KI-Agenten Entwickler

KI-Agenten Entwickler für Workflows, die wirklich funktionieren

Stilisiertes 3D-Diagramm: KI-Agent verbunden mit Tools, Guardrails und Cost-Caps
  • 10+Jahre Senior Backend & SaaS
  • 24 hAntwort auf Anfragen
  • DACHDSGVO, deutsche Verträge
  • FestpreisDiscovery in 5 Tagen

Was ich für Sie als KI-Agenten Entwickler baue

Ich entwickle Agenten in Ihrem bestehenden Stack (Node, Python, Java, .NET) mit den Frameworks, die zu Ihrem Use Case passen: Anthropic Tool Use, OpenAI Agents SDK, LangGraph, Microsoft Semantic Kernel. Das Framework ist die kleinste Entscheidung. Wichtiger ist, was drumherum passiert.

Jeder Agent läuft am Ende durch Code-Review, hat Tests für die Tool-Layer, ein Eval-Set für die LLM-Antworten und ein Dashboard für Token-Verbrauch und Tool-Erfolgsraten.

  • Customer-Support-Agenten: Tickets klassifizieren, Stammdaten anreichern, Antwortentwürfe vorbereiten
  • Procurement-Agenten: Lieferantenanfragen, Angebotsvergleich, Bestellung mit Bestätigung
  • Research-Agenten: strukturierte Recherche, Quellenliste, Markdown-Briefing
  • Datenextraktion-Agenten: komplexe PDFs lesen, strukturierte Felder, Zielsystem-Write
  • Code- und DevOps-Agenten: Bugfixes, Releases, Routine-PRs in Ihrem Repo

Was ich nicht baue und warum

Ehrliche Vorab-Filter sparen beiden Seiten Zeit. Drei Dinge baue ich bewusst nicht.

Erstens: vollautonome Agenten, die ohne Eskalation Geld bewegen oder Verträge schließen. Das Risiko-Ertrags-Verhältnis stimmt heute noch nicht.

Zweitens: Agenten ohne klare Erfolgsmetrik. Wenn niemand sagen kann, wie wir messen, ob der Agent gut funktioniert, baue ich erst die Metrik.

Drittens: Agenten als Selbstzweck, wo ein deterministischer Workflow oder eine RAG-Antwort reicht. Ein Agent ist die teuerste Architektur: Er sollte nur dort sein, wo er gebraucht wird.

Wie ein typisches Agenten-Projekt mit mir abläuft

Ich arbeite in drei Stufen, die jede für sich einen Wert liefern. Sie können nach jeder Stufe entscheiden, ob es weitergeht.

  • Discovery (5 Tage, Festpreis): Use Case schärfen, Tools definieren, Erfolgsmetrik festlegen, Architektur-Skizze, Risiko-Klassifizierung (auch im EU-AI-Act-Kontext)
  • Pilot (3–6 Wochen): Read-only Agent in Ihrer Umgebung, mit echten Daten, mit Eval-Set. Am Ende: Demo gegen die definierten Metriken.
  • Produktivierung (4–10 Wochen): Write-Aktionen mit Human-in-the-Loop, Guardrails, Tracing, Cost-Caps, Übergabe-Doku, optional Schulung Ihres Teams

Stack und Frameworks, mit denen ich arbeite

Ich bin Framework-agnostisch und wähle pro Projekt. Was ich nicht mache: ein Tool aus Liebhaberei einsetzen, das nicht zu Ihrem Stack passt.

  • Modelle: Claude Sonnet/Opus, GPT-4/4.1, Gemini, lokale Modelle (Llama, Mistral) wo DSGVO-Anforderungen es verlangen
  • Frameworks: LangGraph, OpenAI Agents SDK, Anthropic Tool Use direkt, Semantic Kernel, AutoGen, pro Use Case
  • Orchestrierung: n8n, Temporal, Inngest oder eigenes Backend, je nach bestehender Infrastruktur
  • Vector Stores: Qdrant, pgvector, Azure AI Search, Pinecone, pro Anforderung
  • Observability: LangSmith, Helicone, OpenLLMetry oder eigenes Logging, eingebettet in Ihre vorhandene Pipeline

Häufige Fragen

Wie unterscheidet sich ein KI-Agent von einem Chatbot oder einer Workflow-Automatisierung?
Ein Chatbot antwortet, ein Workflow folgt einem festen Pfad. Ein Agent entscheidet selbst, welche Werkzeuge er in welcher Reihenfolge aufruft, bewertet Zwischenergebnisse und plant um. Das eröffnet neue Use Cases, bringt aber auch neue Risiken mit sich: vor allem Nicht-Determinismus, Cost-Explosion und schwerere Testbarkeit. Deshalb baue ich Agenten nur dort, wo sie wirklich gebraucht werden, und nicht als Default.
Welche Use Cases laufen 2026 wirklich produktiv?
Die produktiven Use Cases haben drei Eigenschaften: gut definierte Werkzeuge, klare Erfolgsmessung und akzeptable Fehlerraten. Das trifft heute besonders auf Customer-Support-Triage, Datenextraktion aus Dokumenten, Procurement-Vorbereitung und Software-Engineering-Aufgaben zu. Vollautonome Verkaufs- oder Buchhaltungs-Agenten ohne Human-in-the-Loop sind 2026 noch nicht reif für die meisten Unternehmen.
Wie verhindern Sie, dass ein Agent durch Prompt Injection manipuliert wird?
Vier Maßnahmen kombiniert: Eingaben aus externen Quellen (E-Mails, PDFs, Web) werden als nicht vertrauenswürdig behandelt; schreibende Tools haben strikt minimale Berechtigungen; irreversible Aktionen brauchen explizite Bestätigung; und es gibt harte Stop-Regeln pro Tool. Zusätzlich Logging jeder Aktion mit Trace-ID, damit Auffälligkeiten erkennbar bleiben.
Wie kontrollieren Sie die Cloud-Kosten von Agenten?
Pro Run gibt es ein Token-Cap, eine maximale Iterations-Zahl und ein Cost-Cap. Außerdem Caching für wiederkehrende Tool-Antworten, Modell-Routing (kleines Modell für triviale Schritte, großes nur wo nötig) und ein Dashboard mit Kosten pro Run, pro User und pro Endpoint. Die häufigste Kostenfalle, endlose Loops, wird durch harte Stop-Bedingungen verhindert.
Fällt mein Agent unter den EU AI Act?
Das hängt vom Use Case ab, nicht vom Modell. Ein Agent in HR (Bewerberauswahl), Kreditscoring, kritischer Infrastruktur, Bildung oder bei wesentlichen privaten Dienstleistungen ist mit hoher Wahrscheinlichkeit Hochrisiko. Marketing-Agenten, interne Recherche-Agenten, Code-Agenten sind in der Regel begrenztes oder minimales Risiko. Die Klassifizierung ist Teil meiner Discovery, und das Ergebnis bekommen Sie schriftlich.
Wie schnell kann ein Agenten-Projekt mit Ihnen starten?
Ich melde mich in der Regel innerhalb von 24 Stunden auf eine ernsthafte Anfrage. Eine Discovery-Woche kann meist innerhalb von 2–3 Wochen ab Erstkontakt stattfinden. Pilot-Phasen starten typischerweise direkt im Anschluss an die Discovery.

Bereit loszulegen?

Schildern Sie kurz Ihr Projekt, ich melde mich innerhalb von 24 Stunden.