Als Agentic Engineering Agentur bauen wir KI-Agenten, die nicht nur chatten, sondern produktiv in Softwareentwicklung, QA, Reporting und Geschäftsprozesse integriert werden.
Viele Unternehmen haben bereits ChatGPT, Copilot oder einzelne KI-Prototypen getestet. Der Sprung zur produktiven Entlastung entsteht aber erst, wenn Agenten Kontext verstehen, Tools nutzen, Berechtigungen respektieren und überprüfbare Ergebnisse liefern.
Ein produktiver KI-Agent ist kein einzelner Prompt. Er ist ein System aus Rollen, Kontext, Tools, Regeln, Tests und Monitoring. Genau dieses System entwerfen und bauen wir mit euren Fachbereichen, Softwareteams und Compliance-Verantwortlichen.
Wir übersetzen den großen Begriff in klare Arbeitsformate: vom Workshop bis zur produktionsreifen Integration.
Use Cases schneiden, Risiken klären, Toolstrategie definieren und einen belastbaren Pilotplan erstellen.
02 KI-Agenten PrototypEin Agent arbeitet mit realistischen Daten, echten Schnittstellen und messbaren Akzeptanzkriterien.
03 Coding Agents für SoftwareteamsAgenten für Code-Recherche, Refactoring, Tests, Pull-Request-Vorbereitung und technische Dokumentation.
04 Governance und Evaluation SetupGuardrails, Datenregeln, Tests, Monitoring und Human Review für den produktiven Betrieb.
Wir priorisieren Aufgaben, bei denen KI-Agenten wiederkehrende Arbeit reduzieren, Entscheidungen vorbereiten oder technische Teams messbar beschleunigen.
Agenten analysieren Logs, erzeugen Testfälle, prüfen Regressionen und bereiten reproduzierbare Fehlerberichte vor.
Agenten recherchieren Codepfade, modernisieren Module, schreiben Tests und bereiten Pull Requests vor.
Agenten sammeln Daten aus operativen Systemen, validieren Inputs und erstellen wiederkehrende Auswertungen.
Agenten beantworten Fragen auf Basis interner Dokumente, Tickets und Wissensquellen mit nachvollziehbaren Quellen.
Agenten extrahieren Informationen aus PDFs, Formularen und E-Mails und übertragen sie in Zielsysteme.
Agenten verbinden mehrere Systeme und stoßen definierte Folgeaktionen unter klaren Freigaberegeln an.
Die Begriffe werden oft vermischt. Für Unternehmen zählt, wie viel Verantwortung ein System übernehmen darf und wie gut es kontrolliert werden kann.
Agenten beschleunigen Recherche, Umsetzung und Analyse. Trotzdem müssen Ergebnisse messbar geprüft werden. Wir bauen deshalb Evaluationen, Testsets, Review-Punkte und Abbruchregeln direkt in den Workflow.
Wir starten nicht mit Technologieauswahl, sondern mit dem Arbeitsfluss. Danach entsteht Schritt für Schritt ein Agent, der in eurer Umgebung funktioniert.
Aufgabe, Eingaben, Systeme, Risiken und Akzeptanzkriterien werden konkretisiert.
Wir definieren Rollen, Kontextfenster, Tools, Berechtigungen und Human-in-the-loop-Punkte.
Der Agent arbeitet mit realistischen Daten, echten Schnittstellen und messbaren Ergebnissen.
Qualität, Sicherheit, Kosten, Latenz und Fehlerfälle werden systematisch getestet.
Monitoring, Dokumentation, Zugriffskontrolle und Betriebsverantwortung werden eingerichtet.
Wir bauen Agentic-Engineering-Architekturen mit sauberer Trennung zwischen Modell, Datenzugriff, Tool-Ausführung, Audit-Log und Freigaben. So bleibt nachvollziehbar, was ein Agent gesehen, entschieden und ausgeführt hat.
Auch anonymisierte Beispiele reichen, um den Unterschied zwischen Demo und operativer Entlastung sichtbar zu machen.
Ausgangslage: Wiederkehrende Bugs mussten manuell aus Logs, Tickets und Testläufen rekonstruiert werden.
Umsetzung: Der Agent sammelt Kontext, erstellt reproduzierbare Fehlerberichte, schlägt Testfälle vor und markiert unsichere Ergebnisse für Review.
Ergebnis: Schnellere Triage, bessere Testabdeckung und weniger Zeitverlust in repetitiver Analyse.
Ausgangslage: Monatsreports entstanden aus Excel-Dateien, Exporten und manueller Plausibilitätsprüfung.
Umsetzung: Der Agent sammelt Daten, prüft Abweichungen, dokumentiert Annahmen und bereitet Reports mit Quellenangaben vor.
Ergebnis: Weniger manuelle Kopierarbeit und ein klarer Prüfpfad für Zahlen, Annahmen und offene Fragen.
Ausgangslage: Teams suchten Antworten über verstreute Dokumente, alte Tickets und implizites Erfahrungswissen.
Umsetzung: Der Agent nutzt freigegebene Wissensquellen, zeigt Quellen an und eskaliert bei unsicherer Datenlage.
Ergebnis: Schnellere Orientierung ohne unkontrollierten Datenzugriff oder ungeprüfte Antworten.
Ihr wollt Coding Agents, QA-Agenten oder Entwicklungsautomatisierung sicher in eure Toolchain integrieren.
Ihr habt manuelle Dokumenten-, Reporting- oder Rechercheprozesse, die regelmäßig Zeit kosten.
Ihr braucht klare Governance, Datenregeln, Zugriffskontrolle und Auditierbarkeit, bevor KI produktiv arbeiten darf.
Ein guter Agentic-Engineering-Pilot ist klein genug, um in wenigen Wochen beweisbar zu sein, und wichtig genug, um im Alltag Wirkung zu zeigen. Wir helfen euch, genau diesen ersten Workflow zu finden und umzusetzen.
Agentic Engineering ist die Entwicklung von KI-Agenten, die Aufgaben mehrstufig bearbeiten, Tools nutzen und kontrolliert in bestehende Unternehmensprozesse eingebunden werden.
Nein. Chatbots beantworten vor allem Fragen. Agenten können mit Systemen interagieren, Daten prüfen, Workflows ausführen und Ergebnisse nach definierten Regeln eskalieren.
Agentic Engineering beschreibt die Architektur und Umsetzung produktiver KI-Agenten. Coding Agents sind ein konkreter Anwendungsfall in Softwareteams. KI-Prozessautomatisierung überträgt dasselbe Prinzip auf wiederkehrende Unternehmensprozesse mit Daten, Tools, Freigaben und Evaluation.
Ein sauber begrenzter Pilot lässt sich häufig in wenigen Wochen validieren, wenn Datenzugang, Prozessverantwortliche und Zielsysteme klar sind.
Wichtig sind Datenschutz, Zugriff auf interne Daten, falsche Vorschläge, Prompt Injection, Tool-Missbrauch, Kostenkontrolle und nachvollziehbare Qualitätssicherung.
Das hängt vom Prozess, den Zielsystemen, Datenklassen und Sicherheitsanforderungen ab. Für den Start ist meist ein begrenzter Pilot sinnvoller als ein großer Rollout ohne belastbare Evaluation.
Wir wählen Tools und Modelle nach Use Case, Datenschutz, Integrationsfähigkeit und Betriebssicherheit aus. Entscheidend ist nicht das einzelne Tool, sondern die kontrollierte Architektur darum.
Ja. Typisch sind Repositories, Ticketsysteme, Dokumentenablagen, Datenbanken, Reporting-Tools, interne APIs und Workflow-Systeme.
Durch begrenzte Aufgaben, gute Datenquellen, Tests, Evaluationen, Quellenpflicht, Abbruchregeln und menschliche Freigaben an kritischen Stellen. Ganz ohne Prüfung sollte kein Agent wichtige Entscheidungen treffen.
Im Erstgespräch klären wir Prozess, Datenlage, Risiko und den kleinsten sinnvollen Umsetzungssprint.