A
Agent-Workflows
Autonome Pipelines mit Tool-Use, Memory, Multi-Step Reasoning. Für Aufgaben, die mehr brauchen als einen Prompt.
OpenAI · Anthropic · LangGraph · custom
01 — Prinzipien
Wie wir bauen.
001
Production, nicht Demo.
Was wir abliefern, läuft an echten Daten, mit echten Nutzern, im Alltag. Demos sind ein Werkzeug, kein Produkt.
002
Beobachtbar by default.
Logs, Eval-Pipelines, Cost-Tracking — von Tag eins. Was du nicht messen kannst, kannst du auch nicht verbessern.
003
Mensch entscheidet, System unterstützt.
Wir bauen Tools, die Menschen schneller und schärfer machen — nicht Black-Boxes, die für sie entscheiden.
004
Dein Code, deine Daten.
Kein Vendor-Lock-In. Du behältst Source-Code, Modelle und Infrastruktur. Wir bauen mit dir, nicht für dich allein.
02 — Capabilities
Womit wir arbeiten.
B
RAG & Wissens-Systeme
Eigene Daten, eigene Antworten. Dokumente, Datenbanken, interne Wikis — sauber chunked, embedded, retrievable.
Postgres · pgvector · Qdrant · BM25
C
Process Automation
Klassische Workflows von repetitiver Arbeit befreien. Wo No-Code reicht, nehmen wir No-Code. Wo nicht, schreiben wir.
n8n · Zapier · TypeScript · Python
D
Custom Models & Eval
Fine-Tuning, Embeddings, Eval-Suites. Wenn Standard-LLMs nicht genug Kontext oder Präzision liefern.
Fine-Tune · Embeddings · Evals · Guardrails
E
Integrationen
CRM, ERP, Slack, Teams, eigene APIs — Systeme reden mit Systemen, ohne dass jemand kopieren und einfügen muss.
REST · GraphQL · Webhooks · DB-direct
03 — Vorgehen
Drei Phasen. Eine Pipeline.
Phase 01
Architektur
Anforderungen werden zu einem System: Schnittstellen, Datenflüsse, Eval-Kriterien. Bevor eine Zeile Code entsteht.
Phase 02
Bauen
Iterativ, mit Eval-First-Ansatz. Jede Funktion wird gegen echte Fälle gemessen, bevor sie ins System wandert.
Phase 03
Betreiben
Live-Betrieb mit Observability, Cost-Monitoring und Eval-Drift-Tracking. Auf Wunsch übergeben wir, auf Wunsch bleiben wir.
04 — Nebenan