und auf einen zweiten Fall übertragen. Unser Ziel ist eine vollständige Anwendung. Holodeck auf GitHub
Ein ganz normaler Dienstag wird besser
Ein Unternehmen sollte Standardsoftware kaufen können, ohne selbst zum Standardunternehmen werden zu müssen. Darum geht es mir im Alltag. Eine Anfrage kann als Foto, Sprachnachricht oder PDF reinkommen. Ihr Kontext bleibt beim Vorgang. Das Deck kann die Routine erledigen, auf eine Entscheidung warten und weitermachen, sobald sie da ist. Ändert sich eine Freigaberegel, folgt die Änderung dem Vorgang vom Shop über den Kundendienst bis zu den Werkzeugen im Lager.
Das gilt auch für die Personalisierung. Ein Neukunde braucht vielleicht Hilfe bei der Auswahl. Ein gewerblicher Kunde will vielleicht einfach per Knopfdruck nachbestellen. Beide bekommen die Preise, die nach den Regeln des Händlers gelten. Für den A/B Test brauchen wir dann wohl ein größeres Alphabet. Gute Ansichten kann man speichern und später mit aktuellen Daten wieder öffnen. Das Lager hat vor dem Frühstück genug zu tun, ohne dass ein großes Modell erst die Bestandsansicht neu erfinden muss.
Das Holodeck hatte Sicherheitsprotokolle. Bei der Steuerberechnung wünsche ich mir einen möglichst langweiligen Tag. Der Betrieb legt fest, welche Regeln gelten und wer was freigeben darf. Das Deck wendet sie an. Bei einer Retoure ermittelt es, welche Bedingungen gelten und was als Nächstes passiert. Die Laufzeitumgebung kann zwei Zahlen voneinander abziehen. Das Deck weiß, wann daraus eine Rückerstattung wird. Die Oberfläche kann verschwinden. Die Vereinbarung bleibt.
Der Agent ist der Shop
Ich möchte, dass Shopware ein Deck für den Handel wird. Storefront, Checkout und Administration sind heute schon verschiedene Ansichten desselben Geschäfts. In Shopware steckt das Wissen aus mehr als zwei Jahrzehnten Händleralltag. Ich sehe darin inzwischen einen Lehrplan. Wir können unterschiedliche Händlerkonfigurationen ausführen, beobachten, was passiert, und einem Deck beibringen, zu denselben Ergebnissen zu kommen. Das Prinzip gilt genauso für Buchhaltung, Beschaffung oder Service. Im Handel kenne ich die Arbeit am besten. Shopwares Ausrichtung für Agentic Commerce
Sobald die Software den normalen Alltag versteht, wird es spannend. Angenommen, ein Möbelhändler will die Stühle, die er schon verkauft, auch vermieten. An einem Nachmittag könnte er eine Kundenansicht, Regeln für die monatliche Abrechnung und eine Liste für die Rücknahmeprüfung zum Ausprobieren haben. Das Deck kann die Abläufe und Ansichten zusammenbringen und sie dort bereitstellen, wo Menschen sie brauchen. Der Händler kann die Idee ausprobieren und dann entscheiden, was er behält. Amazon hat die Entwicklungsteams, um solche Erlebnisse selbst zu bauen. Ich möchte, dass ein Händler mit zwölf Leuten sie aus der Architektur heraus bauen kann.
Was heute schon läuft
Im Agentic Commerce Lab von Shopware durchsucht Shopware × Claude einen Katalog, stellt einen Warenkorb zusammen und übergibt ihn an den Shopware Checkout. Auf Händlerseite lassen sich vorgeschlagene Änderungen ansehen, bevor sie angewendet werden. Mit der Forschungsvorschau Experience Studio lassen sich aus einer Beschreibung funktionierende Storefronts bauen. Shopware × Claude
Bei Veyndo, meinem eigenen Experimentierfeld für Commerce, baut Nord Atelier beim Stöbern genau die Teile des Shops auf, die man gerade braucht. Frag, was du zum Abendessen anziehen könntest, und der Shop stellt eine Kollektion zusammen. Auf „Mantel oder Blazer?“ bekommst du einen Vergleich mit Preisen. Dahinter steckt OpenUI von Rabi Shanker Guha und dem Team von Thesys. OpenUI setzt eine Ansicht aus bekannten Bausteinen zusammen. Mit MCP Apps können Werkzeuge interaktive Ansichten direkt in den Anwendungen zeigen, die Menschen schon nutzen. Demo ansehen · OpenUI · MCP Apps
Für Nerds
So bringen wir es dem Deck bei. Wir lassen Shopware mit unterschiedlichen Händlerregeln laufen und zeichnen auf, was hineinging, welche Aktionen erlaubt waren und was sich geändert hat. Auch die Fälle, in denen die Antwort Nein war. Ein multimodales Basismodell verbindet die Anfrage mit den passenden Geschäftsobjekten. Kleine trainierbare Modellteile lernen, welche Fakten sie lesen, welche exakten Operationen sie ausführen und wann der Vorgang weitergehen soll. Zusammen bilden sie einen lesbaren, ausführbaren Graphen. Den testen wir mit Händlern und Regelkombinationen, die das Modell noch nicht gesehen hat. Lernansatz
So läuft es. Das Deck bekommt ein Ereignis und die aktuellen Daten. Derselbe Graph liefert die vorgeschlagenen Änderungen, die erlaubten nächsten Schritte und die Bedienelemente für das Holo. Exakte Operationen übernehmen die Berechnung. Eine kleine Ausführungsschicht prüft, wer handeln darf, ob die Daten noch aktuell sind und ob sich die Änderungen gemeinsam speichern lassen. Ein nützliches Holo kann man später mit aktuellen Daten wieder öffnen. Architektur
Das haben wir bisher gezeigt. Holoshop lernte aus drei Beispielen eine Regel für eine gedeckelte Servicegutschrift und lieferte in allen zwölf Testabläufen bei einem zweiten Testhändler die erwarteten Ergebnisse. Die native Implementierung stimmte mit 168 aufgezeichneten Zustandsübergängen überein. Eine direkt mit Qwen erzeugte Regel lieferte in den zusätzlichen Rechenfällen dieselben Ergebnisse wie das angepasste Modell. In der aktuellen Fassung entscheidet der Hostcode noch mit, ob ein Warenkorb zulässig ist und wie die Bestellung entsteht. Als Nächstes wollen wir einen normalen Auftrag von der Zahlung über die Abwicklung bis zur Teilretoure testen. Wir ändern dafür eine Regel im Deck, lassen den Host unverändert und schauen, ob sich Ergebnis, nächster Schritt und Oberfläche gemeinsam ändern. Versuche und Reproduktion · Forschungsplan
Die Menschen, die die Arbeit machen, sollen die Software mitgestalten
Ich möchte, dass die Leute, die wissen, warum es diese Tabelle gibt, mitbestimmen, wie die Software arbeitet. Sie sollen den Ablauf beschreiben, Änderungen an echten Fällen ausprobieren und behalten können, was funktioniert. Mit der Zeit lernt die Software mehr darüber, wie der Betrieb arbeitet, weil die Menschen im Betrieb es ihr beigebracht haben.
Welche Tabelle in deinem Unternehmen ist eigentlich schon Software? Erzähl mir, was sie entscheidet und was danach passiert. Wenn du einen Fall hast, an dem ein Deck zeigen kann, was es taugt, bring ihn zu Holodeck auf GitHub. Ich würde gern sehen, was wir daraus lernen können. Agentic Commerce lesen
Quelle und Weiterlesen
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