Agenten, die echte Arbeit zu Ende bringen.
Zielgerichtete KI, die mehrstufige Workflows ausführt — Leads anrufen, Dokumente verarbeiten, Kunden antworten — zuverlässig genug, dass Ihr Name draufstehen kann.
Die Demo ist einfach. Der 10.000ste Lauf ist das Produkt.
Jeder kann ein Modell mit einem Tool verdrahten und eine Demo aufnehmen. Der Unterschied zwischen dieser Demo und einem Produktions-Agenten ist alles, was passiert, wenn die Realität zurückdrängt: mehrdeutige Eingaben, fehlgeschlagene API-Calls, ein verärgerter Kunde, eine Compliance-Frage. Genau diesen Teil engineeren wir.
Unsere Agenten kommen mit Guardrails, Evaluations-Suiten und vollständigen Audit-Trails. Jede Aktion wird protokolliert, jeder Edge Case hat einen Fallback, und ein Mensch kann mitten in der Aufgabe übernehmen. Wir haben Agenten durch mehr als hunderttausend Live-Anrufe geführt — wir wissen, wo sie brechen, weil wir sie selbst schon gebrochen haben.
Agenten mit Stellenbeschreibung.
Wir bauen Agenten um eine definierte Rolle mit messbarem Output — kein Chat-Fenster, das an Ihr Produkt geschraubt wird.
Voice-Agenten
Outbound- und Inbound-Telefonie, die im natürlichen Gespräch qualifiziert, bucht und weiterleitet — mit Live-Übergabe an Menschen.
Workflow-Agenten
Mehrstufige Prozesse, durchgängig ausgeführt: Dokumenteneingang, Schadens-Triage, Auftragsabwicklung, Follow-up-Sequenzen.
Retrieval-gestützte Assistenten
Support- und Wissensagenten, die aus Ihren eigenen Daten antworten — mit Quellenangaben statt Improvisation.
Integrationsservices
Agenten, verdrahtet mit Ihrem CRM, ERP und Ticketing via APIs und MCP — sie handeln in Ihren Systemen, nicht daneben.
Branchenspezifische Copilots
Domänen-Agenten, trainiert auf Ihren Playbooks und Randbedingungen — von Luftfahrt-Compliance bis Gastronomie-Betrieb.
Evals & Guardrails
Verhaltens-Testsuiten, Output-Beschränkungen und Monitoring, die Agenten beim Skript halten, während Modelle und Prompts sich weiterentwickeln.
Autonomie, in Stufen verdient.
Wir erweitern, was ein Agent tun darf, erst wenn er sich bewährt hat — genau so, wie Sie einen neuen Mitarbeiter befördern würden.
01Den Job definieren
Eine Rolle, klare Inputs, messbarer Output. Wir schreiben die Stellenbeschreibung und die Erfolgskennzahl des Agenten, bevor Code entsteht.
02Human in the Loop
Erste Deployments laufen beaufsichtigt — der Agent schlägt vor, ein Mensch genehmigt. Vertrauen entsteht über Transkripte, nicht über Versprechen.
03Messen & härten
Eval-Suiten laufen bei jeder Änderung. Wir jagen die 2% der Läufe, die fehlschlagen, und engineeren sie heraus.
04Autonomie skalieren
Freigegebene Aktionsklassen werden autonom; sensible behalten Genehmigungsschranken. Vollständiger Audit-Trail auf jeder Stufe.
Wir haben das bereits ausgeliefert.
Eine Multi-Tenant-Agentenplattform, die wir gebaut haben und betreiben — sie wählt automatisch, qualifiziert und leitet Leads im natürlichen Gespräch weiter.
Lead Track AI
Mandantenfähiges SaaS, das die Lead-Ansprache mit KI-gestützten Voice-Agenten automatisiert — Interessenten automatisch anwählen, im Gespräch qualifizieren und kaufbereite Leads mit vollem Kontext an den Vertrieb übergeben.
Gewählt für das Problem, nicht für den Lebenslauf.
Orchestrierung, Telefonie und Evaluations-Tooling, gewählt für Zuverlässigkeit unter Last — nicht für die Logo-Wand.
Ein Team. Null Übergaben.
Die Disziplinen, die am häufigsten mit KI-Agenten kombiniert werden — gleiche Architektur, dieselben Engineers, ohne Integrationsaufschlag.
Fragen, beantwortet.
Was Käufer von KI-Agenten uns am häufigsten fragen. Alles andere — schreiben Sie es in ein Briefing, ein Senior-Engineer antwortet innerhalb eines Werktags.
Schreiben Sie es in ein Briefing. Ein Senior-Engineer — kein Vertriebler — antwortet innerhalb eines Werktags.
Q.01Wie verhindern Sie, dass ein Agent vom Skript abweicht?
Beschränkte Outputs, Allow-Lists für Aktionen und Verhaltens-Eval-Suiten, die bei jeder Prompt- oder Modelländerung laufen. Sensible Aktionen liegen hinter Genehmigungsschranken, und jeder Lauf wird protokolliert — Sie können genau auditieren, was der Agent getan hat und warum.
Q.02Können Agenten in unseren bestehenden Systemen arbeiten?
Ja — genau dort liegt der größte Teil des Werts. Wir integrieren über Ihre APIs und das Model Context Protocol, sodass Agenten in Ihrem CRM, ERP oder Ticketing-System lesen und schreiben — unter demselben Berechtigungsmodell wie ein menschlicher Operator.
Q.03Voice-Agenten klingen roboterhaft. Ihre auch?
Moderne Sprachmodelle führen natürliche, unterbrechbare Gespräche mit Latenz unter einer Sekunde. Unsere haben 100K+ Live-Anrufe absolviert; wir spielen Ihnen echte Aufnahmen vor — ungeskriptet, nicht handverlesen — bevor Sie sich festlegen.
Q.04Was passiert, wenn der Agent nicht weiterkommt?
Er eskaliert. Jeder Agent, den wir ausliefern, hat explizit definiertes Fehlerverhalten: Übergabe an einen Menschen mit vollem Kontext, Einreihung zur Prüfung oder Rollback der Aufgabe. Stilles Scheitern ist ein Engineering-Defekt — und genau so behandeln wir es.
Q.05Wie lange dauert es, einen Agenten zu bauen?
Ein zweckgebundener interner Agent: 4–6 Wochen. Ein kundenseitiger Agent mit mehreren Tools, Genehmigungsflüssen und Observability: 10–16 Wochen. Wir beginnen immer mit einem bezahlten einwöchigen Scoping-Spike.
Q.06Einzelner Agent oder Multi-Agent — wann teilen Sie auf?
Standardmässig ein einzelner Agent mit klarem Tool-Set; Multi-Agent fügt Koordinationsaufwand und Fehleroberfläche hinzu. Wir teilen nur dann in Planner-/Executor-/Critic-Rollen auf, wenn ein einzelnes Kontextfenster die Aufgabe nicht fassen kann, wenn Teilaufgaben echt unterschiedliche Tools oder Modelle brauchen, oder wenn der Output einer Rolle unabhängig geprüft werden muss, bevor eine andere handelt.
Q.07Wie verhindern Sie, dass ein Agent ewig schleift oder das Budget verbrennt?
Harte Schrittlimits, ein Token- und Dollar-Budget pro Aufgabe, durchgesetzt auf der Orchestrierungsebene, und Schleifenerkennung, die erkennt, wenn der Agent denselben Tool-Aufruf mit denselben Argumenten wiederholt. Wenn ein Budget reisst, eskaliert der Agent an einen Menschen, statt stillschweigend zu scheitern — wir nutzen LangGraph oder Temporal, damit der Lauf gecheckpointet und wiederaufnehmbar ist.
Q.08Wie testen Sie einen Agenten, bevor er Produktionssysteme berührt?
Wir lassen ihn gegen sandboxed oder gemockte Tools mit einer Suite gescripteter Szenarien laufen, die Happy Paths und bekannte Fehlermodi abdecken, dann spielen wir echten (anonymisierten) Traffic im Shadow-Modus erneut ab. Die Verhaltens-Eval-Suite läuft bei jedem Deploy und blockiert Merges, die bei Sicherheits- oder Abschlussraten-Benchmarks regredieren.
Gibt es einen Workflow, den ein Agent
übernehmen sollte?
Beschreiben Sie den Job — qualifizieren, triagieren, beantworten, verarbeiten. Wir antworten innerhalb eines Werktags mit einer ehrlichen Einschätzung, ob ein Agent das wirklich leisten kann.