KI-Agenten entwickeln lassen
KI-Agenten sind digitale Mitarbeiter, die mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen — nicht Chatbots mit besserem Wortschatz. Wie wir sie bauen, worauf es dabei ankommt und ab welchem Budget das sinnvoll wird.
Was ein Agent von einem Chatbot unterscheidet
Ein Chatbot antwortet. Ein Agent handelt: Er ruft Systeme auf, wertet die Ergebnisse aus, entscheidet über den nächsten Schritt und wiederholt das, bis die Aufgabe erledigt ist oder er feststellt, dass er sie nicht lösen kann. Dieser letzte Teil — das verlässliche Erkennen der eigenen Grenzen — ist technisch der anspruchsvollste und in der Praxis der wichtigste.
Wir bauen Agenten auf Basis offener Standards, insbesondere dem Model Context Protocol (MCP). Der Grund ist Austauschbarkeit: Ein Agent, der über MCP an Ihre Systeme angebunden ist, lässt sich mit einem anderen Modell weiterbetreiben, wenn sich Preise, Verfügbarkeit oder Qualität ändern. Bei proprietären Anbindungen ist ein Modellwechsel ein Umbau.
Typische Einsatzfelder
Sales-Outreach
Recherche zu Zielunternehmen, Anreicherung von Leads aus öffentlichen Quellen, Vorbereitung personalisierter Erstansprachen. Der Agent liefert Entwürfe, der Vertrieb entscheidet — das hält die Qualität hoch und den Freigabeaufwand niedrig.
Backoffice und Buchhaltung
Belege erfassen, Positionen zuordnen, Abweichungen markieren. Ein Bereich mit klaren Regeln und hoher Frequenz — und damit einer der wenigen, in denen sich der Sprung zu unbeaufsichtigtem Betrieb tatsächlich rechnet.
Support
Anfragen klassifizieren, aus der eigenen Wissensbasis beantworten, bei Unsicherheit eskalieren. Entscheidend ist nicht die Antwortqualität im Normalfall, sondern ob der Agent zuverlässig erkennt, wann er nicht weiterweiß.
Interne Recherche
Zugriff auf verstreutes Firmenwissen — Verträge, Dokumentationen, Protokolle — über ein RAG-System, das Antworten mit Quellenangabe liefert statt frei zu formulieren.
Wie die Entwicklung abläuft
Wir starten nie mit dem Agenten, sondern mit dem Prozess. Erst wenn klar ist, welche Schritte ein Mensch heute tatsächlich geht, welche Systeme dabei beteiligt sind und woran er merkt, dass etwas schiefläuft, lässt sich das sinnvoll übertragen.
Danach bauen wir den engsten funktionierenden Ausschnitt — einen Agenten, der genau einen Ablauf beherrscht, mit einem Menschen in der Freigabe. Der geht in den Betrieb und wird gemessen. Erst wenn er sich bewährt, erweitern wir den Aufgabenbereich oder reduzieren die Freigabeschritte.
Diese Reihenfolge kostet am Anfang Geduld und spart am Ende die teuerste Erfahrung im Feld: ein System, das in der Demo überzeugt und im Alltag nicht benutzt wird.
Technischer Stack
Wir sind bei Modellen bewusst nicht festgelegt und arbeiten je nach Anforderung mit Claude, GPT, Gemini sowie offenen Modellen wie Llama und Mistral. Für Orchestrierung nutzen wir das Model Context Protocol, LangGraph und das Claude Agent SDK, für Retrieval pgvector und Pinecone. Umgesetzt wird in TypeScript und Python.
Wo Daten das Haus nicht verlassen dürfen, betreiben wir Modelle lokal. Wo Enterprise-APIs infrage kommen, achten wir darauf, dass die Nutzung Ihrer Daten für Modelltraining vertraglich ausgeschlossen ist.
Alles, was wir entwickeln, gehört vollständig Ihnen — Code-Repository, Prompt-Library und Dokumentation inklusive. Wir bauen keine Blackbox, aus der Sie nicht wieder herauskommen.
Budget
Für produktionsreife Agenten-Integrationen kalkulieren wir je nach Komplexität ab ca. 15.000 €. Was den Aufwand tatsächlich bestimmt — vor allem Datenlage, Zahl der Systemintegrationen und die geforderte Verbindlichkeit der Ausgabe — steht ausführlich auf der Kostenseite.
Wenn noch nicht feststeht, welcher Ablauf sich überhaupt lohnt, ist ein Prototyping Sprint für 4.500 € der günstigere Einstieg: zwei Tage, an deren Ende ein klickbarer Prototyp und eine belastbare Aufwandsschätzung stehen.
Sprechen wir über Ihr Vorhaben
Beschreiben Sie uns einen Ablauf, der bei Ihnen regelmäßig Zeit frisst. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob sich ein Agent dafür rechnet — auch wenn die Antwort nein lautet.
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