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Custom AI Agents — gebaut für Ihren Workflow.

Agents, die mit Ihren Systemen arbeiten und von Ihren Leuten freigegeben werden — auf Produktionsniveau entwickelt und am Ende vollständig an Sie übergeben.

Was wir bauen

Custom AI Agents für echte Workflows

Wir verkaufen keine Plattform — wir bauen Agents um die Prozesse, die Sie heute schon haben.

Support- & Intake-Agents

Eingehende Anfragen erfassen, klassifizieren und beantworten — E-Mail, Formulare oder Chat — mit einem Menschen, der ausgehende Antworten freigibt. Ihr Team kümmert sich um die Ausnahmen statt um die Routine.

Dokumenten-Agents

Daten aus Rechnungen, Verträgen und Formularen extrahieren, validieren und verarbeiten — gegen Ihre Systeme geprüft, bevor irgendetwas zurückgeschrieben wird.

Interne Wissens-Agents

Retrieval-basierte Assistenten, die Ihre Dokumentation, Projektdateien und frühere Entscheidungen in Alltagssprache durchsuchbar machen — mit Quellenangaben.

Freigabe-Workflow-Dashboards

Human-in-the-Loop-Oberflächen, in denen Ihr Team prüft, korrigiert und freigibt, was Agents vorbereiten — mit lückenlosem Audit-Trail.

Vom Audit in den Betrieb

  1. 01

    AI-Readiness-Audit

    Fixer Umfang: Prozess-Scan, priorisierte Use Cases und eine Architektur-Empfehlung — bevor Sie sich auf eine Umsetzung festlegen.

  2. 02

    Pilot: ein Prozess

    Wir bauen einen Agent für einen einzelnen, klar abgegrenzten Prozess und beweisen ihn an Ihren echten Daten und echten Fällen.

  3. 03

    Produktions-Härtung

    Integrationen, Freigabe-Workflows, Fehlerbehandlung, Monitoring und Security-Review — das, was aus einer Demo ein System macht.

  4. 04

    Betriebs-Retainer

    Monitoring, Modell-Updates und Qualitäts-Tuning im Betrieb — oder eine dokumentierte Übergabe an Ihr Team. Sie entscheiden.

Kein Lock-in

Modell-agnostisch aus Prinzip.

Wir wetten Ihr Geschäft nicht auf einen einzelnen Modell-Anbieter. Die Architektur hält das Sprachmodell austauschbar — Sie können bessere oder günstigere Modelle übernehmen, sobald sie erscheinen, ohne das System neu zu bauen.

  • LLM jederzeit wechselbar: kommerziell oder Open Source, gewählt je Use Case, Sprache und Datenschutz-Stufe.
  • Transparente Token-Kosten: Die API-Nutzung läuft über Ihre Accounts — Sie sehen genau, was der Agent im Betrieb kostet.
  • Keine Plattform-Abhängigkeit: etablierte Open-Source-Stacks und eine vollständige Übergabe mit Einführung, Dokumentation und Installation, wann immer Sie übernehmen wollen.

Engineering-Standards

Gebaut wie Software — weil es Software ist

Agent-Projekte scheitern im Betrieb, nicht in der Demo. Diese Standards sind Teil jeder Umsetzung:

  • Audit-Logs für jede Agent-Aktion — wer hat was wann freigegeben
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Agents und Menschen sehen nur, was sie sehen dürfen
  • Kein Training mit Ihren Daten — Ihre Dokumente verbessern kein fremdes Modell
  • Menschliche Freigabe-Gates vor kritischen oder nach außen gerichteten Aktionen
  • Vollständige Übergabe mit Einführung, Dokumentation und Installation — auf etablierten Open-Source-Stacks, ohne Plattform-Abhängigkeit

So gehen wir mit DSGVO und Datenschutz um

Häufige Fragen

Was kostet die Entwicklung eines Custom AI Agents?

Wir veröffentlichen keine Preise, weil der Umfang zu stark variiert, als dass eine einzelne Zahl ehrlich wäre. Der Weg ist stattdessen so gebaut, dass Kosten planbar bleiben: ein AI-Readiness-Audit mit fixem Umfang als Einstieg, ein Pilot mit Fixpreis für einen Prozess, danach Produktion plus Betriebs-Retainer — Sie entscheiden bei jedem Schritt. Wir arbeiten senior-geführt und deutlich günstiger als marktüblich, weil AI-gestützte Prozesse unsere Entwicklungszeit senken.

Wie lange dauert die Entwicklung eines Custom Agents?

Das hängt vom Prozess und den beteiligten Systemen ab — deshalb versprechen wir keine Pauschalzahl. Der Pilot ist bewusst klein gehalten — ein klar abgegrenzter Prozess — und damit der schnellste Weg zu einem funktionierenden Ergebnis auf Ihren echten Daten. Produktions-Härtung und Integrationen kommen je nach ERP-/CRM-Landschaft und Datenschutz-Anforderungen dazu. Nach dem Readiness-Audit erhalten Sie eine Roadmap mit einer konkreten Schätzung für Ihren Fall.

Mit welchen LLMs arbeitet ihr — sind wir an einen Anbieter gebunden?

Wir arbeiten modell-agnostisch: kommerzielle Modelle und Open-Source-Modelle, gewählt je Use Case, Sprache und Datenschutz-Stufe. Die Architektur hält das Modell austauschbar — Sie können den Anbieter wechseln oder auf ein lokales Modell umsteigen, ohne das System neu zu bauen. Token-Kosten sind transparent und laufen über Ihre eigenen Accounts. Lock-in entsteht nicht: Wir setzen auf etablierte Open-Source-Stacks, und am Ende steht die vollständige Übergabe mit Einführung, Dokumentation und Installation.

Wie geht ihr mit unseren Daten und der DSGVO um?

Ihr Vertragspartner ist ein österreichisches Unternehmen unter EU-/DSGVO-Recht, mit Auftragsverarbeitungsvertrag als Standard. Technisch passen wir die Datenschutz-Stufe an Ihren Fall an: vollständig lokal, sodass Daten Ihre Infrastruktur nie verlassen, EU-Hosting mit Zero Data Retention oder PII-Maskierung, bevor irgendetwas ein Cloud-Modell erreicht. Ihre Daten werden nie zum Training von Modellen verwendet. Ehrliche Einschränkung: DSGVO-Konformität hängt von der konkreten Umsetzung und dem Use Case ab — wir entwerfen dafür, statt Pauschalversprechen zu machen. Details auf unserer Seite zu DSGVO-konformer KI.

Wer betreut den Agent nach dem Launch?

Sie haben die Wahl. Der Betriebs-Retainer deckt Monitoring, Modell-Updates, Prompt- und Qualitäts-Tuning sowie kleine Erweiterungen ab, wenn sich Ihre Prozesse ändern. Alternativ übergeben wir das System an Ihr Team — als vollständige Übergabe mit Einführung, Dokumentation und Installation. Weil das System auf etablierten Open-Source-Stacks läuft und keine Plattform-Abhängigkeit besteht, können Sie jederzeit zwischen beiden Varianten wechseln.

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