KI-Agenten und Agentische Systeme
Spezifikationsgetriebene KI-Agenten mit unserem eigenen Multi-Agenten-Framework
Wir entwickeln produktionsreife KI-Agenten mit einer spezifikationsgetriebenen Methodik und unserem proprietären Multi-Agenten-Framework. MCP-Proxy-Entwicklung, individuelle Skills, orchestrierte Workflows — auf öffentlichen LLMs (Claude, GPT, Gemini) oder selbst gehosteten SLLMs (Llama, Mistral, Phi). Von einzelnen Tools bis hin zu unternehmensweiten Agentensystemen.
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.
Proprietäres Multi-Agenten-Framework
Unser proprietäres Multi-Agenten-Framework orchestriert spezialisierte Agenten, die bei komplexen Aufgaben zusammenarbeiten. Geteilter Kontext, delegierte Tool-Nutzung, koordinierte Planung und automatische Fallback-Behandlung. Für Produktionszuverlässigkeit konzipiert mit integrierter Observability, Kostenverfolgung und Human-in-the-Loop-Checkpoints.
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.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
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