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Kurzantwort
UnlockLive IT entwirft und liefert produktive KI-Agents für nordamerikanische Unternehmen — solche, die tatsächlich in Betrieb gehen und nicht bei einer glänzenden Demo stehen bleiben. Unsere Agents übernehmen Kundensupport, Dokumentenverarbeitung, Vertriebsqualifizierung, internen Wissensabruf, Browser-Automatisierung und Sprachinteraktionen. Wir entwickeln mit LangChain, LangGraph, dem OpenAI Agents SDK, und Anthropic Claude, auf FastAPI- oder Next.js-Backends. Jeder von uns gelieferte Agent enthält, wo sinnvoll, Retrieval-Augmented Generation, eine Tool-Use-Schicht mit sauberer Authentifizierung, strukturierte Evaluationstests, Observability und Schutzmechanismen gegen Prompt Injection und Halluzinationen.
Was wir bauen
Kundenorientierte KI-Assistenten:Produktive Chatbots und Copilots, eingebettet in SaaS-Produkte, Webanwendungen und mobile Apps. Streaming-Antworten, Gesprächsgedächtnis, Tool-Nutzung, Eskalation an Menschen, vollständiger Audit-Trail.
Interne RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation):Such- und Antwortsysteme auf Basis der Dokumentation, Tickets, Verträge oder der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens. Pinecone, Weaviate, Qdrant oder pgvector für das Retrieval; ein LLM Ihrer Wahl für die Generierung.
Multi-Agent-Workflows:Agenten, die planen, Aufgaben zerlegen, Tools aufrufen und an andere Agenten übergeben. Gebaut mit LangGraph, dem OpenAI Agents SDK oder AutoGen, je nach Anwendungsfall.
KI-Dokumentenverarbeitung:Rechnungsextraktion, Vertragsprüfung, Lebenslauf-Parsing, Formularaufnahme – kombiniert aus OCR (AWS Textract, Google Document AI), strukturierter Extraktion (LLM mit JSON-Modus oder Function Calling) und Human-in-the-Loop-Validierung.
Voice Agents:Echtzeit-Sprachagenten mit Vapi, Retell, LiveKit oder eigenen Pipelines auf Basis der OpenAI Realtime API und Eleven Labs. Eingesetzt für eingehenden Support, ausgehende Vertriebsqualifizierung und Terminbuchung.
Browser- und Computer-nutzende Agents:Agenten, die Browser (Playwright + LLM) oder vollständige Desktops (Anthropic Computer Use, OpenAI Operator) bedienen – für Back-Office-Automatisierung, QA-Tests und Dateneingabe.
Unser Technologie-Stack für KI-Agents
Unser Prozess für die Entwicklung von KI-Agents
- Discovery und Anwendungsfall-Design (1–2 Wochen): Wir beginnen damit, den tatsächlichen Workflow zu erfassen, den Sie automatisieren möchten. Viele KI-Projekte scheitern, weil sie als „Wir brauchen einen KI-Assistenten“ definiert wurden statt als „Wir müssen unsere durchschnittliche Bearbeitungszeit von 12 Minuten bei Tier-1-Support-Tickets um 40 % senken.“ Wir helfen Ihnen, zuerst die Erfolgskennzahl festzulegen.
- Prototyp und Modellauswahl (1–2 Wochen): Wir bauen einen funktionierenden Prototyp mit 2–3 Kandidatenkombinationen aus Modell und Architektur. Diese werden gegen einen repräsentativen Datensatz aus 50–200 realen Beispielen aus Ihrer Domäne getestet. Der Gewinner wird nach Qualität, Latenz und Kosten gewählt.
- Produktiver Build (4–12 Wochen): Vollständige Umsetzung mit Retrieval-Pipeline, Evaluierungs-Suite, Observability, Fallback-Behandlung, Rate Limiting, Schutz vor Prompt Injection und Deployment-Pipeline.
- Eval-Suite und Red-Teaming (1–2 Wochen, parallel): Bauen Sie eine automatisierte Eval-Suite, die Regressionen abfängt, bevor sie ausgeliefert werden. Führen Sie Tests auf Prompt-Injection und Jailbreaks durch. Dokumentieren Sie akzeptable Fehlermodi.
- Soft Launch und Iteration (2–4 Wochen): Rollen Sie an eine kleine Gruppe interner Nutzer oder Beta-Kunden aus. Sammeln Sie Logs, werten Sie Fehlerstichproben aus und passen Sie Prompts, Retrieval und Routing anhand der realen Nutzung an.
- Produktiver Rollout und laufende Optimierung: Vollständiger Launch mit Bereitschaftsabdeckung, wöchentlichen Metrik-Reviews und einem Backlog an Modell- und Prompt-Experimenten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein KI-Agent und wie unterscheidet er sich von einem Chatbot?
Ein Chatbot antwortet auf Nachrichten. Ein KI-Agent nutzt ein LLM, um zu entscheiden, welche Aktionen auszuführen sind, ruft externe Tools oder APIs auf, beobachtet die Ergebnisse und iteriert, bis eine mehrstufige Aufgabe erledigt ist. Ein Support-Chatbot könnte „Wo ist meine Bestellung?“ aus einer Wissensdatenbank beantworten. Ein Support-Agent würde tatsächlich Ihre Bestellverwaltungs-API aufrufen, die Bestellung nachschlagen, die API des Versanddienstleisters prüfen und eine Antwort mit dem Live-Tracking-Link verfassen — ganz ohne Mensch in der Schleife.
Welches LLM sollten wir verwenden — OpenAI, Claude oder Open Source?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Stand 2025 führt Claude (Sonnet 4.5 und Opus 4.5) bei Coding, agentischer Tool-Nutzung und Reasoning über lange Kontexte. Die GPT-5-Familie von OpenAI führt bei allgemeinem Reasoning, Multimodalität und dem breitesten Tool-Ökosystem. Open-Source-Modelle, gehostet bei Groq, Together oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur, sind bei Preis und Latenz für engere Aufgaben konkurrenzfähig. Wir setzen routinemäßig eine Mischung ein — zum Beispiel Claude Sonnet für die Haupt-Agent-Schleife und ein kleineres Open-Source-Modell für günstige Klassifizierungs- oder Routing-Entscheidungen.
Was kostet es, einen KI-Agent zu entwickeln?
Ein fokussierter Einzelaufgaben-Agent (ein Workflow, eine Datenquelle, ein Kanal) kostet in der Entwicklung typischerweise 25.000 bis 75.000 $. Ein leistungsfähigeres Multi-Agent-System mit mehreren Integrationen, RAG, Evals und individueller UI liegt bei 80.000 bis 250.000 $. Enterprise-Deployments mit strenger Compliance, mandantenübergreifender Datenisolation und 99,9-%-SLAs beginnen bei 200.000 $. Laufende Inferenzkosten sind separat und hängen von Ihrem Volumen und Ihrer Modellwahl ab.
Wie verhindern Sie Halluzinationen und Prompt Injection?
Halluzinationen: jede Antwort in abgerufenen Quellen verankern, Quellenangaben verlangen, automatisierte Faktentreue-Evals ausführen und einen Rückfallpfad „Ich weiß es nicht“ ergänzen. Prompt Injection: strukturierte Tool-Eingaben (keine String-Verkettung in System-Prompts), Allowlists für Tool-Aufrufe, Output-Klassifikatoren, getrennte Kontextfenster für nicht vertrauenswürdige Daten und Human-in-the-Loop bei Aktionen mit hohem Risiko. Jedes von uns gelieferte System enthält ein dokumentiertes Bedrohungsmodell.
Kann sich der Agent in unsere bestehenden Systeme integrieren (Salesforce, Zendesk, interne APIs)?
Ja. Tool-Integrationen sind der Kern der Agent-Entwicklung. Wir haben Integrationen mit Salesforce, HubSpot, Zendesk, Intercom, Notion, Slack, Microsoft 365, Google Workspace, Stripe, AWS-Diensten, internen REST-/GraphQL-APIs und SQL-Datenbanken gebaut. Die Authentifizierung erfolgt typischerweise über OAuth 2.0 oder Service-Konten mit Least-Privilege-Scopes.
Werden unsere Daten zum Training von Modellen verwendet?
Nicht, sofern Sie nicht ausdrücklich zustimmen. OpenAI, Anthropic, Google und AWS Bedrock bieten alle Enterprise-Tarife mit Zero Data Retention und vertraglichen Garantien, dass Ihre Daten nicht für Training verwendet werden. Wir nutzen standardmäßig diese Tarife und können vollständig in Ihrem eigenen AWS-, Azure- oder GCP-Konto bereitstellen, wenn Datenresidenz zwingend ist.
Wie messen Sie, ob der Agent tatsächlich funktioniert?
Jeder von uns gelieferte Agent kommt mit drei Messebenen: (1) eine automatisierte Eval-Suite, die bei jeder Prompt- oder Modelländerung läuft, (2) Produktions-Telemetrie zu Latenz, Kosten, Erfolgsquote von Tool-Aufrufen, Fallback-Rate und Nutzerfeedback-Signalen und (3) regelmäßige menschliche Prüfung stichprobenartiger Konversationen. Wir koppeln diese an die in der Discovery definierte Geschäftskennzahl — zum Beispiel Ticket-Deflection-Rate, Genauigkeit der Lead-Qualifizierung oder eingesparte Stunden pro Woche.
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