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Mit offenen Modellen zum Aufräum-Assistenten: Die FIS-Gruppe beim OpenAI Open Model Hackathon

Der OpenAI Open Model Hackathon hat in der weltweiten KI-Community für beachtlichen Rückenwind gesorgt. Mittendrin: die FIS-Gruppe. Im Blog-Beitrag erfahren Sie, wie wir in kürzester Zeit einen funktionsfähigen Aufräumassistenten gebaut haben, der handlungsfähige Antworten in natürlicher Sprache liefert.

Mit offenen Modellen zum Aufräum-Assistenten: Die FIS-Gruppe beim OpenAI Open Model Hackathon

25. September 2025 | Lesezeit: 6 Minuten

André Osyguß

AI Solution Engineer bei der Medienwerft

Der OpenAI Open Model Hackathon hat in der weltweiten KI-Community für beachtlichen Rückenwind gesorgt. Mittendrin: die FIS-Gruppe. Im Blog-Beitrag erfahren Sie, wie wir in kürzester Zeit einen funktionsfähigen Aufräumassistenten gebaut haben, der handlungsfähige Antworten in natürlicher Sprache liefert.

8700 Teilnehmer*innen weltweit, 30.000 $ Preisgeld, Winner Announcement am 1. Oktober 2025 – der OpenAI Open Model Hackathon hat in der weltweiten KI-Community für beachtlichen Rückenwind gesorgt.

Mittendrin: die FIS-Gruppe.

In einem fokussierten „KI-Freitag“ – und mit ein wenig Feinschliff in den Tagen danach – hat ein interdisziplinäres Team aus zehn FIS-Mitarbeitenden einen funktionsfähigen Aufräumassistenten gebaut:

ein Agenten-System, das Menschen hilft, Dinge wiederzufinden, Informationen sinnvoll zu ordnen und digital wie physisch „Klar Schiff“ zu machen.

Beworben haben wir uns in den Kategorien „Best Overall — The absolutely most interesting application of gpt-oss“ und „For Humanity — The best application of gpt-oss that benefits all of humanity“.

Warum ein Aufräumassistent?

Die einfachsten Fragen sind oft die wertvollsten: „Wo liegt der Schraubendreher?“, „Welche E-Mails muss ich heute wirklich beantworten?“ oder „Was gehört zu welchem Geräteteil?“ Unser Aufräumassistent beantwortet genau solche Alltagsfragen – in natürlicher Sprache, ohne Einlern-Hürden für Anwender*innen.

Im Kern geht es aber um mehr als Komfort: Wir zeigen, wie sich Kontext für große Sprachmodelle (LLMs) so aufbereiten lässt, dass sie mit deutlich weniger Rechen- und Energieaufwand starke Ergebnisse liefern.

Im Proof-of-Concept konnten wir den notwendigen Kontextumfang für gpt-oss halbieren, indem wir Kontextdaten vor der Weitergabe an das Modell gezielt verdichten. Das entlastet Ressourcen und senkt Kosten – ein messbarer Beitrag zu Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit moderner KI-Anwendungen.

Das Projekt in einem Satz

Der FIS-Aufräumassistent ist ein agentisches, erweiterbares System auf Basis von gpt-oss, das Kontext aus verschiedensten Quellen aufsaugt, intelligent komprimiert und in natürlicher Sprache handlungsfähige Antworten liefert – vom physischen Fundort eines Gegenstands bis zur priorisierten To-do-Liste im Posteingang.

Architektur – von Datenagent bis Outlook-Anbindung

Unsere Architektur folgt dem Prinzip „leichtgewichtig, aber offen für Wachstum“. Das beigefügte Architekturdiagramm zeigt die wichtigsten Bausteine und Datenflüsse:

  • Frontend: Ein schlankes, browserbasiertes UI nimmt neue Informationen und Fragen in Alltagssprache entgegen.
  • Daten-Agent: Extrahiert, normalisiert und speichert historischen Kontext nach einem Kontext-Schema – darunter Orte, Beziehungen („Teil A passt zu Teil B“) und Ereignisse. Der Daten-Agent arbeitet eng mit VectorDB und Knowledge Graph zusammen, damit sich Wissen sowohl semantisch als auch relational abfragen lässt.
  • Aufräum-Agent: Orchestriert gpt-oss-Aufgaben, ruft Tools auf (z. B. Suchen, Speichern, Komprimieren), baut geeignete Prompts und liefert Antworten in einer Form, die direkt nutzbar ist – inkl. Tool-Calls („E-Mail in Ordner XYZ verschieben“).
  • Testdatengenerierung: Für schnelle, reproduzierbare Entwicklungszyklen erzeugen wir synthetische Testdaten (z. B. realistische E-Mail-Szenarien) und können so Hypothesen rasch verifizieren.
  • Schnittstellen: Über die Outlook/SMTP-API zeigt das System exemplarisch, wie es mit produktiver Unternehmenskommunikation interagiert: „Die E-Mail vom 11.03. muss bis 17.09. beantwortet werden – hier ist ein Antwortvorschlag, danach bitte in Ordner XY verschieben.“

Die Aufteilung in drei Teilteams – Coding (Agentenaufbau), DevOps (E-Mail-Integration) und Research (Kontextverständnis) – beschleunigte die Entwicklung und erlaubte fundierte Experimente zur Kontextoptimierung, ohne die Produktreife aus dem Blick zu verlieren.

Praxis-Guide
Starke Daten – der Treibstoff für KI-Missionen

Inhalte des Praxis-Guides

  • Stammdaten-Fundament – wie Sie SAP-Stammdaten zentral, konsistent und prozesssicher pflegen. 
  • Einheitliche Datenbasis – wie Sie SAP- und Non-SAP-Daten geordnet und sinnvoll zusammenführen. 
  • KI wirksam einsetzen – wie KI-Services auf harmonisierten Daten aufsetzen und Prozesse messbar verbessern. 

Agentische Fähigkeiten: Speichern, Suchen, Komprimieren

Unser Aufräumassistent zeichnet sich durch klare, wiederverwendbare Tools aus, die in beliebigen Workflows kombiniert werden können:

  • erstenssave_data_tool – speichert Kontextinformationen (Strings) in einem Vektorraum, damit sie später effizient wiedergefunden werden können.
  • zweitensspace.search_objects_tool – sucht in der VectorDB nach möglichen Fundorten, liefert die nächsten semantischen Treffer zu einer Anfrage wie „Wo ist die Bohrmaschine?“.
  • drittenstreatment_data_tool – komprimiert Kontextinformationen, um die verfügbare Kontextgröße von gpt-oss optimal zu nutzen. Genau dieses Tool war der Schlüssel, um den Token-Bedarf um ca. 50 % zu verringern.

Diese Aufteilung macht das System modular und erweiterbar – neue Tools (z. B. für Dateisysteme, Ticketsysteme oder IoT-Sensoren) lassen sich ohne Architekturbruch integrieren.

Zusammenarbeit im Team: 1 Tag, 3 Stränge, 10 Menschen

Die Teilnahme am Hackathon war für die FIS-Gruppe eine eindrucksvolle Demonstration, wie fokussierte Zusammenarbeit in kürzester Zeit zu greifbaren Ergebnissen führt. An nur einem einzigen Tag arbeiteten zehn Kolleginnen und Kollegen in drei eng verzahnten Strängen Hand in Hand:

Während das Team Coding die Grundlage des Aufräum-Agenten entwickelte und erste Prompts definierte, legte das Team DevOps den Schwerpunkt auf die E-Mail-Integration und den Aufbau stabiler Schnittstellen.

Parallel dazu widmete sich das Team Research der Ausarbeitung von Kontext-Schemata und erforschte innovative Prompting-Strategien wie Emotional Prompting und Memory-Strukturen, die unmittelbar zur Qualität des Systems beitrugen.

Durch diese klare Rollenverteilung, gebündelte Expertise und die gemeinsame Zielorientierung entstand in nur einem intensiven Hackathon-Tag ein belastbarer Prototyp – ein Ergebnis, das unter normalen Umständen Wochen in Anspruch genommen hätte.

Fazit: FIS-Gruppe als KI-Player – und Beitrag zur Community

Mit dem Aufräumassistenten zeigen wir, wofür FIS-Gruppe steht: praktische KI-Innovation, saubere Architektur und messbare Wirkung. Unsere Teilnahme am OpenAI Open Model Hackathon unterstreicht, dass wir ein ernstzunehmender Player im Markt sind – mit eigener KI-Truppe, die produktreif denkt und liefert.

Und weil wir das Ergebnis Open Source bereitstellen, zahlen wir in die internationale KI-Community ein: Mehr Menschen können von effizienter, verantwortungsvoller KI profitieren – in Unternehmen genauso wie zuhause.

Ob bei der Suche nach dem Schraubendreher im Keller oder beim Sortieren eines übervollen Posteingangs: Der FIS-Aufräumassistent macht Ordnung – schnell, robust und ressourcenschonend.

Wir freuen uns auf den 1. Oktober 2025 und die Bekanntgabe der Gewinner. Vor allem aber freuen wir uns darauf, gemeinsam mit der Community das System weiterzuentwickeln – für noch mehr Nutzen, noch weniger Reibung und eine KI, die wirklich hilft.

Fragen zu diesem Thema? Unser Team hilft Ihnen gerne persönlich weiter.

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