Systems & Platform Architect | Local-First AI Infrastructure | DevSecOps & Integration

Ich bin Fachinformatiker für Systemintegration (FiSi) aus dem Saarland. Ich schreibe keine akademischen Whitepaper über theoretische Cloud-Modelle – ich baue die schockresistente, air-gapped Infrastruktur, die Large Language Models und RAG-Systeme stabil, asynchron und sicher auf echte Edge-Hardware (ARM, NPUs, Handhelds) bringt.

In meinem privaten Homelab betreibe ich ein heterogenes Mesh-Netzwerk aus autonomen KI-Agenten auf Samsung Smartphones (Android Custom-ROMs mit Root/Shizuku und Linux-Knoten) mit modifiziertem Agentic Harnes "OpenMinis" [ https://github.com/OpenMinis/OpenMinis ]. Mein Fokus liegt auf digitaler Souveränität: KI unabhängig von Big-Tech-Serverfarmen, lokal optimiert, asynchron gekoppelt und kryptografisch gehärtet. Deshalb entwickle ich nebenbei auch mit dem Projekt "Chimera" ein eigenes Agentic Harnes auf Linux Basis [ https://github.com/Smilez1985/chimera ] welches u.a. eine direkte "woa-l" Integration mitbringt.

Ich kenne nicht jede CLI-Option von Docker auswendig. Ich nutze LLMs hocheffizient als meinen Code-Monkey für die reine Syntax. Meine Stärke liegt in der Systemarchitektur und der logischen Absicherung. Ich weiß, wie man fehlerhafte SDKs in Containern isoliert, wie man asynchrone Kommunikationsschleifen über Netzwerk-Klingeln baut und wie man RAG-Systeme framework-agnostisch aufsetzt. Den Code dazu lasse ich die KI schreiben, aber ich kontrolliere, auditiere und strukturiere das System nach harten Enterprise- und Security-Vorgaben.

Ich entwickle modulare, aufeinander abgestimmte Plattformen, die das Zusammenspiel zwischen Hardware und Intelligenz abstrahieren und absichern:

Zähmt das Chaos proprietärer Hardware-SDKs.

• Was es tut: Kapselt fehleranfällige und inkompatible Compiler-Toolchains der Chiphersteller (wie Rockchip/RKNN) vollständig in isolierten Docker-Containern (Air-Gapped-Builds ohne Netzwerkeingriff).
• Die Technik: Automatisiert die Pipeline von Hugging-Face- oder lokalen Gewichten über GGUF (CPU/llama.cpp) und RKLLM/RKNN (NPU) bis zum deterministischen Deployment via systemd-Units direkt auf dem Ziel-SBC. Unterstützt Smart Calibration via Importance Matrix (IMatrix).
• Status: Produktionsreifes Fundament (>1.220 Commits), modularer orchestratierter Monolith mit robuster Test-Suite.

Markdown-first, framework-agnostische RAG-Memory für dezentrale Agenten.

• Was es tut: Gibt KIs ein langlebiges Gedächtnis auf block-bewusster Markdown-Basis (erhält Heading-Paths und Code-Grenzen), das die Laufzeit des einzelnen Agenten überlebt.
• Die Technik: Nutzt eingebettete Vektordatenbanken (Qdrant Edge) und ein servergesteuertes Lese-Gate als kryptografisch gesicherten (PSK-Seal) Inter-Agent-Message-Bus. Nachrichten laufen erst ab (TTL), nachdem das Ziel sie nachweislich gelesen hat.
• Optimierung: Integriert ein Lazy-Load-Embedding- und Rerank-Sidecar, das GPU-Ressourcen im Leerlauf automatisch freigibt.

Asynchrones, batteriesparendes Event-Routing für autonome Schleifen.

• Was es tut: Löst das Problem, dass KIs zwischen zwei Nachrichten nicht als Prozess existieren. Statt teure, synchrone Cloud-Dauerschleifen laufen zu lassen, etabliert woa-l ein ereignisgesteuertes Aufweck-Protokoll.
• Die Technik: Eine winzige HTTP-Klingel in der Agenten-Sandbox lauscht auf diskrete JSON-RPC-Signale (MCP über HTTP). Sie hängt den Reiz als Prompt an die aktive Session an, reaktiviert den Agenten für exakt einen Turn und legt den Prozess sofort wieder schlafen.

Weil ich mein eigenes System permanent im harten Alltagstest (Dogfooding) auditiere, weiß ich, dass autonome Agenten mit Systemrechten tickende Zeitbomben sind. Ich baue keine naiven API-Wrapper. Ich integriere:

• Strikte Sandbox-Kapselung ohne privilegierte Root-Rechte beim Modell-Kompilieren.
• Automatisierte Image-Vulnerabilitiy-Scans (Trivy) direkt in der Pipeline.
• Umfassendes Capability-Gating und textbasiertes Input-Sanitizing, um Prompt-Injections auf Betriebssystemebene architektonisch zu blockieren.

• Infrastruktur: Docker / Container-Isolation, Linux-Systemadministration (Debian/Ubuntu/Alpine), systemd-Automation, Udev/Hardware-Probes, SSH/SFTP-Pipeline-Engineering.
• KI Ecosystem: Model Context Protocol (MCP), GGUF / RKLLM / RKNN Quantisierung, Qdrant Edge, llama.cpp-Kompilierung.
• Tooling & Methoden: uv Paketmanagement, Deterministic Git Workflows, Air-Gapped Security Architecture.

Ich suche keine klassischen First-Level-Tickets oder theoretische Cloud-Architektur-Rollen. Ich suche die Speerspitze der Sovereign & Embedded AI – remote oder im Raum Saarland.

Infrastruktur-Constraint: Da ich komplexe, dezentrale Agenten-Mesh-Netzwerke auf Kernel- und Protokollebene debugge, stoßen standardmäßige API-Quotas kommerzieller Tarife (Pro-/Max-Limits) bei hochfrequenten Loops sofort an ihre Grenzen. Für die Weiterentwicklung und Finalisierung dieser Systeme auf eurer Hardware ist eine entsprechende Enterprise-Infrastruktur (Schnittstellen-Zugriff auf Opus 5.5 / Fable 5.1 ohne künstliche Drosselung) eine technische Grundvoraussetzung, um diese Systeme direkt für eure Hardware zu finalisieren.

Wenn Ihr Team humanoide Roboter, kognitive Plattformen oder Air-Gapped Industrie-Knoten baut und jemanden braucht, der die Software-Visions-Blase sicher auf den physikalischen Ziel-Chip bringt, bin ich Ihr Mann. Ich bringe meine drei Core-Infrastrukturen als einsatzbereites geistiges Eigentum direkt in Ihr Ökosystem ein.

Kontakt: Schreibt mir direkt hier über GitHub oder stoßt eine Diskussion in den Repositories an. Let's talk Tech.