KI-Agenten
KI-Agenten, die für dein Unternehmen arbeiten.
Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Agenten — autonome Assistenten mit Tool-Zugriff, Memory und echter Entscheidungsfähigkeit. Kein Baukasten, kein Prompt-Gebastel. Agenten, die deine Systeme verstehen und eigenständig Aufgaben erledigen.
Erstgespräch buchenWas wir bieten
Customer-Service-Agenten
KI-Agenten, die Kundenanfragen eigenständig bearbeiten — mit Zugriff auf deine Wissensdatenbank, CRM und Ticketsystem. Qualifizierte Antworten, nahtlose Übergabe an Menschen bei Bedarf.
Voice-Agents
Sprechende KI-Agenten für Telefonsupport, Terminvereinbarung und Erstgespräche. Echtzeit-Sprachverarbeitung mit Pipecat, ElevenLabs und modernen LLMs.
Tool-Use & Function Calling
Agenten, die eigenständig APIs, Datenbanken und deine internen Tools bedienen. Recherchieren, Buchen, Datenabgleichen — mit klar definierten Rechten und Grenzen.
Memory & Kontext
Agenten mit persistentem Gedächtnis — Vektor-Datenbanken für Langzeit-Kontext, Session-Memory für laufende Konversationen. Dein Agent vergisst nichts Wichtiges.
Interne Wissens-Agenten
RAG-basierte Agenten, die auf deine Dokumente, Handbücher und Datenbanken zugreifen. Mitarbeiter fragen in Klartext, der Agent liefert korrekte Antworten mit Quellenangaben.
Multi-Agent-Systeme
Komplexe Aufgaben, aufgeteilt auf spezialisierte Agenten, die kooperieren. Ein Research-Agent, ein Writing-Agent, ein Review-Agent — orchestriert und überwacht.
Unser Prozess
Use-Case-Definition
Wir klären, was der Agent wirklich können soll. Welche Aufgaben, welche Tools, welche Grenzen. Kein Overengineering — nur das, was Wert schafft.
Architektur & Tool-Design
Auswahl des LLMs (OpenAI, Claude, Open-Source), Design der Tools und Datenzugriffe. Memory-Strategie und Guardrails werden mitgeplant.
Implementierung
Aufbau in LangGraph, n8n oder direkter SDK-Integration. Logging, Evals und ein sauberer Übergabe-Pfad zu Menschen gehören zum Standard.
Evaluation & Rollout
Agent-Verhalten wird gegen echte Testfälle gemessen. Schrittweiser Rollout, Monitoring der Kosten und Qualität, laufende Optimierung.
Technologien
Praxisbeispiele
Vier KI-Agenten, die wir heute bauen.
Ein KI-Agent ist keine Antwort auf jede Frage. Aber für klar definierte, wiederkehrende Aufgaben spart er deinem Team Stunden pro Woche — und macht dabei weniger Fehler als ein Mensch am Montagmorgen.
Voice-Agent für Telefonsupport
Ein sprechender KI-Agent nimmt Anrufe an, beantwortet Standardfragen und leitet qualifizierte Leads an dein Team weiter. 24/7, in mehreren Sprachen, mit nahtloser Übergabe an Menschen bei komplexen Anliegen.
Internal Knowledge Agent
Dein Team fragt in Klartext — der Agent durchsucht Handbücher, Verträge, Projektdokumentation und liefert präzise Antworten mit Quellenangabe. Kein Suchen mehr in fünf verschiedenen Systemen.
Sales-Qualifizierungs-Agent
Inbound-Leads werden vom Agenten automatisch qualifiziert: Fit-Fragen, Budget-Abklärung, Terminvereinbarung im Kalender deines Vertriebsteams. Spart dem Team den halben Arbeitstag pro Woche.
Research & Reporting Agent
Agenten, die Markt-, Wettbewerbs- und Kundenrecherchen eigenständig durchführen. Strukturierte Reports statt stundenlanger Recherche — mit Links und Zitaten für die Überprüfung.
Häufige Fragen zu KI-Agenten
Was ist ein KI-Agent — und wie unterscheidet er sich von einem Chatbot?
Ein Chatbot antwortet auf Fragen. Ein KI-Agent handelt — er plant Aufgaben, nutzt Tools (APIs, Datenbanken, andere Systeme), trifft Entscheidungen und bringt mehrstufige Prozesse zum Abschluss. Ein Chatbot sagt dir, wann das Meeting ist. Ein Agent bucht es für dich, passt den Kalender an und schickt die Einladung.
KI-Agenten erstellen — ohne eigenes KI-Team im Haus, geht das?
Ja, genau dafür gibt es uns. Wir bauen den Agenten, integrieren ihn in deine Systeme und übergeben mit Dokumentation. Auf Wunsch betreuen wir den Agenten laufend im Retainer — Monitoring, Modell-Updates, neue Use-Cases. Du brauchst kein internes KI-Team.
Welche LLMs setzt ihr ein?
Je nach Use-Case und Datenschutz-Anforderung: GPT-4/5 von OpenAI, Claude von Anthropic, Gemini von Google, oder Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) auf europäischer Infrastruktur. Wir wählen das Modell nach Qualität, Kosten und Compliance aus — nicht nach Hype.
Ist ein KI-Agent DSGVO-konform?
Ja, wenn er richtig aufgesetzt wird. Wir nutzen EU-gehostete LLMs, verschlüsselte Datenverbindungen und klare Datenverarbeitungsverträge. Bei sensiblen Daten kommen Open-Source-Modelle auf eigener Infrastruktur zum Einsatz. DSGVO ist für uns kein Add-on, sondern Standard.
Wie lange dauert die Entwicklung eines KI-Agenten?
Ein fokussierter Agent mit klarem Use-Case (z.B. Lead-Qualifizierung) ist in 2 bis 4 Wochen einsatzbereit. Komplexere Multi-Agent-Systeme mit tiefer Systemintegration brauchen 6 bis 12 Wochen. Wir starten immer mit einem Prototyp, der sofort getestet werden kann.
Was kostet ein KI-Agent?
Die Entwicklung startet bei 4.500 Euro für einen fokussierten Use-Case. Voice-Agents und Multi-Agent-Systeme liegen höher (ab 8.000 Euro). Dazu kommen laufende Kosten für LLM-Nutzung (typisch 50–400 Euro im Monat) und optional ein Retainer für Wartung und Erweiterung.
Was kann ein KI-Agent nicht leisten?
KI-Agenten sind stark in gut definierten, wiederkehrenden Aufgaben mit klaren Datenquellen. Sie sind schwach bei Aufgaben, die echtes menschliches Urteilsvermögen, Empathie oder sehr seltene Ausnahmesituationen erfordern. Deshalb bauen wir immer einen sauberen Übergabepfad zu Menschen ein — der Agent weiß, wann er abgeben muss.
Was ist ein Voice-Agent?
Ein Voice-Agent ist ein KI-Agent, der über Sprache kommuniziert — Anrufe annehmen, Fragen in Echtzeit beantworten, Termine buchen. Wir nutzen Pipecat, ElevenLabs und moderne LLMs, damit die Stimme natürlich klingt und die Reaktionszeit unter einer Sekunde bleibt.
Weitere Leistungen
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