SERVICE — AGENTIC AI
KI-Agenten nach Maß — gebaut, betrieben und erweitert vom Ingenieur, der sie geschrieben hat
Ein KI-Agent (Agentic AI) ist Software, die eine Aufgabe übernimmt, ihre Schritte mit Ihren Tools abarbeitet und einen Menschen fragt, wenn sie unsicher ist. Wir erstellen Ihren auf LangGraph, hosten ihn auf EU-Infrastruktur, die wir selbst betreiben, und erweitern ihn, sobald das Feedback Ihres Teams eintrifft.
EINGANGeine Aufgabe mit Schritten, Tools und Urteil
→
AUSGANGein Agent, der sie erledigt — beaufsichtigt
Das Problem
Agenten-Plattformen von der Stange versprechen Autonomie und liefern eine Demo. Die Aufgabe, die wirklich erledigt werden muss — Auftrag im ERP prüfen, Vertrag nachschlagen, Antwort entwerfen, Termin buchen, die Vertriebsleitung nach dem Rabatt fragen — läuft über vier Systeme und braucht an zwei Stellen Urteilsvermögen. Das ist ein maßgeschneiderter Agent. Und er braucht nach dem Launch jemanden, der ihn verantwortet — keine Agentur, die ein Repository übergibt.
So arbeitet ein Agent
Ein Auslöser startet einen Lauf. Der Agent plant, ruft Ihre Tools auf, prüft sein Ergebnis und hält am menschlichen Freigabepunkt an, bevor etwas Unumkehrbares passiert.
ABB. 2 — AGENTENSCHLEIFE: AUSLÖSER → PLAN → TOOLS → PRÜFUNG → FREIGABE → AKTION
Was wir bauen
- LangGraph-Agentenkern — ein expliziter Graph aus Schritten, Tools und Entscheidungspunkten — einsehbar, testbar, keine Prompt-Schleife, die auf das Beste hofft.
- Tool-Anbindung — Lese- und Schreibzugriff auf ERP, CRM, Postfach, Kalender und Dokumente über APIs oder Model-Context-Protocol-Server (MCP) — auf minimale Rechte beschränkt.
- Menschliche Freigabepunkte — vor Geld, Zusagen oder Kundenkontakt hält der Agent an und wartet auf eine Ein-Klick-Freigabe in Slack, Teams oder per Mail.
- Evals & Tracing — jeder Lauf wird aufgezeichnet (Langfuse, selbst gehostet); ein Testset aus Ihren echten Fällen läuft vor jeder Änderung — Qualität kann nur steigen.
- EU-Hosting, von uns betrieben — Docker auf Hetzner (Deutschland) oder Ihren eigenen Servern: Modell-Gateway, Datenbank, Tracing, Backups, Updates — ein Betreiber für den ganzen Stack.
So sieht ein Lauf aus
Jeder Lauf ist ein Trace: jeder Schritt, Tool-Aufruf und jede Freigabe mit Zeitstempel. Das lesen Sie und wir, wenn etwas schiefgeht — und daraus entsteht das Testset.
LAUF · AUFTRAGSSTATUS-AGENTBEISPIELDATEN
- 00:00.0AUSLÖSERKundenmail: „Wo bleibt Auftrag 48213? Wird bis Freitag gebraucht.“
- 00:00.4PLANAuftrag nachschlagen → Sendung prüfen → Antwort entwerfen → Freigabe, falls der Zusagetermin gefährdet ist
- 00:00.9TOOLerp.get_order(48213) → Status: versendet, 2 Positionen, DHL
- 00:01.6TOOLcarrier.track("JD0148…") → unterwegs, Zustellung voraussichtlich Do
- 00:02.3PRÜFUNGZusagetermin eingehalten · kein Rabatt, keine Erstattung betroffen
- 00:02.5ENTWURFAntwort entworfen (DE, förmlich), 86 Wörter, mit Tracking-Link
- 00:02.6FREIGABEFreigabe angefragt in Slack #support — ausstehend → freigegeben nach 41 s
- 00:44.1AKTIONMail gesendet · Ticket #5531 auf „beantwortet“ gesetzt
8 Schritte · 2 Tool-Aufrufe · 1 Freigabe · 3,1k Tokens
So läuft es ab
01
Aufgabe definieren
Ein halber Tag mit den Menschen, die die Aufgabe heute erledigen. Wir schreiben Schritte, Systeme, Ausnahmen und die Stellen auf, an denen ein Mensch entscheiden muss.
02
Prototyp-Agent
Innerhalb von 2–4 Wochen bearbeitet der Agent echte Fälle im Schattenmodus. Sie sehen jeden Schritt und Tool-Aufruf im Trace und bewerten das Ergebnis.
03
Go-live mit Freigaben
Freigabepunkte, Berechtigungen, Alarme und Testset werden festgezurrt. Der Agent übernimmt die sauberen Fälle; Ihr Team behält den Rest.
04
Betrieb & Ausbau
Monatlich: Wir lesen die Traces und Ihr Feedback, beheben, was fehlschlug, bauen die nächste Fähigkeit — und liefern sie gegen das Testset aus. Der Agent wächst mit Ihrer Nutzung.
Bauen, betreiben, erweitern
Drei Phasen, ein Verantwortlicher. Die erste ist ein Projekt; die anderen beiden ein monatliches Engagement, das Sie jeden Monat beenden können.
Woche 1–4 · Projekt
BAUEN
Ein funktionierender Agent auf Ihren echten Fällen, lückenlos nachvollziehbar.
- Aufgabendefinition mit den Menschen, die sie heute erledigen
- LangGraph-Graph: Schritte, Tools, Freigabepunkte
- Tool-Konnektoren (API / MCP) mit minimalen Berechtigungen
- Testset aus echten Fällen; Schattenläufe, die Sie bewerten
Ergebnis — ein funktionierender Agent auf Ihren Fällen, jeder Lauf als Trace
Monatlich · jederzeit kündbar
BETREIBEN
Ein System, für das jemand verantwortlich ist.
- Hosting auf Hetzner (Deutschland) oder Ihren Servern, von uns betrieben
- Monitoring, Alarme, Backups, Modell- und Abhängigkeits-Updates
- Durchsicht fehlgeschlagener und eskalierter Läufe
- Monatlicher Kosten- und Qualitätsbericht
Ergebnis — Verfügbarkeit, ein benannter Betreiber und ein Bericht
Monatlich · gleiches Engagement
ERWEITERN
Ein Agent, der mit Ihrer Nutzung wächst.
- Das Feedback Ihres Teams wird zur priorisierten Liste
- Nächste Fähigkeit gebaut, gegen das Testset geprüft, ausgeliefert
- Autonomie pro Aktionstyp erweitert, wo die Traces es als sicher zeigen
- Dokumentation aktuell; Ihr Team kann jederzeit übernehmen
Ergebnis — jeden Monat eine neue Fähigkeit, Code und Daten gehören Ihnen
Spezifikationen
| Typischer Stack | LangGraph (Python), Postgres + pgvector, Langfuse-Tracing, EU-gehostetes LLM (Mistral, Azure OpenAI EU) oder lokales Modell via Ollama / vLLM |
|---|---|
| Hosting | Hetzner (Deutschland), Ihre Server oder hybrid — von uns betrieben |
| Integration | ERP, CRM, Microsoft 365 / Google Workspace, Ticketsysteme, jede REST-API, MCP-Server |
| Prototyp-Zeitrahmen | 2–4 Wochen; danach monatlicher Betrieb & Ausbau |
Chatbot, Workflow oder Agent?
Drei verschiedene Werkzeuge. Wir bauen alle drei und wählen nach der Form der Aufgabe — nicht nach Mode.
| Chatbot | Workflow | KI-Agent | |
|---|---|---|---|
| Bekommt | eine Frage | einen Auslöser | ein Ziel |
| Schritte | eine Antwort | feste Abfolge | zur Laufzeit gewählt |
| Tools | liest Dokumente | ruft APIs in fester Reihenfolge | liest und schreibt — wählt selbst |
| Ausnahmen | eskaliert an einen Menschen | wechselt auf einen Fallback-Pfad | plant neu oder fragt einen Menschen |
| Freigaben | optional | an festen Schritten | vor riskanten Aktionen, per Regel |
| Passt zu | FAQ, Support Tier 1 | wiederkehrende, planbare Prozesse | Aufgaben mit Verzweigungen und Urteil |
| Unsere Leistung | KI-Kundenservice | Prozessautomatisierung | diese Seite |
Häufige Fragen
Was ist ein KI-Agent — und was unterscheidet ihn von Chatbot und Workflow?
Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein Workflow führt eine feste Abfolge von Schritten aus. Ein Agent bekommt ein Ziel, wählt Schritte und Tools selbst, prüft sein Ergebnis und fragt einen Menschen, wenn er unsicher ist. Agenten passen zu Aufgaben mit Verzweigungen und Urteilsvermögen; für eine feste Abfolge ist ein Workflow günstiger — und das sagen wir dann auch.
Warum LangGraph und keine Agenten-Plattform?
LangGraph ist Open Source, läuft auf unserer eigenen Infrastruktur und macht jeden Schritt explizit — wir können den Agenten testen, nachvollziehen und ändern, ohne einen Anbieter dazwischen. Plattformen sind schneller für die Demo und langsamer, sobald Sie etwas brauchen, das sie nicht vorgesehen haben.
Was heißt „Betrieb & Ausbau“ konkret?
Ein monatliches Engagement: Hosting und Monitoring, Modell- und Abhängigkeits-Updates, Durchsicht fehlgeschlagener oder eskalierter Läufe und eine priorisierte Liste von Verbesserungen aus dem Feedback Ihres Teams — gebaut, gegen das Testset geprüft und ausgeliefert. Kündbar jeden Monat; Code und Daten gehören Ihnen.
Darf der Agent eigenständig handeln?
Nur dort, wo Sie es entscheiden. Standard ist beaufsichtigt: Lesen ist frei, Schreiben und Senden warten auf Freigabe. Autonomie wird pro Aktionstyp erweitert, sobald die Traces zeigen, dass es sicher ist — und mit einer Einstellung wieder eingeschränkt.
Was kostet ein KI-Agent?
Zwei Teile. Der Bau ist ein Festpreis, der nach dem kostenlosen Erstgespräch vereinbart wird — bemessen an Aufgabe, beteiligten Systemen und Zahl der Freigabepunkte. Betrieb & Ausbau ist eine Monatspauschale, bemessen an Hosting-Umfang und gewünschtem Tempo der Weiterentwicklung — monatlich kündbar. Modellnutzung wird zum Selbstkostenpreis weitergegeben. Listenpreise veröffentlichen wir nicht, weil keine zwei Agenten denselben Umfang haben.
LangGraph oder n8n — was brauchen wir?
n8n, wenn die Schritte feststehen und visuelle Workflows reichen; Ihr Team kann sie selbst pflegen. LangGraph, wenn der Agent Schritte und Tools zur Laufzeit wählen, Zustand über mehrere Runden halten und an Freigabepunkten anhalten muss. Viele Systeme nutzen beides: n8n für Auslöser und Integrationen, ein LangGraph-Agent für das Urteil in der Mitte.
CONTACT — HELLO@OLTEN.AI
Kostenloses 30-Minuten-KI-Audit
Wir sehen uns Ihre Prozesse an, benennen den Use Case mit dem schnellsten Payback — und sagen ehrlich, wenn KI nicht das richtige Werkzeug ist. Keine Folien, keine Verpflichtung.
Oder direkt schreiben: hello@olten.ai