cashcrown // KI-Agenten

Autonome Agenten und KI-Orchestrierung

Agenten, die die Arbeit erledigen. Nicht solche, mit denen Sie nur chatten.

Die meisten „KI im Unternehmen“-Lösungen enden bei einem Chat, den man überwachen muss. Ein ausführender Agent ist anders: Er erhält einen klaren Umfang, Tools und Sicherheits-Gateways, und der Zugriff auf Modelle erfolgt immer über einen Router — mit PII-Maskierung vor der Cloud.

Wir bauen Agenten für Kundenservice, Vertrieb und SDR, E-Mails, Dokumente (OCR, Klassifizierung), Angebotserstellung und Systemintegration. Die Orchestrierung durch Zustandsgraphen (LangGraph, MCP) ermöglicht Kontrolle über den Ablauf und die Auditierbarkeit jedes Schritts. Wir starten mit einem Prozess und einem Piloten — wir zeigen einen funktionierenden Agenten, bevor wir um Vertrauen bitten.

// 01Problem

Die meiste „KI im Unternehmen“ endet bei einem Chat, den man beaufsichtigen muss. Prozesse brauchen weiterhin einen Menschen in jeder Schleife — Lead-Qualifizierung, E-Mail-Bearbeitung, Angebotserstellung, Dokumente. Die Zeit versickert in Wiederholungen statt in Entscheidungen.

// 02Ansatz

Wir bauen Agenten als Ausführungsschicht: Plan → Aktion → Verifizierung, mit Zugriff auf Werkzeuge (APIs, Datenbanken, Warteschlangen) und einem belastbaren Protokoll. Jeder Agent hat einen klaren Umfang, Sicherheitsschranken und berichtet die Wahrheit — nicht Optimismus. Die Orchestrierung läuft über Zustandsgraphen; der Modellzugriff erfolgt stets über den Router.

AI gateway / routerLangGraphMCPn8nFastAPIkolejki zadań

// 03Prozess

Prozesslandkarte
Wir zerlegen den realen Ablauf in Schritte, Daten und Entscheidungspunkte.
Agent + Werkzeuge
Wir definieren Umfang, Werkzeuge und Schranken; wir binden den LLM-Router ein.
Schleife mit Beweis
Plan → Ausführung → Verifizierung (Protokoll/Test), mit Rollback.
Einführung und Überwachung
Beobachtbarkeit, Alarme, schrittweise Erweiterung der Autonomie.

// 04Was Sie bauen können

cashcrown@lab: agenci --listready

Kundenservice-Agent — antwortet rund um die Uhr, eskaliert, protokolliert
Vertriebs- / SDR-Agent — qualifiziert Leads und betreibt Nachfassen
E-Mail-Agent — sortiert, entwirft, fasst zusammen
Angebots-Automatisierung — Kalkulationen und Angebote aus Daten
Dokumenten-Agent — Extraktion, Klassifizierung, OCR

// 05Beispiele: wie wir es bauen

Fertige Systeme in diesem Bereich — aus gemessenen Modellen und Komponenten, live zu testen:

Concierge RAG — ein Assistent auf Ihrem WissenWir verwandeln eine Kundenfrage in eine belegte Antwort — aus Ihrem Wissen, 24/7, ohne Halluzinationen.Ein autonomer Agent mit ToolsEin Agent, der Aufgaben mit Tools erledigt — unter Aufsicht (Human-Gate bei irreversiblen Aktionen).Doc Intelligence — ein Dokument in abfragbares WissenEin hochgeladenes PDF/Bild wird zu Zusammenfassung, extrahierten Feldern und Q&A mit Zitaten.Mehrsprachiger Help-Desk — ein Team, jede SpracheDer Kunde schreibt in seiner Sprache, der Agent liest in seiner — Übersetzung, RAG und Routing in einem Fluss.Recherche-Agent — von Quellen zum BerichtSammelt öffentliche Quellen, verifiziert, synthetisiert und schreibt einen belegten Bericht — unter Aufsicht.

// 06FAQ

Hat der Agent Zugriff auf unsere Systeme?

Nur in dem Umfang, den Sie festlegen — über API-Verträge und Berechtigungsschranken. Jede Aktion wird protokolliert und ist umkehrbar.

Wie steht es um die Datensicherheit?

Der Modellzugriff läuft über den Router; wir maskieren PII, bevor irgendetwas in die Cloud gelangt, und sensible Pfade verarbeiten wir lokal (self-hosted LLM + BGE-M3).

Wie fangen wir an?

Mit einem Audit eines einzelnen Prozesses und einem Pilotprojekt. Wir zeigen einen funktionierenden Agenten, bevor wir um Ihr Vertrauen bitten.

Was kostet ein Agent und wann rechnet er sich?

Wir arbeiten in Spannen je nach Umfang — der Einstieg ist ein Pilot zu Festkosten mit einem messbaren KPI. Verschlingt ein Prozess ein Dutzend bis mehrere Dutzend Stunden im Monat, amortisiert sich die Einführung meist in 2–4 Monaten. Die Rendite berechnen Sie in unserem ROI-Rechner.

Ist der Agent mit dem AI Act und der DSGVO konform?

Ja — wir planen Konformität von Anfang an ein: der Agent stellt sich als KI vor (Transparenz), unumkehrbare Aktionen erfordern eine Bestätigung (Human-Gate, menschliche Aufsicht), und jeder Schritt wird protokolliert. PII maskieren wir vor der Cloud; Profiling oder Entscheidungen über Menschen erfordern eine DSFA.

// →Verwandt

Leistungen in dieser Domäne

Produkt: OpenClaw

Referenzen

Beginnen wir mit einem Audit und einem Pilotprojekt.

Wir zeigen ein funktionierendes System, bevor wir um Ihr Vertrauen bitten.

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Autonome Agenten und KI-Orchestrierung

Agenten, die die Arbeit erledigen. Nicht solche, mit denen Sie nur chatten.

// 01Problem

// 02Ansatz

AI gateway / routerLangGraphMCPn8nFastAPIkolejki zadań

// 03Prozess

Prozesslandkarte
Wir zerlegen den realen Ablauf in Schritte, Daten und Entscheidungspunkte.
Agent + Werkzeuge
Wir definieren Umfang, Werkzeuge und Schranken; wir binden den LLM-Router ein.
Schleife mit Beweis
Plan → Ausführung → Verifizierung (Protokoll/Test), mit Rollback.
Einführung und Überwachung
Beobachtbarkeit, Alarme, schrittweise Erweiterung der Autonomie.

// 04Was Sie bauen können

cashcrown@lab: agenci --listready

Kundenservice-Agent — antwortet rund um die Uhr, eskaliert, protokolliert
Vertriebs- / SDR-Agent — qualifiziert Leads und betreibt Nachfassen
E-Mail-Agent — sortiert, entwirft, fasst zusammen
Angebots-Automatisierung — Kalkulationen und Angebote aus Daten
Dokumenten-Agent — Extraktion, Klassifizierung, OCR

// 06FAQ

Hat der Agent Zugriff auf unsere Systeme?

Nur in dem Umfang, den Sie festlegen — über API-Verträge und Berechtigungsschranken. Jede Aktion wird protokolliert und ist umkehrbar.

Wie steht es um die Datensicherheit?

Der Modellzugriff läuft über den Router; wir maskieren PII, bevor irgendetwas in die Cloud gelangt, und sensible Pfade verarbeiten wir lokal (self-hosted LLM + BGE-M3).

Wie fangen wir an?

Mit einem Audit eines einzelnen Prozesses und einem Pilotprojekt. Wir zeigen einen funktionierenden Agenten, bevor wir um Ihr Vertrauen bitten.

Was kostet ein Agent und wann rechnet er sich?

Ist der Agent mit dem AI Act und der DSGVO konform?

Beginnen wir mit einem Audit und einem Pilotprojekt.

Wir zeigen ein funktionierendes System, bevor wir um Ihr Vertrauen bitten.

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