KI-Agenten, die die Arbeit übernehmen,
die Ihr Team jeden Tag wiederholt

Was ein KI-Agent in unserer Definition ist

Ein KI-Agent ist ein Programm mit einem Sprachmodell im Kern, einem geschlossenen Satz von Tools (Ihre Datenbank, CRM, Messenger, Kalender) und einer Aufgabenbeschreibung. Er liest, was eingeht, entscheidet, welches Tool er nutzt, handelt und berichtet. Der Unterschied zum Chatbot: Er tut etwas - trägt den Lead ins CRM ein, prüft den Lagerbestand, formuliert die Antwort im Ton der Marke, meldet kritische Fälle an einen Menschen.

Wir haben diese Agenten zunächst für unsere eigenen Unternehmen gebaut und betrieben, bevor wir sie angeboten haben: einen Multi-Channel-Vertriebsagenten, der für eine Sportnahrungsmarke Kunden in LINE beantwortet, einen „Money Auditor“, der die Margen auf einem laufenden Digital-Goods-Marketplace überwacht, eine Content-Pipeline, die kurze Videos mit einem Kritiker-Agenten und einem menschlichen Moderator in Telegram produziert, sowie einen Analysten, der Fragen wie „wie viele Bestellungen aus Kyjiw im letzten Monat“ mit echtem SQL beantwortet.

Was wir bauen

Kundenorientierte Agenten. Support und Vertrieb in Telegram, WhatsApp, LINE, Instagram Direct, TikTok Shop Chat und auf der Website. Sie antworten aus Ihrer Wissensdatenbank, qualifizieren, buchen, verkaufen Upsells und übergeben bei Bedarf an einen Mitarbeiter. Jeder Kanal hat eigene Anti-Ban-Limits für Antwortfenster und Nachrichtenfrequenz.

Operations-Agenten. Lead-Verteilung zwischen Vertriebsmitarbeitern per Round-Robin und CRM-Zuweisung, tägliche Digests mit Prioritäten, Sales-Monitore, die innerhalb von Minuten alarmieren, wenn Geld bewegt wird, Recruiting-Screening mit Scoring, Dokumenten-OCR mit einem Vision-Modell.

Content-Agenten. Produktkarten, Ad-Creatives, kurze Videos, Posts und E-Mails, erstellt nach Ihrem Standard mit einem Compliance-Gate: Ein Kritiker-Modell lehnt standardmäßig ab, ein Mensch gibt die finale Version frei. Eine unserer Pipelines senkte die Modellaufrufe pro Video nach einem Redesign von 66 auf etwa 3.

Analytics-Agenten. Eine Read-only-Rolle in Ihrem Warehouse, eine abgesicherte SQL-Schicht (ein SELECT, nur Ihr Mart, feste Limits und Timeouts) und ein Agent in Telegram, der Geschäftsfragen mit Zahlen statt Vermutungen beantwortet.

So läuft ein Projekt ab

1. Audit der Routine. Wir setzen uns mit den Menschen zusammen, die die Arbeit tatsächlich machen, und bilden den echten Prozess ab: Wo Nachrichten eingehen, was beantwortet wird, was entschieden wird, wo es klemmt. Ein halber bis zwei Tage.
2. Playbook. Skripte, Einwände, Limits, verbotene Handlungen, Eskalationsregeln. Daraus entstehen der System-Prompt des Agenten und sein Testset. Sie prüfen es, bevor eine Zeile Code entsteht.
3. Bauen und testen. Der Agent läuft zuerst auf aufgezeichneten echten Konversationen. Wir messen Antwortqualität, Halluzinationen und Eskalationsrate und justieren das Playbook, bis die Zahlen stimmen.
4. Launch mit Guards. Budget-Caps, Rate-Limits, Freigabe-Warteschlange für kritische Schritte, vollständiges Logging. In der ersten Woche schauen Menschen genau hin.
5. Feinjustierung. Zwei Wochen bis drei Monate, in denen Konversationen geprüft und verbessert werden - je nach Paket.

Für wen das ist

Unternehmen, die mehr als 30 Kundennachrichten pro Tag beantworten, Teams, in denen ein Manager Stunden mit Verteilung und Reports verbringt, Marken, die täglich Content brauchen, und alle, die bereits für ein Modell-Abo bezahlen und wollen, dass es tatsächlich etwas tut. Ist Ihr Volumen geringer, sagen wir das ehrlich und empfehlen einen einfacheren Bot.

Stack

Python, FastAPI, Claude und GPT über offizielle SDKs mit Provider-Fallback, PostgreSQL, Redis, Telegram Bot API, WhatsApp Business API, LINE Messaging API, Meta Graph API, Vector Stores für RAG, Docker auf Ihrem Server oder unserem. Keys und Daten bleiben in Ihrem Account.