KI-Agenten und Agentische Systeme
Vom Pilotprojekt zur Produktion: KI-Agenten, die programmieren, denken und optimieren
Enterprise-grade Multi-Agenten-Orchestrierung mit Code Intelligence, autonomen Dev Teams und 6 Kollaborationsmustern. Basierend auf ArgenTor — unserem Open-Source-Rust-Framework mit 1514 Tests: ReAct-Reasoning, Code-Review mit 25+ Regeln, automatisiertes TDD, kostenoptimiertes Routing über 14 LLM-Provider und A2A-Protokoll. ISO 27001 und 42001 zertifizierte Entwicklung.
Das Agentische Zeitalter
Warum Jetzt
Vom Versprechen zum Mehrwert
Der Hype-Zyklus ist vorbei. Führende Beratungsunternehmen auf dem MWC 2026 sind sich einig: Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, liefern messbaren ROI — keine Demos. Wir bauen Agenten, die vom Pilotprojekt zur Produktion gelangen, mit klaren Geschäftskennzahlen vom ersten Tag an.
Das Orchestrierte Unternehmen
Isolierte Agenten erzeugen Chaos: Sie duplizieren Arbeit, widersprechen sich gegenseitig und konkurrieren um Ressourcen. Ihr Unternehmen braucht eine agentische Vision: koordinierte Agenten, die Kontext teilen, einer einheitlichen Strategie folgen und sich gegenseitig verstärken, statt zu kollidieren.
Größe spielt keine Rolle mehr
Ein 50-Personen-Unternehmen mit den richtigen KI-Agenten kann einen 5.000-Personen-Wettbewerber übertreffen. Agenten sind der große Gleichmacher: Sie vervielfachen Reichweite, Geschwindigkeit und Expertise Ihres Teams, ohne die Belegschaft zu vergrößern. Das Spielfeld war noch nie so ausgeglichen.
Fähigkeiten
Was wir entwickeln
Spezifikationsgetriebene Agentenentwicklung
Jeder Agent beginnt mit einer formalen Spezifikation — Eingaben, Ausgaben, Tool-Zugriff, Guardrails und Erfolgskriterien werden vor dem Code definiert. Diese Methodik eliminiert Mehrdeutigkeit, ermöglicht reproduzierbare Tests und stellt sicher, dass sich Agenten in der Produktion vorhersagbar verhalten. Spezifikationen werden zu lebendiger Dokumentation, die sich mit Ihrem System weiterentwickelt.
ArgenTor Multi-Agenten-Framework
Basierend auf ArgenTor — unserem Open-Source-Rust-Framework mit 14 Crates und 1514 Tests. Code Intelligence (AST-Analyse für 4 Sprachen, präzise Diffs, Code-Review mit 25+ Regeln, TDD), autonome Dev Teams mit 8 Workflows, ReAct-Reasoning, kostenoptimiertes Routing über 14 Provider und A2A-Protokoll. Produktionszuverlässigkeit mit 85K+ Zeilen Code und null Clippy-Warnungen.
MCP-Proxy-Entwicklung und individuelle Skills
Wir bauen MCP-Server, token-optimierende Proxies und individuelle Skill-Bibliotheken, die Agenten mit Ihren APIs, Datenbanken und externen Diensten verbinden. Semantisches Caching, intelligentes Modell-Routing und Kontextfenster-Management reduzieren LLM-Kosten um 40-70% bei gleichbleibender Qualität. Standard-MCP-Schnittstellen bedeuten, dass jedes kompatible Modell jedes Tool nutzen kann.
Öffentliche Modelle und selbst gehostete SLLMs
Deployen Sie Agenten auf Claude, GPT, Gemini für maximale Leistung — oder auf selbst gehosteten kleinen Sprachmodellen (Llama, Mistral, Phi) für Datensouveränität, geringere Latenz und Kostenkontrolle. Unser Framework abstrahiert die Modellebene, sodass Sie Modelle wechseln oder kombinieren können, ohne die Agentenlogik umzuschreiben.
AI-First-Architektur und Integration
Architektur, die von Tag eins um LLM-Fähigkeiten herum konzipiert ist — nicht nachträglich angepasst. Agenten integrieren sich mit Slack, Salesforce, ERPs, internen Tools und jeder REST/GraphQL-API über MCP. Strukturierte Outputs, Streaming-Antworten und agentische Workflows als erstklassige Anliegen.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fallstudien
Empresa de energía y utilities (bajo NDA)
Agentische Transformation in Energie & Versorgung: Wie OrchestAI die KI-Governance in allen Geschäftsbereichen vereinheitlichte
Wie ein Energie- und Versorgungsunternehmen — unter NDA — OrchestAI einsetzte, um den Multi-LLM-Zugang in Verwaltung, HR, Betrieb, Nachfrageüberwachung und Kundenservice zu steuern, Shadow-AI zu beenden und eine lückenlose Audit-Kette gemäß regulatorischen Anforderungen aufzubauen.
Multi-LLM
Orchestrierte Modelle
End-to-end
Audit-Kette
Xcapit Labs
ArgenTor: Intelligentes Multi-Agenten-KI-Framework mit Code Intelligence in Rust
Wie Xcapit Labs ein produktionsreifes Multi-Agenten-KI-Framework mit Code Intelligence (AST-Analyse, Diffs, 25+ Regeln Code Review, TDD), autonomen Dev Teams, ReAct-Reasoning, kostenoptimiertem Modell-Routing ueber 14 Provider, A2A-Protokoll, WASM-Sandboxing und ISO 27001/42001-Konformitaet entwickelt hat — 14 Crates, 1514 Tests, 85K+ Zeilen Rust.
14
Modulare Crates
1514
Bestandene Tests
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Agentic systems pattern
From isolated prompts to governed agent workflows
A reusable pattern for enterprise agents: tool access, model routing, human approvals, audit trails, security controls, and measurable operational outcomes.
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