AnyLAI · Köln
Architektur für überprüfbare, verantwortlich gesteuerte KI-Systeme.
AnyLAI ist ein unabhängiges F&E-Projekt, das untersucht, wie Nachweise, Semantik, KI-Governance und Produktdaten über Systeme, Organisationen und Rechtsräume hinweg nachvollziehbar und überprüfbar bleiben können.
Arbeitsgebiete
- Architektur
- Überprüfbare Nachweise
- KI-Governance
- Semantische Interoperabilität
- Digitale Produktpässe
ForschungstheseWeniger menschliches Programmieren, mehr menschliche Architektur
Forschung
Forschung, Laufzeit, Evidenz und angewandte Systeme
Jeder Teil ist so weit veröffentlicht, wie er sich überprüfen lässt, und jeder nennt seinen Stand: ein Framework zum Lesen, eine Laufzeit zum Prüfen, eine Evidenzarchitektur, eine Vorlagenbibliothek im Entwurf und angewandte Systeme, die all das an echtem Material erproben.
Die Frage hinter all dem: Was geschieht mit Softwarearchitektur, wenn KI zunehmend die Implementierung erzeugen kann, und welche Teile menschlicher Absicht müssen explizit, prüfbar und durchsetzbar werden, damit ein System unter Kontrolle bleibt, gleich wer oder was seinen Code geschrieben hat?
Architektur- und Governance-Framework
COADF
Compliance-Oriented AI Development Framework
Veröffentlichtes Framework
Das öffentlich dokumentierte Framework: acht Architekturprinzipien, Governance-Vorlagen und ein maschinenlesbares Modell, mit dem ein Projekt berichtet, welche Kontrollen es tatsächlich ausübt.
Adaptive Entscheidungslaufzeit
ERQYO
Forschungsarchitektur · Referenzimplementierung
Eine Forschungsarchitektur dafür, was ein KI-System als Nächstes tun soll und unter wessen Autorität. Eine Referenzimplementierung liegt im Repository vor; sie ist nicht in Betrieb.
Nachweise und Herkunft
Vertrauensarchitektur
Umgesetzte Plattformarchitektur
Wie Nachweise und ihre Bedeutung über System- und Organisationsgrenzen hinweg bestehen bleiben: Konfidenz je Attribut, ein Mensch, wo die Nachweise unsicher sind, und eine durchgehende Spur vom Quelldokument bis zur veröffentlichten Ausgabe. Der Trust Corridor ist dieser Weg über Organisationen und Rechtsräume hinweg.
Pilotkatalog
Open Template Library
Pilotkatalog · Prototyp
Wiederverwendbare Umsetzungsmuster für COADF-Kontrollen, jeweils maschinen-, KI- und menschenlesbar aus einer Quelle generiert und gegen das Kontrollverzeichnis geprüft. Ein kleiner erster Katalog.
Angewandte Forschung
Angewandte Forschung
Systeme, die die Architektur an echten Dokumenten und Abläufen erproben: AnyDPP, AnyAudit und AnyImob laufen heute, sechs Forschungskonzepte sind in Arbeit.
Das architektonische Problem
Das Ergebnis zu belegen, reicht nicht mehr.
Systeme müssen zunehmend nicht nur belegen, was sie ausgeben, sondern auch, woher eine Information stammt, was abgeleitet wurde, was überprüft wurde und was ein Mensch entschieden hat.
Dieser Nachweis muss an den Grenzen halten, die er überquert: zwischen Softwarekomponenten, zwischen Organisationen und zwischen Rechtsräumen mit unterschiedlichen Regeln. Dieses Projekt behandelt das als Frage der Architektur, nicht als nachträgliche Dokumentation.
KI kann zunehmend Teile der Implementierung erzeugen. Das schwierigere Problem ist, dafür zu sorgen, dass das entstehende System die Eigenschaften bewahrt, auf die es wirklich ankommt: woher seine Daten stammen, was es ableiten darf, was es verweigern muss und welche Nachweise es hinterlässt. Weniger menschliches Programmieren, mehr menschliche Architektur
- Woher stammt die Information?
- Was hat eine Maschine abgeleitet?
- Was wurde überprüft, und woran?
- Was hat ein Mensch entschieden?
Öffentliches Framework
COADF
Compliance-Oriented AI Development Framework
COADF ist eine Entwicklungsmethode für KI-Systeme, die europäischer Regulierung standhalten müssen.
Sie nennt acht Architekturprinzipien, jedes gebunden an die Pflicht, gegen die es geschrieben wurde, dazu Governance-Vorlagen und ein maschinenlesbares Modell für den Bericht darüber, welche Kontrollen ein Projekt tatsächlich ausführt.
Die acht Prinzipien
P-1 · Zuerst deterministisch, Probabilistisches unter Quarantäne
Deterministische Verarbeitung als Standard. Eine probabilistische Komponente ist begrenzt und erreicht nie direkt eine Ausgabe.
P-2 · Ausgabe hinter einem Konfidenztor
Konfidenz hängt an einem einzelnen Attribut, und niedrige Konfidenz erreicht nie eine veröffentlichte Ausgabe.
P-3 · Menschliche Prüfung durch Architektur
Wo die Konfidenz nicht ausreicht, entscheidet ein Mensch, auf Attributebene, gegen die Quelle.
P-4 · Eine Spur, von Anfang bis Ende
Eine Kennung verbindet Eingang, jeden Schritt und die veröffentlichte Ausgabe, und die Kette lässt sich exportieren.
P-5 · Offenlegung maschineller Extraktion
Eine Ausgabe mit maschinell extrahierten Daten sagt das und nennt die betroffenen Attribute.
P-6 · Das Fence-System
Leitplanken sind automatische Prüfungen, die eine Auslieferung stoppen, kein Ratschlag in einem Dokument.
P-7 · Isolierung von Standardabhängigkeiten
Ein externer Dienst kann Konfidenz erhöhen. Keiner von ihnen kann eine Ausgabe blockieren.
P-8 · Regeln als Daten, mit abgestufter Autonomie
Regeln sind Daten, die Engine bleibt unverändert, und eine Entscheidung ist an die Regelversion gebunden, die sie erzeugt hat.
Version 2.2 · September 2026. COADF ist als Entwicklungsframework öffentlich dokumentiert. Keine Behörde und keine Stelle hat es bewertet, geprüft oder befürwortet.
Artikel zur VeröffentlichungKI-Governance braucht Architektur, nicht noch eine Checkliste
Erste konkrete Anwendung
Von der Architektur zu einem realen Handelskorridor
Ein Ort, an dem diese Ideen konkret werden, ist der Nachweiskorridor Brasilien-EU: Kaffee, brasilianische Exportdokumente und die EUDR.
Compliance wird zur gemeinsamen Sprache des multipolaren Handels.
AnyLAI verwandelt brasilianische Exportdokumente (NF-e, CAR, MAPA) in verifizierte EUDR-Nachweise und digitale Produktpässe auf Basis von UNTP und W3C Verifiable Credentials.
Brasilien ist der größte Kaffeelieferant der EU, Deutschland ihr größter einzelner Abnehmer. AnyLAI beginnt dort, wo dieser Handel am dichtesten ist: im Nachweiskorridor zwischen brasilianischen Ursprüngen und europäischen Röstereien.
Welcher der beiden sind Sie?
Den Korridor Brasilien-EU ansehenDie EUDR-Landschaft ansehen
5,4 Mio. · 13,5 %
Deutschland = größter Abnehmer brasilianischen Kaffees 2025 · 5,4 Mio. Sack · 13,5 % der Exporte Brasiliens (Cecafé)
15,5–15,6 Mrd. US$
Brasiliens Kaffeeexporte 2025: Rekord ≈15,5–15,6 Mrd. US$ (Cecafé)
34,2 %
EU-Kaffeeimporte 2025: 2,86 Mio. t · 18,7 Mrd. € · Brasilien größter Lieferant (34,2 %)
Vertrauen
Vertrauensarchitektur
Einfach gesagt: Das System sagt nie einfach nur Ja oder Nein. Es zeigt, wie sicher es sich bei jedem Nachweis ist, und schickt alles Unsichere an eine qualifizierte Person zur Prüfung.
Die Konfidenz wird je Attribut bewertet, nie als pauschales Urteil. Hohe Konfidenz läuft automatisch durch; mittlere wird markiert und eingeordnet und wird dennoch veröffentlicht; ein ungeklärtes Attribut mit niedriger Konfidenz hält die Ausstellung des gesamten Passes zurück, bis ein registrierter menschlicher Attester es klärt.
Ein hash-verketteter Audit-Trail führt dieselbe trace_id (die Kennung, die eine Nachweiskette durchgängig zusammenhält) von der Erfassung bis zum veröffentlichten Pass: Jeder Eintrag ist mit dem vorherigen verknüpft, sodass eine Änderung an einem früheren Eintrag durch Nachrechnen der Kette erkennbar ist. Die Kette ist noch nicht außerhalb des Systems verankert.
Regulatorischer Verlauf
Veröffentlichte Daten und Rahmenwerke im Aufbau
Jedes der genannten Daten ist ein veröffentlichter regulatorischer Meilenstein. Wo ein Rahmen noch im Aufbau ist, nennt diese Seite ihn eine Entwicklung, keine feststehende Tatsache.
Quelle: Regulation (EU) 2023/1115, Article 38(2) and (3), as replaced by Regulation (EU) 2025/2650, Article 1, point (25) (Primärquelle) · geprüft am 6. September 2026
Quelle: Regulation (EU) 2023/1115, Article 38(1) and (2) (Articles 14 and 25 are outside the deferred list), as replaced by Regulation (EU) 2025/2650 (Primärquelle) · geprüft am 6. September 2026
Quelle: Commission delegated act of 13 July 2026 amending Annex I to Regulation (EU) 2023/1115 (no OJ number yet), Regulation (EU) 2023/1115, Article 36(4) and (5) (scrutiny); Annex I (Primärquelle) · geprüft am 23. August 2026
Alle Fristen im RadarDie EUDR-Daten im Korridor Brasilien-EU
Recherche und Analyse
Aktuelle technische Beiträge
Weniger menschliches Programmieren, mehr menschliche Architektur
KI kann zunehmend Teile der Implementierung eines Softwaresystems erzeugen. Mehr davon zu erzeugen, klärt nicht, was das System bewahren muss. Eine Forschungsthese darüber, wohin sich technischer Aufwand verlagert, welche Belege es dafür gibt und was sie nicht behauptet.
KI-Governance braucht Architektur, nicht noch eine Checkliste
Richtlinien und Checklisten beschreiben, wie sich ein KI-System verhalten soll. Ob es das tut, entscheidet seine Architektur: wo Unsicherheit abgebildet wird, welche Grenzen sie nicht überschreiten darf und was das System als Aufzeichnung behält.
Batteriepass: Was die 71 Datenpunkte der Kommission für 2027 bedeuten
Die Pflicht ist nicht neu. Neu ist, dass die Kommission Feld für Feld dargelegt hat, was der Pass enthalten soll und welche Felder in der ersten Stufe zählen.
Über das Projekt
Über dieses Projekt
AnyLAI wird von Luiz Hogrefe gebaut, einem Softwarearchitekten in Köln. Es ist die Arbeit einer Person, und sie wird offen aufgeschrieben statt aus der Ferne beschrieben.
Was demonstriert wird, ist eng gefasst und überprüfbar. Brasilianische Exportdokumente werden deterministisch gelesen, jedes Attribut trägt das Quelldokument dahinter und eine Konfidenzstufe, ein ungeklärtes Attribut mit niedriger Konfidenz hält die Ausstellung des gesamten Passes an, bis eine registrierte menschliche Attestiererin es klärt, und das Ergebnis wird als Produktpass ausgestellt, der sich gegen das Credential selbst prüfen lässt und nicht gegen eine Seite auf dieser Website.
Was es nicht ist: kein Unternehmen, kein Angebot und keine Leistung, die jemand kaufen kann. Es wurde keine Gesellschaft gegründet, hier ist nichts zu verkaufen, und keine Seite dieser Website ist als Verfügbarkeit zu lesen.
Die zugrunde liegenden Standards sind öffentlich: das UNTP-Produktpassprofil von UN/CEFACT, W3C Verifiable Credentials und GS1-kompatible Identifikatoren. Die Architektur- und Governance-Methode dahinter ist als AnyLAI-COADF-Framework veröffentlicht.
Mehr über Luiz HogrefeLuiz Hogrefe auf LinkedInSchutzrechts- und Veröffentlichungsstatus
Über das Projekt
Projektstatus
Die EUDR-Frist steht fest, die Nachweisarbeit dahinter nicht. Dieses Projekt prüft eine einzige Frage offen: ob die Dokumente, die ein Exporteur ohnehin ausstellt, zu Nachweisen werden können, die eine Käuferin, eine Prüferin oder eine Behörde überprüfen kann, ohne demjenigen vertrauen zu müssen, der sie erstellt hat.
AnyLAI ist ein unabhängiges Forschungs- und Entwicklungsprojekt von Luiz Hogrefe, Köln. Der Demonstrationspass ist live; seine Signatur lässt sich gegen den unter did:web:anydpp.eu veröffentlichten Ausstellerschlüssel prüfen, und die Passseite sagt, was diese Prüfung noch nicht zeigt. Rückmeldungen und Gespräche zur Einschätzung sind willkommen.
Rückmeldungen, Fragen und Gespräche zur Einschätzung sind jederzeit willkommen.
Ins Gespräch kommenÖffentliches Feedback
Öffentliches Feedback und Diskussion
AnyLAI veröffentlicht technische Arbeit, damit ihre Annahmen, Quellen und Architekturentscheidungen geprüft und angefochten werden können. Was hier eingereicht wird, wird vor der Veröffentlichung gesichtet und bleibt mit der Version oder dem Artikel verbunden, auf die es sich bezieht.
Über das Projekt
Kontakt
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