LLM-Funktionen in Ihrer App
Suche in natürlicher Sprache, Zusammenfassungen, Extraktion und Klassifizierung – in den Screens und APIs, die Ihre Nutzer schon verwenden.
KI-Integrationen & Agenten
KI in dem Produkt, das Sie schon haben.
Wir binden LLMs und Agenten an Ihre bestehende App, Ihr Backend und Ihre Abläufe an – auf AWS Bedrock oder auf Open-Source-Modellen, die Sie selbst hosten. Ihr Code bleibt Ihr Code; die KI-Schicht bekommt die Schutzmechanismen, Evals und Kostengrenzen, die der Produktivbetrieb braucht.
Ihr Stack, plus eine KI-Schichtin Ihrer bestehenden Codebasis
- Ihre AppFlutter · React · Web
- Ihr BackendGo · Node.js · PHP
- KI-SchichtPrompts · Tools · Evals · Guardrails
- ModelleAWS Bedrock oder Llama · Qwen · Mistral
Was wir integrieren
Von einer KI-Funktion bis zu Agenten, die einen Ablauf übernehmen.
Agenten mit Ihren Tools
Agenten, die Ihre APIs und Datenbanken über definierte Tools aufrufen, vor riskanten Schritten einen Menschen fragen und jede Aktion protokollieren.
Agent-Harnesses
Die Laufzeitumgebung rund um das Modell: Tools, Berechtigungen, Gedächtnis, Wiederholungen, Kostengrenzen und Audit-Trail. Wir bauen sie für Ihren Stack; unser eigenes internes Harness hat uns gezeigt, was es braucht.
Private, selbst gehostete KI
Open-Source-Modelle (Llama, Qwen, Mistral) mit Ollama oder vLLM auf Ihrer Infrastruktur – für Daten, die sie nicht verlassen dürfen.
Warum es hält
Eine API aufzurufen dauert einen Tag. Der Produktivbetrieb ist die eigentliche Arbeit.
Eine Integration berührt echte Nutzer, echte Daten und eine echte Rechnung. Diese Teile bauen wir von Anfang an ein.
Eine Schnittstelle, austauschbare Modelle
Die KI sitzt hinter einer Schnittstelle in Ihrem Code, damit Modell oder Anbieter wechseln können, ohne das Produkt anzufassen – so wie ParsePrime von einem lokalen Qwen-Modell zu Gemini gewechselt ist.
Tools mit Berechtigungen
Agenten erreichen nur die Aktionen, die Sie erlauben. Alles, was schreibt, sendet oder bezahlt, wartet auf die Freigabe durch einen Menschen.
Evals mit Ihren echten Fällen
Ein Testset aus Ihren Daten, das bei jeder Prompt- oder Modelländerung neu läuft – Qualität wird gemessen, nicht gefühlt.
Schutz vor Prompt Injection
Dokumente, E-Mails und Nutzereingaben werden als Daten behandelt, nie als Anweisungen.
Grenzen für Kosten und Latenz
Token-Budgets, Caching, Timeouts und Wiederholungen pro Funktion, damit die Rechnung planbar bleibt.
Logs und Audit-Trail
Jeder Modellaufruf und jede Agentenaktion wird aufgezeichnet, damit Sie erklären können, was die KI getan hat und warum.
Wie wir arbeiten
Mit einem Ablauf starten. Ihn solide machen.
Die KI schreibt den Code in unserem internen Agent-Harness. Senior Engineers entwerfen die Integration, prüfen jede Änderung und verantworten jedes Release.
- 01 · Analyse
Den Ablauf erfassen
Wo KI hilft, welche Daten und Systeme sie braucht und was schiefgehen kann.
- 02 · Prototyp
Mit Ihren Daten testen
Modelle und Anbieter an echten Fällen verglichen, bevor etwas darum gebaut wird.
- 03 · Integration
In Ihren Stack einbauen
APIs, Tools und Oberfläche in Ihrem Code, mit wöchentlichen Demos zum Ausprobieren.
- 04 · Absichern
Guardrails & Evals
Berechtigungen, Injection-Tests und Kostengrenzen, geprüft von einem Senior Engineer.
- 05 · Betrieb
Betreiben und verbessern
Monitoring, Modell-Upgrades und neue Tools, gesteuert von der echten Nutzung.
Wo Ihre KI läuft
Gemanagt oder selbst gehostet – Ihre Daten entscheiden.
| AWS Bedrock | Selbst gehostete offene Modelle | |
|---|---|---|
| Ideal für | Schneller Start, Spitzenmodelle, schwankende Last | Sensible Daten, hohes gleichmäßiges Volumen, volle Kontrolle |
| Modelle | Gemanagte Foundation Models über eine API | Llama, Qwen, Mistral über Ollama oder vLLM |
| Daten | Bleiben in Ihrem AWS-Konto und Ihrer Region | Verlassen nie Ihre Infrastruktur |
| Kosten | Bezahlung pro Token | Bezahlung für GPUs; günstiger bei gleichmäßiger Last |
| Typisches Setup | Eine Lambda-Funktion oder ein ECS-Service, der Bedrock aufruft | Ollama für den Prototyp, vLLM für den Produktivbetrieb |
Belege
KI, die wir ausgeliefert haben und betreiben.
Ein Vision-LLM in Produktion
ParsePrime, unser eigenes Produkt: Dokumente rein, CSV-Tabellen raus – mit strikten Schemata, Injection-Schutz und Kostenbudgets pro Tarif.
Die ParsePrime-Geschichte lesen →KI-Agenten in einem Bauunternehmen
Agenten auf Claude für Ausschreibungen, Hochbau und Wasserbau, plus Schulungen, damit das Team eigene Agenten baut.
Den Fall lesen →Suche in natürlicher Sprache in einer Mobile-App
In der WeReload-App tippen Nutzer, was sie suchen, und Groq liefert passende Ergebnisse in unter einer Sekunde. Das dafür gebaute Dart-SDK haben wir veröffentlicht.
groq auf pub.dev → FAQ
KI-Integrationen, kurz erklärt.
Können Sie KI ohne Neuentwicklung in unsere App bringen?
Ja. Die KI-Schicht kommt neben Ihren bestehenden Code, meist als Service mit ein paar Endpunkten. Wir arbeiten in Flutter-, React-, Go-, Node.js- und PHP-Codebasen.
AWS Bedrock oder ein selbst gehostetes Modell – wie entscheiden wir?
Danach, wohin Ihre Daten dürfen, welche Last Sie erwarten und welche Qualität die Aufgabe braucht. Wir testen Kandidaten an Ihren eigenen Fällen und entscheiden anhand der Ergebnisse.
Was ist ein Agent-Harness?
Die Software rund um ein Modell, die es zum Agenten macht: die Tools, die es aufrufen darf, Berechtigungen, Gedächtnis, Wiederholungen, Grenzen und Logs. Ohne sie bleibt ein Agent eine Demo.
Werden unsere Daten zum Training von Modellen verwendet?
Nicht mit den Setups, die wir bauen. Bei AWS Bedrock werden Prompts und Antworten nicht zum Training der Modelle verwendet und bleiben in Ihrem AWS-Konto und Ihrer Region; bei selbst gehosteten Modellen verlässt nichts Ihre Infrastruktur.
Kann ein Agent selbstständig handeln?
Nur so weit, wie Sie es erlauben. Reine Leseschritte können automatisch laufen; alles, was schreibt, sendet oder bezahlt, wartet auf die Freigabe durch einen Menschen.
Wem gehören Code, Prompts und Agenten?
Ihnen. Code, Prompts, Tools, Evaluationssets und Dokumentation gehören Ihnen und bleiben nach Projektende bei Ihnen.
Sagen Sie uns die Aufgabe. Wir entwerfen die Integration.
Beschreiben Sie den Ablauf oder die Funktion. Wir melden uns mit Ansatz, Zeitplan und Kosten.