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KI-Agenten & Chatbots

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 von allein, damit Ihre Leute ihre Zeit der Arbeit widmen, die 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-4

    Fortgeschrittenes Schlussfolgern und Konversation

  • Claude (Anthropic)

    Sicherer, hilfreicher KI-Assistent

  • Google Gemini

    Multimodale KI-Fähigkeiten

  • Llama/Mistral

    Bereitstellung von Open-Source-Modellen

Agenten-Frameworks

  • LangChain

    Framework für die Entwicklung von LLM-Anwendungen

  • LangGraph

    Zustandsbehaftete Orchestrierung von Multi-Actor-Agenten

  • CrewAI

    Framework für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten

  • AutoGen

    Microsofts Multi-Agenten-Framework

Integration & Tools

  • MCP Protocol

    Model Context Protocol für die Tool-Integration

  • Function Calling

    Native Tool-Nutzung durch das LLM

  • Vector Databases

    Pinecone, Weaviate, Qdrant

  • APIs & Webhooks

    Verbindung zu jedem externen Dienst

03 / Vorgehen

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

01

Kontextbewusst

Agenten, die Ihre Branche und Ihren Geschäftskontext verstehen.

02

Echtzeit-Reaktion

Schnelle, effiziente Verarbeitung für sofortige Nutzerinteraktionen.

03

Sicher & kontrolliert

Leitplanken, Inhaltsfilterung und Human-in-the-Loop-Optionen.

04

Multi-Agenten-Systeme

Koordinierte Agenten, die gemeinsam an komplexen Aufgaben arbeiten.

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.

  • Prompt-Engineering und -Optimierung
  • Verwaltung des Kontextfensters
  • Optimierung der Token-Kosten
  • Fallback- und Fehlerbehandlung
  • Validierung und Filterung von Antworten
  • Verwaltung des Konversationsgedächtnisses
  • A/B-Tests für Prompts
  • Monitoring und Analytik
  • Ratenbegrenzung und Drosselung
  • Sicherheit und Datenschutz

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
  • Vektordatenbanken (pgvector, Pinecone) für Retrieval & Gedächtnis
  • Vollständige Observability: Tracing, Evaluierungs-Framework, Kosten- & Token-Dashboards

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