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.
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.
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.
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
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