Alle reden über KI-Agenten. Autonome Systeme, die denken, planen und handeln können. Aber die meisten agentischen KI-Projekte scheitern in Produktion—Halluzinationen, Sicherheitslücken und unkontrollierte Kosten. Ich helfe Ihnen, produktionsreife KI-Agenten mit richtigen Sicherheitsmechanismen, Evaluierungs-Frameworks und Governance zu bauen, unter Verwendung von Model Context Protocol (MCP) für die Tool-Integration sowie Claude Agent SDK und OpenAI Agents SDK für die Orchestrierung.
Ihr Vorstand will eine 'agentische KI-Strategie', aber niemand weiß, wie produktionsreif aussieht.
KI-Agenten-Demos sind beeindruckend. Produktions-Deployments sind riskant ohne richtige Sicherheitsmechanismen.
Tool-aufrufende Agenten können schädliche Aktionen ausführen—wie baut man sichere autonome Systeme?
Evaluierung ist schwer. Wie messen Sie, ob ein KI-Agent tatsächlich das Richtige tut?
Ein systematischer Ansatz zum Aufbau von KI-Agenten, die sicher, effektiv und produktionsreif sind. Von der Anwendungsfall-Identifikation bis zum Deployment mit menschlicher Aufsicht.
High-Value-Anwendungsfälle identifizieren, bei denen KI-Agenten echten Mehrwert bieten. Nicht alles muss autonom sein.
Architektur für Sicherheit: Sicherheitsmechanismen, Human-in-the-Loop, Rollback-Mechanismen und klare Grenzen.
Implementierung mit richtigen Evaluierungs-Frameworks, nicht Bauchgefühl-Tests. Echte Metriken für Agenten-Performance.
Produktions-Deployment mit Monitoring, Observability und Governance. Agenten, denen Sie vertrauen können.
Ein strukturierter Ansatz zum Aufbau von KI-Agenten, die sicher, effektiv und produktionsreif sind. Entwickelt aus realen Deployments, bei denen Agenten kritische Geschäftsprozesse mit angemessener menschlicher Aufsicht abwickeln.
Sie wollen über Chatbots hinaus zu wirklich autonomen KI-Systemen. Sie verstehen die Risiken und wollen richtige Sicherheitsmechanismen. Sie suchen Produktions-Agenten, keine Demo-Agenten.
Chatbots reagieren auf Anfragen. Agenten führen Aktionen aus—sie können APIs aufrufen, Code ausführen, Entscheidungen treffen und mehrstufige Workflows autonom abschließen. Diese Macht bringt Risiken mit sich: Agenten können Fehler in großem Maßstab machen, weshalb richtige Sicherheitsmechanismen unerlässlich sind.
Ja, mit der richtigen Architektur. Der Schlüssel liegt in der Identifizierung geeigneter Anwendungsfälle, dem Aufbau robuster Sicherheitsmechanismen, der Implementierung von Human-in-the-Loop-Aufsicht für wichtige Entscheidungen und Rollback-Mechanismen. Nicht jeder Prozess sollte von Agenten automatisiert werden—wir helfen Ihnen zu identifizieren, wo sie sicher Mehrwert bieten.
Durch mehrschichtige Verteidigung: Eingabevalidierung, Ausgabeverifizierung, Rate Limiting, Anomalieerkennung, menschliche Genehmigungsstufen für wirkungsvolle Aktionen und umfassende Protokollierung. Wir entwerfen Agenten, die sicher scheitern und bei Bedarf zurückgesetzt werden können.
Das Framework hängt von Ihrem Anwendungsfall und bestehenden Tech-Stack ab. Ich arbeite mit dem Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Model Context Protocol (MCP), LangChain, LlamaIndex und maßgeschneiderten Implementierungen. Die Methodik ist wichtiger als das Framework — wir wählen basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen.
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Lassen Sie uns besprechen, wie dieser Service Ihre spezifischen Herausforderungen adressieren und echte Ergebnisse liefern kann.