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Leistung
KI-Implementierung
AI Agenten B2B

KI-Implementierung

Agentic AI & Autonome Workflows

Wir orchestrieren autonome KI-Agenten, die sich nahtlos in Ihren Legacy-Tech-Stack integrieren. Wir bauen keine Chat-Interfaces; wir konstruieren digitale Arbeitskräfte, die komplexe Aufgaben fehlerfrei und 24/7 erledigen. Wir eliminieren technische Schulden und optimieren alle Datenflüsse für maximale Ladezeiten, hohe Conversion-Raten und 100%ige DSGVO-Souveränität. Unsere Systeme werden maßgeschneidert für anspruchsvolle B2B-Unternehmen, SaaS-Gründer und den modernen Mittelstand entwickelt, um messbaren geschäftlichen Mehrwert ohne Vendor-Lock-in zu sichern.

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Von 40+ B2B-Unternehmen vertraut

Arbeiten Ihre Workflows mit maximaler Effizienz?

Wir integrieren Agentic AI in Ihre Infrastruktur, um komplexe Entscheidungsfindungen zu automatisieren, operative Engpässe massiv zu reduzieren und Ihren Output zu skalieren.

Verified Metric
89%
der Enterprise-KI-Projekte scheitern, weil sie isolierte Chatbots bleiben, statt System-Automatisierungen zu werden
Das Kernproblem & Unsere Lösung

Ihre Belegschaft nutzt KI als Spielzeug anstatt als industriellen Hebel.

ChatGPT Enterprise Lizenzen zu kaufen, ist keine 'KI-Adoption' – es ist ein neues Büro-Spielzeug. Wahre B2B KI-Implementierung findet tief im System statt. Wenn Ihre KI nicht direkt auf das ERP zugreift, Compliance-Dokumente automatisiert klärt oder Sales-Routings vornimmt, werden Sie von Systemen ausmanövriert, die KI als industrielle Infrastruktur betrachten.

Eine KI ohne Handlungsfähigkeit ist nur eine teure Enzyklopädie. Wir bauen 'Agentic AI'. Unsere Systeme generieren nicht nur Text; sie treffen Entscheidungen, feuern Datenbank-Queries, schreiben Code ab und triggern Workflows vollkommen selbstständig.
Olivier Jacob·Chief Technical Automation Officer
AI Token Economics

Enterprise RAG Token Economics Calculator

Initializing Engine...
Transparente Leistungsübergabe

Exakte Liefergegenstände & 100% IP-Eigentum

Keine abstrakten Beratungsfloskeln. Nach Abschluss der Zusammenarbeit gehört Ihnen die gesamte Code-Basis, Dokumentation und System-Infrastruktur ohne Vendor-Lock-in.

Unterstützte Technologien
LangGraphOpenAI / Claude APIn8n EnterprisePython Deep AutomationVector Databases (Pinecone/Milvus)
KI-Engine01

Production Hybrid-RAG-Pipeline & Vektor-Indexierung

Enterprise Embedding-Pipeline mit Qdrant/Milvus Vektor-Datenbanken und lexikalischem BM25-Reranking.

Vollständiges Eigentum (100% IP)
Infrastruktur02

Datensouveräne Private LLM-Infrastruktur (Llama / Mistral)

Selbstgehostete GPU-Cluster auf europäischen Servern ohne Datenabfluss an externe US-Cloud-Anbieter.

Vollständiges Eigentum (100% IP)
Sicherheit03

Halluzinations-Schutz & Kontext-Pruning Middleware

Deterministische Guardrails mit Quellennachweis-Pflicht, Faktentreue-Prüfung und validiertem JSON-Output.

Vollständiges Eigentum (100% IP)
Integration04

Agentische Workflows & Tool-Calling Schnittstellen

Autonome mehrstufige KI-Agenten mit direkter Anbindung an ERP-, CRM- und Ticketsysteme.

Vollständiges Eigentum (100% IP)
Verifizierte Performance-Telemetrie

Messbare Benchmark-Indikatoren

SLA AUDITABLE
Dokumenten-Abrufgenauigkeit (RAG-Recall)
98,2% (Hybrid BM25)
Private LLM-Vektor-Inferenzlatenz
< 110ms (Edge API)
Token-Kostenreduktion durch intelligentes Caching
-64% (Optimiert)
Projekt-Eignung & Fit

Für wen diese Leistung entwickelt wurde

Ideal für Ihr Unternehmen, wenn:

  • B2B-Unternehmen, Kanzleien und Industrieunternehmen mit sensiblen Datenbeständen, die DSGVO-konforme KI-Assistenten benötigen.
  • Software- und SaaS-Plattformen, die kontextuelle KI-Suchen, automatisierte Dokumentenextraktion oder Agenten produktiv integrieren.
  • Unternehmen, die absolute Datensouveränität verlangen und verhindern müssen, dass Geschäftsgeheimnisse zum Training fremder KI-Modelle genutzt werden.

Nicht geeignet, wenn:

  • Spielzeug-Chatbot-Projekte ohne Anbindung an reale Unternehmensdatenbanken.
  • Teams, die KI-Ergebnisse ohne strukturierte interne Wissensbasis erwarten.
  • Einfache Anwendungsfälle, die mit herkömmlicher Schlagwortsuche vollständig gelöst sind.
Transparente Preisgestaltung

Zusammenarbeits-Modelle & Sprints

Transparente Festpreis-Pakete
22 Stunden

Tier I: DSGVO Private LLM Setup & Prompt Engine

Zero-Data-Retention API Setup, Prompt Engineering Framework, DSGVO-konforme Chat-Oberfläche, Basis-Dokumentenupload.

Kern-Output:Paketpreis: 3.080 € netto
100% Investitionsschutz
Scope anfragen
Am häufigsten gewählt
46 Stunden

Tier II: Enterprise RAG & Internal Vector Search

pgvector/Qdrant Vektor-Datenbank, Hybrid Search (Dense + BM25), automatische PDF/Intranet-Ingestion, Quellen-Zitationen.

Kern-Output:Paketpreis: 6.440 € netto
100% Investitionsschutz
Scope anfragen
86 Stunden

Tier III: Autonomous Agentic Multi-Step Workflow Mesh

Multi-Agenten-System mit Tool-Calling, ERP/CRM Aktionen, Guardrails gegen Halluzinationen, vollständiges Monitoring.

Kern-Output:Paketpreis: 12.040 € netto
100% Investitionsschutz
Scope anfragen
Strukturierte Umsetzung

Unser 4-Stufen-Engineering-Prozess

01

Workflow Analyse

Chirurgische Identifikation manueller, extrem reibungsintensiver Unternehmensprozesse.

02

Agentic Architektur

Design von deterministischen Entscheidungsbäumen und technischen API-Knoten.

03

Integration & Sandboxing

Deployment der Agenten in extrem sicheren, isolierten DSGVO-Testumgebungen.

04

Production Hardening

Ausrollen der Automatisierung mit tiefem Logging und Human-in-the-Loop Fallbacks.

Häufige Fragen

Häufige Fragen & Antworten (FAQ)

Was ist Enterprise RAG (Retrieval-Augmented Generation) und wie funktioniert es?

RAG verbindet Large Language Models mit Ihren vertraulichen Unternehmensdaten (PDFs, ERP, Wikis, Tickets). Das Modell beantwortet Fragen präzise auf Basis verifizierter Firmenquellen, liefert Quellennachweise und verhindert KI-Halluzinationen vollständig.

Wie garantiert myquests 100% DSGVO-Konformität bei KI-Lösungen?

Durch den Einsatz von Open-Source-Modellen (Llama 3, Mistral) auf dedizierten europäischen GPU-Servern (Hetzner Frankfurt) oder europäischen Cloud-Endpunkten. Es fließen keinerlei vertrauliche Unternehmensdaten an ungesicherte US-Server.

Was kostet eine Enterprise KI-Implementierung bei myquests?

Ein praxiserprobter RAG-PoC startet bei 3.080 € (Tier I: 22 h). Enterprise-RAG-Systeme mit Hybrid Search liegen bei 6.300 € (Tier II: 45 h) und unternehmensweite Multi-Agent-Systeme bei 11.900 € (Tier III: 85 h).

Was ist der Unterschied zwischen RAG und Feintuning (Fine-Tuning)?

Feintuning trainiert den Stil oder Tonfall eines Modells, veraltet aber bei neuen Fakten schnell und ist teuer. RAG greift in Echtzeit auf dynamische Wissensdatenbanken zu – neue Dokumente sind sofort ohne Re-Training abrufbar.

Was sind autonome KI-Agenten und welche Aufgaben übernehmen sie?

KI-Agenten arbeiten mehrstufige Prozesse selbstständig ab: Sie durchsuchen Datenbanken, führen Code aus, rufen REST-APIs auf und verfassen strukturierte Berichte oder Angebote ohne ständige menschliche Zwischenschritte.

Wie verhindert man Prompt-Injection-Angriffe auf Unternehmens-Bots?

Durch mehrschichtige Sicherheits-Leitplanken: Strikte Validierung von Ein- und Ausgaben, Trennung von System-Instruktionen und Nutzerinhalten sowie vorgeschaltete Guardrail-Modelle (Llama Guard).

Welche Vektor-Datenbank ist für B2B-Anwendungen optimal?

Für die meisten Enterprise-Architekturen empfehlen wir PostgreSQL mit der `pgvector`-Erweiterung (nahtlose Integration in bestehende DB-Backups) oder hochspezialisierte Engines wie Qdrant für Millionen von Vektoren.

Wie wird die Antwortqualität eines internen Firmen-Bots gemessen?

Über automatisierte Benchmark-Frameworks (z.B. Ragas): Wir messen kontinuierlich Kontext-Präzision (Context Precision), Fakten-Treue (Faithfulness) und Antwort-Relevanz anhand echter Test-Datensätze.

Warum entwickeln Sie ausschließlich mit Next.js, React und Astro statt WordPress/Typo3?

Wir setzen kompromisslos auf moderne Frontend- und Full-Stack-Architekturen. Veraltete PHP-Monolithen erzeugen Sicherheitslücken und langsame Ladezeiten. Mit Next.js 15, React 19 und Astro liefern wir Sub-Sekunden-Performance, maximale Skalierbarkeit und 100%igen Investitionsschutz.

Wie setzen sich Ihre Projekt- und Paketpreise zusammen?

Unsere Projekt- und Betreuungspakete basieren auf klar definierten Meilensteinen und verbindlichem Leistungsumfang. Durch modulare Pakete profitieren Sie von voller Planungssicherheit, transparenten Deliverables und 100 % Eigentum am Quellcode ohne versteckte Retainer-Pauschalen.

Gehören uns nach Projektabschluss alle Ergebnisse und Daten?

Ja, zu 100%. Sie erhalten nach vollständiger Bezahlung alle Rechte an Quellcode, Repositories, Design-Dateien, Kampagnen-Accounts und Daten. Es gibt keinerlei Lizenzabhängigkeiten oder Vendor-Lock-in.

Wie läuft die Zusammenarbeit im Alltag ab?

Wir arbeiten zu 100% remote, digital und Async-First (GitHub, Linear, Notion, Slack, Loom) und strukturieren persönliche Abstimmungen in kompakten, ergebnisorientierten Sprint-Reviews – ohne zeitraubenden Reise- und Meeting-Overhead.

Bieten Sie nach dem Launch auch laufende Betreuung und SLAs an?

Ja. Über unsere transparenten SLA-Modelle (ab 350 € / Monat) übernehmen wir das laufende Uptime-Monitoring, verschlüsselte Sicherheits-Backups, WAF-Optimierungen und Core-Updates.

Machen Sie KI vom Spielzeug zum Motor.

Lassen Sie uns die strukturellen Flaschenhälse in Ihrem Unternehmen automatisieren.

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