Agenten, die echte Arbeit zu Ende bringen.
Zielgerichtete KI, die mehrstufige Arbeit ausführt: Sie ruft Leads an, liest und ordnet Dokumente, antwortet Kunden und übergibt an einen Menschen, wenn es angebracht ist. Zuverlässig genug, dass Ihr Name draufstehen kann.
Inhalt geprüft:
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. Mehr als hunderttausend Live-Anrufe sind durch dieses Setup gelaufen. Die Fehlermodi, die wir dabei gefunden haben, sind heute gescriptete Testfälle, und jede Änderung muss sie bestehen.
Agenten mit Stellenbeschreibung.
Wir schneiden jeden Agenten auf eine definierte Rolle mit messbarem Output zu und bauen dann nur die Fähigkeiten, die diese Rolle braucht.
Voice-Agenten
Outbound- und Inbound-Telefonie, die im natürlichen Gespräch qualifiziert, bucht und weiterleitet. Ein Mensch kann den Anruf jederzeit live übernehmen.
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 und zu jeder Antwort das Quelldokument angeben.
Integrationsservices
Agenten, verdrahtet mit Ihrem CRM, ERP und Ticketing via APIs und MCP. Sie aktualisieren Datensätze selbst und protokollieren jede Änderung.
Branchenspezifische Copilots
Domänen-Agenten, trainiert auf Ihren Playbooks und Randbedingungen, von Luftfahrt-Compliance bis Gastronomie-Betrieb.
Evals & Guardrails
Verhaltens-Testsuiten, Output-Beschränkungen und Monitoring. Zusammen halten sie den Agenten beim Skript, während sich Modelle und Prompts ändern.
Vier Stufen bis zur Autonomie.
Was ein Agent tun darf, erweitern wir erst, wenn er sich bewährt hat. Genau wie bei einem neuen Mitarbeiter.
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. Sie lesen die echten Transkripte und entscheiden, was er allein tun darf.
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.
Ihr Produkt könnte der nächste Fall auf dieser Seite sein.
Kostenloser 4-Stunden-WorkshopWir 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.
Womit wir bauen.
Orchestrierung, Telefonie und Evaluationswerkzeuge, ausgewählt, weil sie durchhalten, wenn den ganzen Tag Anrufe laufen.
Disziplinen, die wir kombinieren.
Die Disziplinen, die am häufigsten mit KI-Agenten kombiniert werden — gleiche Architektur, dieselben Engineers, ohne Integrationsaufschlag.
Klare Antworten.
Was Käufer von KI-Agenten uns am häufigsten fragen.
Schreiben Sie es in ein Briefing. Ein Senior-Engineer liest es und 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 ungeskriptete Aufnahmen aus diesem Traffic vor, 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 steht nicht auf der Liste.
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.