Wo Agenten passen
- Interne Automatisierung: Tickets, Code-Review, Runbooks, Wissensarbeit
- Entwicklerproduktivität mit Claude Code und individuellen Subagenten
- Kundenseitige Abläufe, in denen Review und Rollback eingebaut sind
Agentic Workflows
Agenten, die echte Arbeit übernehmen — nicht nur Demos.
Wir entwerfen und liefern agentische Workflows, die in Ihre bestehenden Systeme integriert sind, Ihren Leitplanken folgen und messbare Ergebnisse erzielen.
Die meisten Teams haben mittlerweile einen Agenten-Prototypen gebaut. Deutlich weniger haben einen Agenten in Produktion, der echte Aufgaben übernimmt. Die Lücke ist Engineering: Tool-Schnittstellen, Kontext-Management, Evaluation, Observability — und die Disziplin zu erkennen, wann ein Agent nicht die richtige Antwort ist.
Wir helfen Ihnen, die richtigen Workflows zu identifizieren, sie mit Claude Code, MCP-Servern und maßgeschneidertem Tooling umzusetzen und sie zuverlässig neben Ihrem Team zu betreiben.
Wie wir sie bauen
- MCP-Server, die Ihre Tools und Daten Agenten sicher zugänglich machen
- Skills, Hooks und Permission-Policies passend zu Ihrer Umgebung
- Evaluation, Observability und Kostenkontrolle von Tag eins an
Wie wir zusammenarbeiten
- Discovery-Sprint: zwei bis drei wertvolle agentische Workflows identifizieren
- Hands-on-Umsetzung gemeinsam mit Ihren Engineers
- Production-Härtung: Leitplanken, Audit, On-Call-Patterns
- Wissenstransfer, damit Ihr Team nach uns die Verantwortung trägt
FAQ
Häufige Fragen zu agentischen Workflows
Was unterscheidet einen AI-Assistenten von einem agentischen Workflow?
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Ein Assistent reagiert auf Eingaben. Ein agentischer Workflow handelt eigenständig — er liest den Kontext, entscheidet, ruft Tools auf und liefert ein Ergebnis. Der Wandel geht von Textgenerierung zur tatsächlichen Aufgabenerledigung.
Wann ist ein Agent die falsche Lösung?
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Wenn die Aufgabe vollständig deterministisch, latenzkritisch oder ohne Toleranz für Wiederholungen ist. Ein einfaches Skript oder ein Workflow-Engine wird billiger, schneller und vorhersehbarer sein. Agenten lohnen sich dort, wo Urteilsvermögen, vielfältige Eingaben oder langer Kontext nötig sind.
Was bedeutet Produktionsreife für einen Agenten?
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Drei Dinge: begrenzte Berechtigungen (er kann nichts tun, was Sie nicht autorisiert haben), eine Evaluationsumgebung (Sie erkennen Regressionen) und Observability (Sie können einen einzelnen Lauf bis ins Detail debuggen). Ohne diese Punkte haben Sie eine Demo, kein System.
Welche Rolle spielen MCP-Server?
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MCP (Model Context Protocol) ist die Art, wie ein Agent Ihre Tools und Daten erreicht — Datenbank, Ticketsystem, interne APIs — über eine standardisierte Schnittstelle. Wir bauen MCP-Server mit eingebauten Berechtigungen und Audit-Trails, damit der Agent genau die richtige Angriffsfläche hat, nicht mehr.
Wie lange dauert ein typisches Engagement?
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Ein Discovery-Sprint dauert ein bis zwei Wochen. Ein erster produktiver Agent typischerweise vier bis acht Wochen. Härtung, Evaluation und Übergabe nehmen je nach regulatorischer Komplexität etwa nochmal so viel Zeit in Anspruch.