HEMA, der niederländische Einzelhändler mit über 740 Filialen und Webshops in mehreren europäischen Ländern, hat ein internes KI-System namens HAL entwickelt. Dieses System adressiert die langjährige Herausforderung fragmentierter Wissensquellen.

Die Herausforderung: Fragmentiertes Wissensmanagement und Portal-Hopping

Über Jahre hatte HEMA eine umfassende strukturierte Technologielandschaft aufgebaut, inklusive eines Servicekatalogs, der Teams, Services, APIs und Geschäftsbereiche abbildet. Dennoch war dieses Wissen über zahlreiche separate Portale, Wikis und Dokumentationen verteilt. Mit dem Wachstum der Ingenieurorganisation wurde das informelle „einen Kollegen fragen“-Modell zunehmend unzureichend. Dies führte zu langen Einarbeitungszeiten, inkonsistenten Antworten und ständigen Kontextwechseln.

Prozedurale Fragen, etwa zur Beantragung von API-Zugriffen oder der Einrichtung neuer Gruppen, besaßen keine zentrale Anlaufstelle.

Die Lösung: HAL als integrierte Wissensebene

HEMA hat HAL als internen KI-Assistenten auf Basis von Amazon Bedrock AgentCore und dem Model Context Protocol (MCP) aufgebaut. Das System verfolgt zwei zentrale Ziele:

1. Konsolidierung des fragmentierten Wissens an einem verwalteten Ort.
2. Bereitstellung dieses Wissens direkt innerhalb der Tools, die Mitarbeiter bereits nutzen.

Technologische Architektur

Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Protokoll, das die Integration von LLM-Anwendungen mit externen Datenquellen und Tools standardisiert. Es definiert drei Kern-Primitive: Tools, Ressourcen und Prompts.

Amazon Bedrock AgentCore dient als agentische Plattform für den sicheren Betrieb skalierbarer Agenten. Sie bietet Orchestrierung, Multi-Modell-Unterstützung, Tool-Integration, Speicher, Guardrails und Observability.

Der HAL-Agent basiert auf dem Open-Source-Framework Strands Agents SDK und wird als Linux/ARM64-Container auf AgentCore ausgeführt. Er nutzt AgentCore Memory für Konversationskontext und Amazon Bedrock Guardrails für Inhaltsfilterung.

Wissenszugriff erfolgt über zwei Pfade:

• Semantische Suchtools direkt auf Amazon Bedrock Knowledge Bases (RAG) für Dokumentation, OpenAPI-Spezifikationen, Kafka-Themen, Avro-Schemas, DCL-Kanäle und den Servicekatalog.
• MCP-Verbindung zu einem AgentCore Gateway für Live-APIs, authentifiziert via IAM SigV4.

Erweiterung in den Arbeitsfluss

Nach erfolgreichem Betrieb in einer eigenen Next.js-basierten Chat-Oberfläche wurde HAL für externe MCP-Clients wie Kiro (AWS) und Claude (Anthropic) geöffnet. Hierfür wurde ein zweites AgentCore Gateway mit Microsoft Entra ID-Authentifizierung implementiert, ergänzt durch einen MCP-Authentifizierungs-Proxy (API Gateway + Lambda).

Die Infrastruktur wurde vollständig mit dem AWS Cloud Development Kit (CDK) definiert und über einen Monat in einer Staging-Umgebung mit Ingenieuren und Business-Anwendern getestet.

Nutzergruppen und strukturelle Auswirkungen

HAL wird inzwischen rollenübergreifend eingesetzt:

• Entwickler nutzen technische Dokumentation, API-Spezifikationen und Servicekatalog direkt aus Kiro und dem Chat.
• Produktverantwortliche erhalten prozedurales Prozesswissen.
• Business-Analysten greifen auf Infrastrukturinformationen aus dem Servicekatalog zu.

Die Akzeptanz wächst auch bei nicht-technischen Rollen.

Zukunftsausblick: Vom Lese- zum Action-Layer

Derzeit fungiert HAL als reiner Lese-Assistent. Die nächste Architekturerweiterung sieht die Bereitstellung von MCP-Aktionstools vor. Da die zugrunde liegenden Systeme bereits API-fähig und in Microsoft Entra ID integriert sind, können zukünftig direkte Aktionen – wie die Bereitstellung eines neuen AWS-Kontos – aus dem Chat, Kiro oder Claude heraus ausgelöst werden.

Quelle: AWS AI Blog

FAQ

1. Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
MCP ist ein offenes Protokoll, das den standardisierten Austausch von Kontext, Tools und Ressourcen zwischen LLM-Anwendungen und externen Systemen ermöglicht. Es wird mit dem Language Server Protocol verglichen.

2. Welche AWS-Dienste bilden das Fundament von HAL?
HAL basiert primär auf Amazon Bedrock AgentCore, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Bedrock Guardrails sowie Strands Agents SDK und wird über AWS CDK bereitgestellt.

3. Welche Authentifizierung wird für die Integration in tägliche Tools wie Kiro und Claude verwendet?
Für die Öffnung zu externen Clients wird Microsoft Entra ID in Kombination mit einem MCP-Authentifizierungs-Proxy eingesetzt, der OAuth und Dynamic Client Registration emuliert.