
Aufbau intelligenter KI-Agenten mit Context Engineering
Verwandeln Sie Ihre KI von reaktiv in proaktiv. Erstellen Sie kontextbewusste KI-Agenten, die Benutzerabsichten verstehen, sich an Interaktionen erinnern und personalisierte Erlebnisse im Unternehmensmaßstab liefern.
Zeitersparnis
Produktivitätszuwachs
Eingesparte Arbeitstage
Zeitersparnis
Produktivitätszuwachs
Eingesparte Arbeitstage
Vertrauenswürdige Kunden
Warum 73 % der KI-Agenten-Projekte keinen Wert liefern
Herkömmlichen KI-Assistenten und RAG-Systemen fehlt das für eine intelligente Entscheidungsfindung erforderliche Kontextbewusstsein. Das Ergebnis? Frustrierte Nutzer, vergeudete Investitionen und KI, die nicht skalierbar ist.
Verlorener Kontext
❌ Ihre KI-Agenten vergessen, was die Benutzer ihnen gerade gesagt haben
❌ Konversationen fühlen sich repetitiv und frustrierend an
❌ Die Genauigkeit sinkt bei Interaktionen mit mehreren Abfragen auf 60 %.
Auswirkungen: 40 % der Anfragen bedürfen der Klärung, 35 % der Nutzerzufriedenheit
Keine Speicherverwaltung
❌ Jede Sitzung beginnt bei Null
❌ Keine Nutzung von Benutzerhistorie oder Präferenzen möglich
❌ Personalisierung ist im großen Maßstab unmöglich
Auswirkungen: Allgemeine Antworten, geringes Engagement, hohe Abwanderung
Kaputte Orchestrierung
❌ KI-Agenten können sich nicht systemübergreifend koordinieren
❌ Multi-Agenten-Workflows scheitern an der Komplexität
❌ Integration wird zum Wartungsalptraum
Auswirkung: 6-monatige Implementierungszeiten, durchschnittlich 2,4 Mio. $ Verschwendung
Keine echte Intelligenz
❌ Native Retrieval Augmented Generation (RAG)
❌ Kann sich nicht an veränderte Situationen anpassen
❌ Keine echte Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Auswirkungen: KI, die nicht skalieren kann, ständige manuelle Eingriffe erforderlich
Das Problem sind nicht Ihre KI-Modelle, sondern der fehlende Kontext.
Lassen Sie uns gemeinsam daran arbeiten, Ihrer KI das Verständnis für die reale Welt zu vermitteln, das sie für ihren Erfolg benötigt.
Kontext-Engineering - die fehlende Schicht für intelligente KI-Systeme
Gehen Sie über einfache RAG- und KI-Assistenten hinaus. Entwickeln Sie KI-Agenten, die Ihr Geschäft durch fortschrittliches Kontextmanagement und menschliche KI-Zusammenarbeit wirklich verstehen.
Wie es funktioniert
Wir machen die Entwicklung intelligenter, kontextbezogener Anwendungen einfach. Unser vierstufiger Prozess stellt sicher, dass Ihre KI-Systeme das Verständnis für die reale Welt erhalten, das sie benötigen, um wirklich effektiv zu sein.
Modellierung des Kontextes
Entwicklung einheitlicher Kontextmodelle, die Informationen aus verschiedenen Quellen integrieren: Benutzerverhalten, Sitzungsdaten, zeitliche Faktoren, Umgebung und Fachwissen.
Ergebnis: KI, die das Gesamtbild versteht
Kontext-Orchestrierung
Erstellen Sie intelligente KI-Orchestrierungssysteme mit Agentenorchestrierung, die sicherstellen, dass Ihre KI-Agenten dank intelligenter Speicherverwaltung immer zum richtigen Zeitpunkt auf den richtigen Kontext zugreifen können.
Ergebnis: Relevante Informationen, jedes Mal
Kontextabhängige Anwendungen
Stellen Sie KI-gestützte Anwendungen und intelligente Apps bereit, die echte kontextbezogene KI-Lösungen sind. Sie antizipieren Nutzerbedürfnisse, passen sich an Situationen an und bieten personalisierte Erlebnisse durch menschliche KI-Zusammenarbeit.
Das Ergebnis: KI, die das Gefühl hat, Ihr Unternehmen zu kennen
Unsere bewährte Context Engineering-Methodik
ENTDECKEN & GESTALTEN
- Analyse der Kontextanforderungen
Vertiefende Workshops zum Verständnis Ihrer Geschäftsziele, der aktuellen KI-Einschränkungen und der idealen Ergebnisse. Wir erfassen Ihre bestehenden Arbeitsabläufe, Datenquellen und Integrationsanforderungen.
- Entwurf der KI-Agentenarchitektur
Wir entwerfen optimale KI-Agentenarchitekturen, einschließlich System-Prompts, Prompt-Architektur und Systemanweisungen, die auf Ihre Anwendungsfälle abgestimmt sind.
- Kontextmodell-Blueprint
Erstellung einer umfassenden Strategie für das Kontextmanagement, die definiert, welche Informationen Ihre intelligente KI benötigt, um wirklich kontextbewusst zu sein.
- Definition von Erfolgsmetriken
Legen Sie klare KPIs und Erfolgskriterien fest, damit wir die Auswirkungen vom ersten Tag an messen können.
AI-Agenten, gebaut für die Produktion
Aufbauend auf branchenführenden AI-Technologien
AI-Modelle und -Rahmenwerke
- GPT, Zwillinge
- Benutzerdefinierte, fein abgestimmte Modelle
- Quelloffene LLMs (Llama, Mistral)
- Hybride Modell-Orchestrierung
RAG & Context Engineering
- LangChain, LlamaIndex
- Benutzerdefinierte Kontext-Orchestrierungsmaschinen
- Vektorielle Datenbanken: Pinecone, Weaviate, Chroma
- Optimierung der semantischen Suche
Wolke & Infrastruktur
- AWS Bedrock, Azure OpenAI
- Google Vertex AI
- Multi-Cloud-Bereitstellungen
- Edge Computing für latenzempfindliche Anwendungen
Entwicklung und Integration
- Python, TypeScript/Node.js
- RESTful & GraphQL APIs
- Webhook-Integrationen
- Datenpipelines in Echtzeit
Spezialisierungen
- Agentische AI-Architekturen
- Multi-Agenten-Kollaborationssysteme
- Speicherverwaltung & Kontextpersistenz
- Schnelles Engineering und Optimierung
Erfolgsgeschichten
40,000€ jährlich gespart mit HR-Tool
Nach der Analyse der HR-Prozesse stellten wir hohe Lizenzkosten, begrenzte Flexibilität und fragmentierte Abläufe fest. Daraufhin entwickelten wir ein maßgeschneidertes Tool, das interne Prozesse abbildet, 40,000€ jährlich einspart und eine sichere, skalierbare Lösung bietet.

90% schnelleres Reporting, -83% verpasste Meetings
Wir identifizierten fragmentierte Excel-Daten und manuelle Berichte als Haupthemmnisse für Führungseinblicke. Mit einer zentralisierten Plattform für 1-on-1-Daten und automatisierte Berichte erzielten wir 90% schnellere Reportings und 83% weniger verpasste Meetings.

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