Atlas vorgestellt: Warum wir eine eigene KI-Plattform für Patent Intelligence gebaut haben

Atlas vorgestellt: Warum wir eine eigene KI-Plattform für Patent Intelligence gebaut haben

Als wir mit dem Aufbau von WunderIP begannen, hatten wir eine Wahl: KI-Funktionen direkt in unsere Chat-Oberfläche integrieren oder etwas Ambitionierteres bauen. Wir haben uns für Letzteres entschieden. Heute möchten wir die Geschichte hinter Atlas teilen – der agentischen KI-Plattform, die alle WunderIP-Produkte antreibt.

Das Problem mit eingebetteter KI

Viele KI-gestützte Tools wählen den einfachen Weg: Ein Large Language Model (LLM) mit der Anwendung verbinden, einige Prompts hinzufügen, fertig. Das funktioniert für einfache Anwendungsfälle, aber Patentarbeit erfordert mehr.

Warum einfache Integrationen nicht ausreichen:

• Einzelmodell-Grenzen: Ein Modell kann nicht in allem exzellent sein – rechtliche Argumentation, technische Analyse und kreatives Formulieren erfordern unterschiedliche Stärken
• Kein Prozessgedächtnis: Einfache Chat-Interfaces vergessen, wie sie zu Schlussfolgerungen gekommen sind
• Starre Workflows: Wenn sich KI-Modelle verbessern oder neue Fähigkeiten entstehen, muss die gesamte Anwendung neu gebaut werden
• Inkonsistente Qualität: Ohne strukturiertes Reasoning variieren die Ergebnisse unvorhersehbar

Wir erkannten früh, dass Patent-Experten etwas Robusteres brauchen – ein System, das wie ein erfahrener Praktiker denkt, nicht nur wie ein Chatbot antwortet.

Atlas: Agentische KI von Grund auf

Atlas basiert auf einer fundamental anderen Architektur. Anstatt einer einzelnen KI, die auf Prompts reagiert, orchestriert Atlas mehrere spezialisierte Agenten, die in strukturierten Workflows zusammenarbeiten.

Wie Atlas denkt: Tree of Thoughts

Traditionelle KI gibt Ihnen eine Antwort. Atlas erkundet mehrere Reasoning-Pfade gleichzeitig mit einer Technik namens "Tree of Thoughts".

Wenn Sie Atlas bitten, ein Patent zu analysieren, generiert es nicht einfach eine Antwort. Stattdessen:

1. Plant mehrere Ansätze – Verschiedene Strategien zur Problemlösung
2. Bewertet jeden Pfad – Welcher Ansatz liefert die gründlichste Analyse?
3. Wählt die optimale Route – Basierend auf den spezifischen Aufgabenanforderungen
4. Validiert Schlussfolgerungen – Gegenkontrolle der Ergebnisse vor der Präsentation

Dies spiegelt wider, wie erfahrene Patentanwälte denken: mehrere Blickwinkel betrachten, Optionen abwägen und sich erst nach sorgfältiger Prüfung für einen Ansatz entscheiden.

Multi-Model-Orchestrierung

Atlas ist nicht an ein einzelnes KI-Modell gebunden. Es wählt dynamisch das richtige Modell für jede Teilaufgabe:

• Analytisches Reasoning – Modelle optimiert für logische Schlussfolgerungen
• Technisches Verständnis – Spezialisiert auf komplexe technische Beschreibungen
• Rechtliche Interpretation – Trainiert auf Patentrecht und Fallpräzedenzien
• Kreatives Formulieren – Optimiert für die Generierung von Ansprüchen und Beschreibungen

Dieser Ansatz bedeutet, dass Atlas automatisch profitiert, wenn bessere Modelle verfügbar werden – ohne eine komplette Systemüberholung zu erfordern.

Warum getrennt von WunderChat?

Sie fragen sich vielleicht: Warum Atlas als separates System bauen, anstatt WunderChat direkt zu erweitern?

1. Skalierbarkeit

Atlas verarbeitet Aufgaben asynchron. Komplexe Analysen, die 10-15 Minuten dauern könnten, blockieren nicht die Benutzeroberfläche. Mehrere Workflows können parallel laufen. Mit steigender Nachfrage skaliert Atlas unabhängig von den Frontend-Anwendungen.

2. Zukunftssicherheit

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant. Neue Modelle, neue Techniken, neue Fähigkeiten – sie entstehen ständig. Durch die Abstraktion der KI-Logik in Atlas:

• Können wir Reasoning-Engines aktualisieren, ohne Produktoberflächen anzufassen
• Propagieren neue Fähigkeiten gleichzeitig zu allen Produkten
• Können experimentelle Features isoliert getestet werden
• Können verschiedene Produkte dieselbe zugrunde liegende Intelligenz nutzen

3. Konsistenz über Produkte hinweg

WunderChat, WunderWord und zukünftige Produkte schöpfen alle aus derselben KI-Plattform. Dies gewährleistet:

• Konsistente Qualität unabhängig davon, welche Oberfläche Sie nutzen
• Geteilte Erkenntnisse über alle Anwendungen
• Einheitlicher Zugang zu Patentdatenbanken, rechtlichen Quellen und Analyse-Tools

4. Enterprise-Anforderungen

Große Kanzleien und Patentabteilungen in Unternehmen haben spezifische Anforderungen:

• Audit-Trails: Atlas protokolliert jeden Reasoning-Schritt
• Reproduzierbarkeit: Dieselbe Eingabe produziert konsistente Ausgaben
• Sicherheit: Verarbeitung erfolgt in isolierten, kontrollierten Umgebungen
• Compliance: Europäische Datenresidenz mit deutscher Infrastruktur

Was Atlas heute kann

Atlas ermöglicht Fähigkeiten, die mit einfacher KI-Integration unmöglich wären:

Stand-der-Technik-Recherche Multi-Source-Suchen über EPA, USPTO und globale Datenbanken mit semantischem Verständnis – nicht nur Keyword-Matching.

Anspruchsanalyse & -formulierung Strukturierte Anspruchsgenerierung nach EPA- und USPTO-Standards, mit integrierten Konsistenzprüfungen.

Freedom-to-Operate-Analyse Systematische Verletzungsrisikobewertung gegen mehrere Patente, mit dokumentierter Begründung.

Bescheid-Antworten Analyse von Prüfer-Einwänden mit vorgeschlagenen Antwortstrategien, gestützt durch relevante Rechtsprechung.

Aufgabe-Lösung-Analyse EPA-konforme Analyse der erfinderischen Tätigkeit mit korrekten Methodologien.

Rechtliche Recherche Zugang zu EPA-Beschwerdekammer-Entscheidungen, UPC-Urteilen und BGH-Entscheidungen – integriert in den Analyse-Workflow.

Ausblick: Atlas v2

Wir arbeiten bereits an der nächsten Generation von Atlas. Während wir noch nicht alle Details teilen können, wird Atlas v2 bringen:

• Noch ausgefeilteres Reasoning – Tiefere mehrstufige Analyse für komplexe Fälle
• Verbesserte Model-Orchestrierung – Bessere Zuordnung von Aufgaben zu spezialisierten Fähigkeiten
• Erweiterte Integrationen – Mehr Datenquellen, mehr Workflow-Verbindungen
• Fortgeschrittene Kollaboration – KI, die lernt, wie Ihr Team arbeitet

Das Fundament, das wir mit Atlas gebaut haben, ermöglicht uns schnelle Weiterentwicklung. Jede Verbesserung an Atlas verbessert sofort jedes WunderIP-Produkt.

Das Fazit

Atlas als dedizierte Plattform zu bauen war nicht die einfache Wahl – aber die richtige. Patentarbeit ist zu wichtig für Abkürzungen. Durch die Investition in eine ordentliche KI-Architektur haben wir ein System geschaffen, das:

• Konsistente, hochwertige Ergebnisse liefert
• Sich automatisch an neue KI-Fähigkeiten anpasst
• Mit den Anforderungen Ihrer Organisation skaliert
• Die Transparenz und Kontrolle bietet, die Profis benötigen

Atlas repräsentiert unser Engagement, KI zu bauen, die Patent-Experten wirklich dient – nicht nur beeindruckende Demos, sondern Werkzeuge, auf die Sie sich bei ernsthafter Arbeit verlassen können.

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