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Agenten für interne Prozesse
Ein Agent kann Informationen suchen, Daten vorbereiten, Tickets zusammenfassen, Dokumente analysieren oder wiederkehrende Schritte in deinen Tools ausführen.
BackofficeResearchOperations
Agenten, Automationen und KI-Features, die in echten Produkten laufen.
AI Engineering Dein Unternehmen braucht keinen AI-Hype. Es braucht ein funktionierendes System.
Ich entwickle AI-Agenten, Chatbots, interne Automationen und KI-Integrationen, die mit deinen Daten, Tools und bestehenden Anwendungen arbeiten — sauber gebaut, kontrollierbar und bereit für den Alltag.
Fokus Agentic Systems & Automationen
Einsatz Chatbots, Workflows, interne Tools
Basis LLMs, RAG, APIs, Produktintegration
Was AI Engineering bedeutet
Nicht nur ein Prompt. Ein System, das Aufgaben erledigt.
Ein guter AI-Agent ist kein einzelnes Chatfenster. Er braucht Kontext, klare Grenzen, Tool-Zugriff, Logging, Freigaben und eine saubere Integration in die bestehende Software. Genau dort setze ich an: von der ersten Automationsidee bis zum produktiven AI-Feature.
Use Cases
Wo AI in deinem Unternehmen sofort praktisch werden kann.
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Chatbot in deiner bestehenden App
Ein KI-Assistent direkt in deinem Produkt: beantwortet Fragen, erklärt Daten, unterstützt Nutzer und arbeitet mit vorhandenen APIs statt nur generisch zu chatten.
In-App AssistantSupportSelf-Service
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Automationen zwischen Tools
Mails, CRM, Datenbanken, Kalender, Tickets oder Dokumente können verbunden werden, damit repetitive Arbeit nicht mehr manuell erledigt werden muss.
APIsWorkflowsTool Calling
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RAG & Wissenssuche
Deine Dokumente, Daten und internen Informationen werden durchsuchbar und nutzbar: mit Quellen, Berechtigungen und Antworten, die nachvollziehbar bleiben.
RAGVector SearchKnowledge Base
Was ich baue
AI-Features, die nicht isoliert wirken, sondern in dein Produkt passen.
Agent Layer
Planung, Tool-Auswahl, Sicherheitsgrenzen und kontrollierte Ausführung für konkrete Aufgaben.
Chat Interface
Ein klares UI für Nutzer: Fragen stellen, Ergebnisse prüfen, Aktionen freigeben.
Context & Data
Dokumente, Datenbanken, APIs und Produktzustand so verbinden, dass die KI relevanten Kontext hat.
Integration
Einbettung in deine bestehende Web-App, Admin-Oberfläche, API oder interne Software.
Observability
Logging, Kostenkontrolle, Fehleranalyse und Feedback-Loops, damit der Betrieb messbar bleibt.
Vorgehen
Von der Automationsidee zum kontrollierten AI-System.
Use Case schärfen
Wir identifizieren eine konkrete Aufgabe, bei der KI echten Wert liefert — nicht nur eine Demo.
Daten & Tools verbinden
Welche Systeme darf die KI lesen, welche Aktionen darf sie ausführen, wo braucht es menschliche Freigabe?
Prototyp bauen
Ein kleiner, nutzbarer Agent oder Chatbot zeigt schnell, ob der Workflow funktioniert.
Produktiv absichern
Guardrails, Logging, Rollen, Fallbacks und Deployment machen aus dem Prototyp ein belastbares Feature.
Typische Anfragen
Klingt einer dieser Sätze nach dir?
“
Wir wollen einen Agenten, der interne Dokumente versteht und Antworten mit Quellen liefert.
“
Unsere Kunden sollen in der App Fragen stellen und direkt Hilfe bekommen.
“
Wir machen denselben manuellen Prozess jede Woche und wollen ihn automatisieren.
“
Wir haben Daten und APIs, aber keine gute AI-Schicht darüber.
“
Wir wollen AI nutzen, aber sicher, nachvollziehbar und ohne Blackbox-Gefühl.
Stack & Bausteine
Technisch genug für Produktion. Flexibel genug für neue Ideen.
LLM Apps
Chat Interfaces · Streaming · Function Calling · Structured Outputs
Agents
Tool Use · Planning · Approvals · Memory · Workflow Orchestration
Data
RAG · Embeddings · Vector Search · SQL · Documents · Permissions
Engineering
TypeScript · .NET · APIs · Docker · Observability · Deployment
AI / NEXT STEP
Willst du einen Agenten, Chatbot oder eine Automation bauen?
Schick mir kurz den Prozess, das Tool oder die App, in der AI helfen soll. Ich antworte mit einer konkreten Einschätzung, was sinnvoll automatisierbar ist und wie ein erster Prototyp aussehen kann.
AI-Idee senden
Direkt an [email protected]