KI-Agenten-Entwicklung, die für Sie arbeitet
Wir entwickeln autonome Agenten, die denken, planen und handeln. Jenseits von Chatbots: intelligente Systeme, die ganze Workflows automatisieren und Entscheidungen in Ihrem Unternehmen treffen.
KI-Agenten handeln, statt nur zu antworten
Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein KI-Agent erledigt Aufgaben: sucht Informationen, trifft Entscheidungen, ruft externe APIs auf, aktualisiert Datenbanken und vervollständigt ganze Workflows ohne menschliches Eingreifen.
Mehrstufiges Denken
Agenten zerlegen komplexe Ziele in Teilaufgaben, denken über den Kontext nach und wählen den besten Weg, um die Aufgabe zu erledigen – auch bei unerwarteten Situationen.
Tool-Integration
Verbindung zu CRM, ERP, Datenbanken, externen APIs und internen Tools via MCP oder Function Calling. Suche im Web, Dokumentenlesen und Schreiben in Unternehmenssysteme.
Multi-Agenten-Systeme
Netzwerke spezialisierter Agenten, die zusammenarbeiten. Ein Supervisor-Agent koordiniert Worker-Agenten, um komplexe Aufgaben parallel zu bearbeiten.
Kontinuierliches Lernen
Agenten sammeln Wissen aus Interaktionen, verbessern sich durch Feedback und passen sich an Nutzerpräferenzen und Besonderheiten Ihres Unternehmens an.
KI-Agenten für jeden Unternehmensbereich
Vom Kundensupport bis zu internen Abläufen. KI-Agenten bringen Effizienz dorthin, wo bisher manuelle, repetitive Arbeit gefragt war.
Autonomer Kundensupport
Agenten lösen 70% der Tickets ohne menschliches Eingreifen. Sie konsultieren die Wissensdatenbank, greifen auf die Bestellhistorie zu, bearbeiten Rückerstattungen und eskalieren nur komplexe Fälle an menschliche Mitarbeiter.
Back-Office und Dokumentenautomatisierung
Agenten verarbeiten Rechnungen, Verträge und Dokumente. Sie extrahieren strukturierte Daten, validieren sie gegen Geschäftsregeln und speichern sie in ERP-Systemen. Kein manuelles Tippen mehr.
Vertriebs- und Lead-Nurturing-Agenten
Automatische Lead-Qualifizierung, personalisierte E-Mail-Follow-ups, Identifizierung von Opportunities im CRM und Erstellung von Briefings für Vertriebsmitarbeiter mit dem gesamten nötigen Kontext.
Datenanalyse und Reporting
Analytische Agenten überwachen KPIs, erstellen automatische narrative Berichte, erkennen Anomalien und senden proaktive Alerts an das Team. Von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen täglich.
Qualitätsevaluierung von KI-Agenten, vor und nach dem Launch
Die Evaluierung von Agenten ist eine unserer Spezialitäten. Jeder Agent, den wir liefern, kommt mit seinem Eval-Set, einem Prüfer für echte Gespräche und einem Prozess, um jeden Fehler zu diagnostizieren und zu beheben. Das ist nötig, weil ein Agent mit HTTP 200 antworten kann, ohne einen einzigen Tool-Fehler und innerhalb seines Latenzbudgets, und trotzdem Sitz 3A bestätigt, ohne zu prüfen, ob er frei ist. Mit diesem Beispiel beginnt Google seinen Artikel über den Outer Loop der Agentenqualität, und kein Fehler-Dashboard erkennt so etwas. Deshalb geht jeder Agent, den wir in Produktion bringen, mit einem eigenen Evaluierungssystem live.
Vier Stellen, an denen ein Fehler entstehen kann
Von außen sehen alle vier gleich aus, doch jede hat einen anderen Verantwortlichen und eine andere Lösung. Ein Trace zeigt die Reihenfolge der Schritte, nicht die Ursache.
Modell
Es erfindet ein Argument oder vergisst eine Bedingung, die der Nutzer drei Turns vorher genannt hat.
Orchestrierung
Sie leitet an den falschen Sub-Agenten weiter oder verliert bei der Übergabe den Zustand: Das Profil „vegan“ erreicht den Agenten nie, der Restaurants empfiehlt.
Tool-Vertrag
Das Tool lehnt eine Eingabe ab, weil die gültigen Werte nie im Schema dokumentiert wurden.
Anweisungen
Dem Prompt fehlt eine Regel. Er verlangt die Sitzprüfung beim Anzeigen des Sitzplans, aber nicht, wenn der Nutzer den Sitz selbst nennt.
So evaluieren wir
- 01
Eval-Set vor dem Launch
Echte Fälle aus Ihrem Prozess, die bei jeder Änderung an Prompt, Modell oder Tool laufen. Verschlechtert eine Änderung das Ergebnis, geht sie nicht live.
- 02
Stichproben echter Gespräche
Wir lesen eine Stichprobe von Produktivsitzungen aus ihren Traces, nach Zeitplan und nach jedem Deployment.
- 03
Ein Prüfer mit Ihrer fachlichen Checkliste
Ein Modell prüft jede Sitzung gegen eine Liste von Fehlertypen (Ablauf, Tool-Nutzung, erfundene Daten, erledigte Aufgabe) und die Ziele, die wir mit Ihnen festlegen. Es hält fest, was der Agent getan hat und was er hätte tun sollen.
- 04
Gruppieren und verifizieren
Wir fassen Befunde mit demselben Mechanismus zusammen, und ein zweites Modell gleicht sie mit den vollständigen Transkripten ab. Was die Belege nicht stützen, wird verworfen, bevor es Ihr Team erreicht.
- 05
Diagnose am ausgerollten Code
Jeder verifizierte Fehler wird neben der exakten Revision gelesen, die ihn erzeugt hat. Wir benennen Datei und Zeile oder den externen Schritt, wenn das Problem nicht im Code liegt.
- 06
Den Kreis schließen
Das fehlgeschlagene Gespräch kommt ins Eval-Set. Der Fix wird durch erneutes Abspielen validiert und bleibt als Regressionstest; das Problem wird als neu, wiederkehrend oder gelöst geführt.
Tools, mit denen wir arbeiten
Eine Frage an jeden Anbieter von Agenten: Wie würden Sie merken, dass Ihr Agent Buchungen bestätigt, ohne die Verfügbarkeit zu prüfen? Lautet die Antwort „über Fehler-Alerts“, würden Sie es nicht merken, denn diese Anfrage liefert 200.
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