Ziel: Zeigen, wie man komplexe Konfigurationen pragmatisch mit einem lokalen LLM (Qwen), n8n und JSON in SQL löst – GDPR-freundlich, reproduzierbar und ohne RAG-Overhead.Use Case: Türen-Konfigurator Warum dieser Ansatz? Architektur auf einen Blick Schritt-für-Schritt: So haben wir den KI-Konfigurator gebaut 1) Nutzerwunsch parsen (AI-Agent #1) {„breite_mm“: 900,„höhe_mm“: 2100,„farbe“: „anthrazit“,„schloss_typ“: „dreipunkt“,„budget“: 1200,„lieferzeit_prio“: „hoch“} 2) JSON validieren…