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Die Breakthrough Method of Agile AI Driven Development (BMAD) beschreibt eine technologische Aufsetzstruktur, die automatisierte Modellintegration, CI/CD für ML-Artefakte und Entwicklerzentrierte Feedbackschleifen kombiniert. Sie orchestriert Datenpipelines, Governance und Testautomation, um ML-Artefakte wiederholbar in agile Workflows einzubetten. Ziel sind…
Nutze diesen Steckbrief, um den Baustein kurz zu verstehen, ihn im Modell einzuordnen und verwandte Bausteine zu öffnen.
Technischer Baustein: kann automatisiert, integriert oder betrieben werden.
Konkretes Rädchen im System, das in größeren Zusammenhängen wirkt.
BMAD ist eine technologieorientierte Methode, die KI-Modelle in agile Entwicklungs- und Deployment-Pipelines einbindet, damit Modelllieferung, Tests und Feedbackschleifen wiederholbar ablaufen.
BMAD bündelt Muster aus agiler Softwareentwicklung, MLOps und Plattformautomatisierung. Es reagiert auf das praktische Problem, dass KI-Modelle oft getrennt von Code, Daten und Freigaben entstehen und dadurch schwer reproduzierbar in Releases gelangen. Die Methode ordnet Training, Registrierung, Tests und Deployment zu einem kontrollierten Lieferfluss für KI-gestützte Funktionen.
Stell dir BMAD als Produktionslinie mit Qualitäts-Toren vor. Links entstehen Daten- und Modellartefakte. Apache Airflow plant und koordiniert Abläufe, MLflow hält Experimente und Modellstände fest, GitHub Actions prüft und baut, Kubeflow setzt Workflows auf Kubernetes um. Vor jedem Release stehen Governance- und Testschritte; Rückmeldungen aus dem Betrieb fließen in die nächste Iteration zurück.
Experimente, Parameter und Modellstände werden nachvollziehbar verwaltet.
Abläufe für Daten- und Modellschritte werden geplant und überwacht.
Builds, Checks und Freigaben lassen sich direkt in Entwicklungsworkflows automatisieren.
Machine-Learning-Workflows werden auf Kubernetes ausgerollt und betrieben.
Containerisierte Laufzeit und Skalierung bilden die Betriebsbasis für die Workflows.
Trainingsdaten, Modelle, Pipelines und Konfigurationen werden als versionierbare Lieferobjekte behandelt.
BMAD ist sinnvoll, wenn KI-Funktionen regelmäßig geliefert werden müssen und Teams Modelltraining, Freigabe und Betrieb vereinheitlichen wollen. Es hilft bei Reproduzierbarkeit, Auditierbarkeit und kontrollierten Releases, erhöht aber Prozess- und Plattformaufwand. Ohne saubere Versionierung von Daten, Code und Modellen sowie ohne stabile Laufzeitumgebung bleibt der Nutzen begrenzt.
Wo dieser Baustein im Themenmodell verortet ist.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Erkunde, wie dieser Wissensbaustein mit Konzepten, Methoden, Technologien und Tools verbunden ist.
Diese Quellen belegen den Begriff und seine fachliche Bedeutung.
Alle direkten Verbindungen des aktuellen Wissensbausteins in einer kompakten, textuellen Darstellung.
Diese Einordnung zeigt, in welchem Kontext der Baustein typischerweise relevant wird, wie anspruchsvoll er ist und welche Wirkung er im Modell hat.
Die Ebene innerhalb der Organisation (Unternehmen, Domäne, Team), auf der der AssetBlock angewendet wird.