Archilence
Ein digitaler Zwilling der Enterprise-IT-Landschaft: Konnektoren speisen einen bitemporalen, ArchiMate-kompatiblen Knowledge Graph; ein Agenten-Backbone beantwortet Fragen, prüft und handelt darauf.
Kontext
Jede große Organisation hat ein Architektur-Repository, und kaum eines ist aktuell. Die Wahrheit steckt in Code-Repositories, Service-Katalogen, Cloud-Konten und Laufzeitdaten; das Modell liegt in einem Werkzeug, das jemand vor dem nächsten Audit nachzieht. Entschieden wird auf einem Bild, das Monate alt ist.
Aufgabe & Rolle
Ich habe Archilence gegründet, um diese Lücke zu schließen: ein Landschaftsmodell, das sich aus den Quellen selbst pflegt und das Menschen wie Agenten befragen können. Als Gründer verantworte ich Produkt und Architektur und schreibe einen guten Teil des Codes.
Architektur
Konnektoren lesen aus Code-Repositories, Katalogen und Laufzeitquellen und schreiben Beobachtungen in einen Knowledge Graph. Der Graph ist bitemporal – er weiß, wann etwas in der Landschaft galt und wann Archilence davon erfahren hat – und seine Element- und Beziehungstypen sind ArchiMate-kompatibel, sodass sich das Ergebnis mit den Werkzeugen austauschen lässt, die Architekten schon verwenden.
Auf dem Graphen sitzen drei Abnehmer: ein Cockpit für Architekten, der Agent Archie, der Fragen beantwortet und Änderungen entwirft, und ein MCP-Server, über den andere Agenten dasselbe Modell mit denselben Berechtigungen nutzen.
Entscheidungen & Abwägungen
- Generische Extraktion statt Regelwerke. Die Code-Analyse extrahiert Komponenten und Abhängigkeiten mit Sprachmodellen, statt Regeln pro Framework zu pflegen. Das kostet Determinismus, den die bitemporale Historie sichtbar und prüfbar macht.
- PostgreSQL vor einer Graphdatenbank. Der Graph liegt in PostgreSQL. Weniger bewegliche Teile für Kunden, die selbst betreiben – um den Preis, manche Traversierung selbst zu schreiben.
- Agenten handeln über dieselbe API wie Menschen. Archie hat keine Hintertür; jede vorgeschlagene Änderung ist ein nachvollziehbares Change-Set.
Ergebnis
Archilence ist in Entwicklung. Eine vollständige synthetische Demo-Landschaft mit rund 4.500 Entitäten läuft durchgängig – Konnektoren, Graph, Cockpit und Agent – und ist die Grundlage der ersten Pilotgespräche.