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KI-Agenten & Copiloten

Bedienen Sie jeden Kunden sofort, ohne mehr Personal einzustellen.

Schnellere Antworten, mehr Kapazität, geringere Servicekosten.

Ihr Team ertrinkt in wiederkehrenden Fragen und Aufgaben, die es von der Arbeit abhalten, die wirklich zählt. Wir entwickeln KI-Agenten, die diese Gespräche und Aufgaben so erledigen wie Ihre besten Mitarbeitenden: Kunden erhalten Antworten in Sekunden, Ihr Team gewinnt seinen Fokus zurück, und die Servicequalität bleibt stabil, während Sie wachsen.

Legen wir los Kanban öffnen
Abstract representation of an AI agent

01 / Was es löst

Wo der Druck nachlässt.

01

Kunden warten nie auf eine Antwort

Routinefragen sind in Sekunden geklärt, zu jeder Uhrzeit – Ihr Team greift nur ein, wenn es wirklich nötig ist.

02

Antworten aus Ihren Daten, in klaren Worten

Fragen Sie in natürlicher Sprache und erhalten Sie die Zusammenfassung oder Zahl, die Sie brauchen, ohne auf einen Analysten zu warten.

03

Die Fleißarbeit erledigt sich von selbst

Wiederkehrende, mehrstufige Aufgaben erledigen sich selbst – in Ihren Apps, APIs und sogar Altsystem-Oberflächen – und Menschen arbeiten an dem, was einen Menschen braucht.

04

Alle finden schnell die richtige Antwort

Ihr Team und Ihre Kunden erhalten präzise Antworten, direkt aus Ihren eigenen Dokumenten und Systemen.

02 / Stack

Die Technologie, mit der wir bauen.

Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.

LLM-Anbieter

  • OpenAI GPT

    Reasoning, Tool Calling und Echtzeit-Sprache

  • Claude (Anthropic)

    Reasoning, Tool Use und lang laufende Agentenaufgaben

  • Google Gemini

    Multimodale Aufgaben und langer Kontext

  • Llama / Mistral / Qwen

    Open-Weight-Modelle, selbst gehostet für Kosten oder Datenschutz

Agenten-Frameworks

  • LangChain

    Framework für die Entwicklung von LLM-Anwendungen

  • LangGraph

    Zustandsbehaftete Orchestrierung von Multi-Actor-Agenten

  • CrewAI

    Framework für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten

  • Claude & OpenAI Agents SDKs

    Agenten-SDKs der Anbieter: Tools, Übergaben und Computer Use

Integration & Tools

  • Model Context Protocol (MCP)

    MCP-Server, die Produkt und Daten für Agenten öffnen, mit eingeschränkten Rechten und Audit-Log pro Aufruf

  • Function Calling

    Strukturiertes Tool Calling mit Schemaprüfung

  • Vector Databases

    pgvector, Qdrant, Weaviate

  • ERP, CRM & legacy APIs

    Ihr ERP, CRM, Helpdesk und Altsysteme

03 / Vorgehen

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

01

Auf Ihren Daten aufgebaut

Agenten arbeiten mit Ihren Dokumenten, Systemen und Regeln, nicht mit dem offenen Web.

02

Sprache & Echtzeit

Sprachagenten und Streaming mit geringer Latenz für Telefon und In-App-Gespräche.

03

Kontrolliert & nachvollziehbar

Eingeschränkte Rechte, Leitplanken, menschliche Freigabe wo nötig und ein Log jedes Tool-Aufrufs – vorbereitet auf die schrittweise geltenden Pflichten des EU AI Act.

04

Multi-Agenten-Systeme

Planer-, Worker- und Reviewer-Agenten, koordiniert über gemeinsame Tools und MCP.

04 / Standards

Best Practices, die wir nicht auslassen.

Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.

  • Eval-Suites als Gate für jedes Release (Golden Sets + LLM-as-a-judge)
  • Context Engineering: Retrieval, Gedächtnis und Fensterbudget
  • Modell-Routing und Caching für weniger Kosten und Latenz
  • Fallbacks über Modelle und Anbieter hinweg
  • Strukturierte Ausgaben und Antwortprüfung
  • Kurz- und Langzeitgedächtnis des Agenten
  • A/B-Tests von Prompts und Modellen mit echtem Traffic
  • Tracing und Observability (Langfuse, OpenTelemetry)
  • Minimale Tool-Rechte und Rate Limits
  • Schutz vor Prompt Injection und Kontrolle von Datenabfluss

05 / Infrastruktur

Wo es läuft und wie es am Laufen bleibt.

  • AWS: ECS, Lambda & Step Functions für Agenten-Laufzeitumgebungen
  • NVIDIA-GPU-Inferenz für selbst gehostete Modelle
  • Vektorspeicher (pgvector, Qdrant) für Retrieval & Gedächtnis
  • Vollständige Observability: Tracing, Evaluierungs-Framework, Kosten- & Token-Dashboards

Gute Fragen

Was Kunden uns fragen

Klare Antworten auf das, was Kunden vor dem Start wissen wollen.

Die meisten KI-Agenten-Projekte bei WNC dauern 4 bis 12 Wochen: je nach Integrationen, Datenkomplexität und dem Evaluations-Setup, das für den Produktivbetrieb nötig ist.

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Ein KI-Coding-Agent auf Basis von otara-v0, einem Modell, das WNC von Grund auf gebaut hat – kein Wrapper, kein Fine-Tune – hinter einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt. In der Beta.

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Anrufe, die Sie nicht verpassen: KI-Sprachanrufe, die Sie pünktlich und mühelos erinnern. Sprach-Erinnerungen auf Autopilot.

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