KI-Agenten, die die Arbeit erledigen. Unter Ihrer Kontrolle.
Wir konzipieren, bauen und betreiben autonome Agenten, die planen, Ihre Werkzeuge nutzen und mehrstufige Aufgaben erledigen – mit Evaluierungen, Leitplanken und menschlicher Freigabe, wo es darauf ankommt.
Jeder Agent läuft auf dem Stack, der zu Ihren Daten passt: Spitzenmodelle wie Claude, GPT oder Gemini oder Open-Weight-Modelle wie Llama, Qwen und Mistral in Ihrer eigenen Cloud, on-premise oder am Edge. Sie verbinden sich über das Model Context Protocol (MCP) und APIs mit Ihren Systemen, behalten Kontext über Aufgaben hinweg und protokollieren jede Aktion.
Einen Agenten mit uns planenSo arbeitet ein Agent
Planen, handeln, prüfen. Ein Mensch, wo es darauf ankommt.
Jeder Agent, den wir bereitstellen, durchläuft denselben kontrollierten Zyklus. Er plant die Aufgabe, nutzt Ihre Tools, handelt und hält an, sobald ein Schritt riskant ist, bis ein Mensch zustimmt. Jede Aktion wird protokolliert.
- 01ZielEine Aufgabe trifft ein, z. B. die Rechnungen dieses Monats abgleichen.
- 02PlanenDer Planer zerlegt sie in geordnete Schritte.
- 03Tools nutzenEr ruft Ihre Systeme auf: ERP, E-Mail, Datenbank.
- 04HandelnEr führt jeden Schritt aus und protokolliert das Ergebnis.
- 05FreigabeAlles Riskante wartet auf die Zustimmung eines Menschen.
Der agentische Stack
Acht Ebenen, die wir konzipieren, bauen und betreiben.
Ein Agent ist mehr als ein Modell mit einem Prompt. Diese Ebenen machen ihn zuverlässig genug für echte Arbeit.
Spitzen- und Open-Weight-Modelle, je Aufgabe nach Kosten, Geschwindigkeit und Datensensibilität gewählt.
Planer und Multi-Agent-Workflows, die ein Ziel in Schritte zerlegen und Arbeit an spezialisierte Agenten übergeben.
Sichere Verbindungen zu Ihren Systemen über MCP-Server, APIs und Webhooks: ERP, CRM, E-Mail, Datenbanken und Dateien.
Kurz- und Langzeitgedächtnis plus Suche in Ihren Dokumenten – Agenten arbeiten mit Ihrem Kontext statt mit Vermutungen.
Agenten, die Browser und Desktop-Apps bedienen, wo es keine API gibt – mit denselben Rechten wie ein Mensch.
Richtlinienprüfungen, eng gefasste Berechtigungen und menschliche Freigabe für alles Riskante oder Unumkehrbare.
Evaluierungssätze aus Ihren echten Fällen vor dem Start; Tracing sowie Qualitäts-, Kosten- und Latenz-Dashboards danach.
Cloud, privates VPC, on-premise, air-gapped oder Edge – dort, wo Ihre Daten liegen dürfen.
Die richtige Form wählen
Ein Agent – oder ein Team von Agenten?
Anwendungsfälle
Was autonome Agenten im Produktivbetrieb leisten.
- Automatisierte mehrstufige Recherche und Datenerhebung
- Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse mit Entscheidungslogik
- Unternehmens-Wissensassistenten mit Live-Zugriff auf Tools
- Produktivitäts-Agenten für Entwickler, integriert in CI/CD
- Autonomer Kundensupport mit Eskalationslogik
- Pipelines für Dokumentenintelligenz – Verträge, Compliance, Meldungen
Wie wir arbeiten
Vom ersten Gespräch bis zum Produktivbetrieb.
Schritt 1 – Discovery (Woche 1)
Wir erfassen Workflow, Daten, Systeme und Risiken und wählen dann Agentendesign, Modelle und Bereitstellung passend zu Ihrer Umgebung.
Schritt 2 – Bauen & evaluieren (Wochen 2–4)
Wir bauen den Agenten, binden Ihre Werkzeuge an und testen ihn mit einem Evaluierungssatz aus Ihren echten Fällen, bevor sich jemand darauf verlässt.
Schritt 3 – Start & Betrieb (laufend)
Wir rollen mit aktiven Freigaben aus, überwachen Qualität und Kosten und verbessern den Agenten, wenn sich Ihr Prozess ändert.
Bereit, einen Agenten einzusetzen?
Beschreiben Sie uns den Workflow. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob ein Agent passt und wie ein erster Pilot aussieht.
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