KI-Agenten entwickeln lassen, die echte Arbeit übernehmen
Wir entwickeln KI-Agenten für Unternehmen, die mit euren Daten, Tools und Prozessen arbeiten: kontrollierbar, testbar und passend zu eurer IT-Landschaft.
Von der Aufgabe zum produktiven Agenten
Wir schneiden den Prozess, bauen einen realistischen Prototyp und integrieren den Agenten anschließend in Repositories, Tickets, Datenquellen, Dokumente oder interne APIs.
KI-Agenten lohnen sich bei wiederkehrender, kontextreicher Arbeit
- Die Aufgabe kommt regelmäßig vor und kostet qualifizierte Zeit.
- Der Agent kann auf relevante Daten und Systeme kontrolliert zugreifen.
- Ergebnisse lassen sich prüfen, testen oder durch Menschen freigeben.
- Ein Fehler ist beherrschbar, weil klare Grenzen und Eskalationen existieren.
- KI-Agenten Beispiele helfen, QA, Reporting oder Wissen als ersten Pilot mit messbaren Akzeptanzkriterien zu schneiden.
Mit einem klar begrenzten Prozess starten
Ein sinnvoller erster KI-Agent übernimmt einen abgrenzbaren Arbeitsschritt mit bekannten Eingaben und einem prüfbaren Ergebnis. Vor der Entwicklung klären wir, welche Aufgabe häufig genug vorkommt, welche Daten verfügbar sind und wer das Ergebnis fachlich abnimmt.
- Auftrag: Eine konkrete Aufgabe und ihre Grenzen, statt eines Agenten, der alle Unternehmensprozesse zugleich übernehmen soll.
- Vergleich: Repräsentative Beispielinputs und bekannte Ergebnisse, einschließlich Fehlerfällen. Sie bilden die Grundlage für die spätere Abnahme.
- Entscheidung: Qualitätsanforderungen, erlaubte Kosten und menschlicher Prüfaufwand. Ein überzeugender Prototyp allein reicht nicht für den Produktivbetrieb.
Beispiel für einen Pilotzuschnitt, kein Kundenbericht: Ein Reporting-Agent verarbeitet einen festgelegten Export, erstellt einen Berichtsentwurf und markiert fehlende oder widersprüchliche Werte. Die Abnahme prüft den Entwurf gegen einen bekannten Vergleichsreport. Der Agent verschickt nichts selbstständig und verändert keine Quelldaten. Erst nach der Auswertung wird über weitere Datenquellen oder Aktionen entschieden.
Wie kommt der KI-Agent in eure bestehenden Systeme?
Daten und Schnittstellen
Wir prüfen verfügbare APIs, Exporte und Dokumente sowie deren Qualität und Aktualität. Für jedes Zielsystem wird geklärt, welche Informationen der Agent benötigt und ob er nur lesen oder auch Änderungen vorbereiten soll.
Rechte und Freigaben
Zugriffe werden auf den jeweiligen Auftrag begrenzt. Für schreibende Aktionen braucht es klare Freigaben, Protokolle und ein definiertes Verhalten bei Fehlern oder fehlenden Informationen.
Abnahme und Betrieb
Vor einem Rollout stehen Tests mit repräsentativen Fällen, fachliches Review und eine Entscheidung über Qualität und Kosten. Verantwortlichkeit, Monitoring und der Umgang mit Änderungen an Modellen oder Schnittstellen gehören zur Betriebsplanung.
Die Evaluation eines KI-Agenten verbindet fachliche Richtigkeit mit Laufzeit, Kosten und notwendiger Nacharbeit. Bei klaren, unveränderlichen Regeln kann klassische Prozessautomatisierung die passendere Lösung sein. Diese Entscheidung gehört vor die Auswahl eines Modells.
Was bestimmt die Kosten der KI-Agenten-Entwicklung?
Der Aufwand hängt stärker vom Prozess und seiner Integration ab als von der Zahl der Prompts. Für eine belastbare Einschätzung trennen wir die Entwicklung des Piloten, die Anbindung an eure Systeme und den späteren Betrieb.
- Prozessumfang: Wie viele Arbeitsschritte, Sonderfälle und Freigaben muss der Agent berücksichtigen?
- Daten und Integration: Sind Schnittstellen und bereinigte Beispieldaten vorhanden oder müssen Zugänge, Datenaufbereitung und Anbindungen erst geschaffen werden?
- Qualitätsanforderungen: Welche Fehler sind tolerierbar, welche Prüfungen müssen automatisiert werden und wann ist menschliche Freigabe nötig?
- Laufender Betrieb: Modellnutzung, Infrastruktur, Monitoring, fachliches Review und Wartung verursachen auch nach der Entwicklung Aufwand.
Für das Erstgespräch helfen eine kurze Prozessbeschreibung, die beteiligten Systeme, die ungefähre Zahl der Vorgänge und ein bereinigtes Beispiel. Daraus lässt sich der Pilotumfang eingrenzen. Eine pauschale Preiszahl ohne diese Angaben würde unterschiedliche Projekte vermischen.
Häufige Fragen zur Entwicklung von KI-Agenten
Wann sollte ein Unternehmen KI-Agenten entwickeln lassen?
Wenn wiederkehrende Aufgaben viel qualifizierte Zeit binden, klare Inputs und Zielsysteme vorhanden sind und Ergebnisse durch Tests, Regeln oder Human Review geprüft werden können.
Welche Arten von KI-Agenten entwickelt EsperoTech?
Wir entwickeln unter anderem Coding Agents, QA-Agenten, Reporting-Agenten, Wissensagenten und Agenten für Dokumentenverarbeitung oder interne Prozessautomatisierung.
Sind entwickelte KI-Agenten KI-Prozessautomatisierung?
Ja, wenn der Agent nicht nur antwortet, sondern wiederkehrende Arbeitsschritte mit Daten, Tools und Freigaben ausführt. Dann ist die Agentenentwicklung ein konkreter Baustein für KI-Prozessautomatisierung.
Wie läuft die Entwicklung eines KI-Agenten ab?
Wir starten mit einem begrenzten Use Case und echten Beispielinputs. Danach folgen Prototyp, Integration in Daten und Tools, Evaluation, Guardrails und ein kontrollierter Übergang in den Betrieb.
Was ist wichtiger: Modellwahl oder Integration?
Für produktive Agenten ist die Integration meist entscheidender als die reine Modellwahl: Datenzugang, Toolrechte, Tests, Logging, Kostenkontrolle und klare Freigaben bestimmen die Zuverlässigkeit.
Was kostet es, einen KI-Agenten entwickeln zu lassen?
Die Kosten hängen von Prozessumfang, Datenzugang, Integrationen, Sicherheitsanforderungen und gewünschtem Betriebsmodell ab. Sinnvoll ist meist ein begrenzter Pilot mit klaren Akzeptanzkriterien, bevor ein Agent in produktive Abläufe integriert wird.
Wir bauen euren ersten belastbaren KI-Agenten
Im Erstgespräch prüfen wir Datenzugang, Risiken, Zielsysteme und den sinnvollsten Pilotumfang.