Wir beherrschen die gesamte Schicht: von Inference-Engines (vLLM, TensorRT-LLM) und Agenten-Graphen (LangGraph, MCP) über Vektordatenbanken (Qdrant, BGE-M3) und Datenströme (ClickHouse, Kafka) bis hin zu Systemsprachen (Rust, Go), Orchestrierung (Kubernetes, Terraform) und GPU (NVIDIA CUDA, H100).
Flagship-Engines sind die, die wir am häufigsten produktiv einsetzen — den Rest wählen wir nach der konkreten Aufgabe aus, nicht nach Trends. Diese Breite ermöglicht es, Lösungen für das Problem des Kunden zu entwerfen, statt das Problem an ein einziges, bevorzugtes Tool anzupassen.
Modelle wählen wir per Messung, nicht per Datenblatt. Der OpenClaw-Router betreibt heute 39 Modelle — DeepSeek-V4, Mistral Large 3, Qwen3.5/Coder, GLM-5, Gemma 3/4, Devstral-2 und mehr — jedes mit gemessenem TTFT, Durchsatz und Kontextfenster. Frontier-Modelle (Claude Opus 4, GPT-5, Gemini 3) integrieren wir, wenn ein Projekt es erfordert. PII maskieren wir, bevor etwas die Cloud erreicht, und BGE-M3-Embeddings berechnen wir lokal — sensible Daten verlassen Ihre Infrastruktur nie.