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Visibilio.ai
Wir entwickeln die KI-gestützte Content- und Storytelling-Plattform von Visibilio. Die neuesten Artikel in unserem eigenen Content Hub werden darüber veröffentlicht.
Multi-Agenten · Agentic RAG · MCP
Entwicklung von KI-Agenten
Wir bauen KI-Agenten, die in Ihren Prozessen Informationen abrufen, schlussfolgern und handeln: angebunden an Ihre Systeme und kontrolliert wie jedes andere System im Produktivbetrieb.
Vom Prompt zum produktionsreifen Agentensystem
KI-Agenten sind längst mehr als ein Prompt-Wrapper mit einem Tool-Aufruf. Sie sind lang laufende, zielgerichtete Systeme, die planen, schlussfolgern, Informationen abrufen und handeln, autonom und im großen Maßstab.
Wir entwerfen und bauen Agentenarchitekturen, die echte Geschäftsprobleme lösen: Multi-Agenten-Workflows, die sich abstimmen wie ein gut geführtes Team, Agenten, die über MCP und Ihre Integrationsschicht in Ihren Systemen handeln, Intelligence-Hubs, die das Wesentliche sichtbar machen, und Content-Pipelines mit menschlicher Prüfung.
Was wir bauen
Multi-Agenten-Systeme
Spezialisierte Agenten, die unter einem Koordinator zusammenarbeiten: Ein Rechercheur sammelt Daten, ein Autor entwirft, ein Analyst prüft und ein Herausgeber gibt frei. Gebaut mit LangGraph und CrewAI.
Agentic-RAG-Pipelines
Retrieval, das vorausplant. Unsere Agentic-RAG-Systeme wählen eine Retrieval-Strategie, leiten Anfragen über mehrere Wissensbasen, halten den Kontext über Sitzungen hinweg und verfeinern ihre Antworten. So werden aus statischen Dokumentenablagen lebendige Wissensquellen.
Per MCP angebundene Agenten
Das Model Context Protocol (MCP) ist der offene Standard, um Agenten mit Tools und Daten zu verbinden. Wir bauen MCP-native Agenten, die Ihr CRM, Ihr ERP und Ihre Analytics über standardisierte, nachvollziehbare Schnittstellen erreichen statt über fragilen Punkt-zu-Punkt-Code.
Intelligence-Hubs für Unternehmen
Plattformen, die Daten für Entscheider sammeln, aufbereiten und präsentieren. Agenten verknüpfen interne Kennzahlen, Marktsignale und Wettbewerbsinformationen und liefern so zeitnah Erkenntnisse.
Agenten für die Content-Erstellung
Agenten, die Inhalte recherchieren, entwerfen, prüfen und kanalübergreifend veröffentlichen. Sie richten sich nach der Tonalität Ihrer Marke, Ihrer Zielgruppe und Ihrem redaktionellen Workflow, mit menschlicher Freigabe dort, wo es am meisten zählt.
Im Produktivbetrieb
Für Agenten gebaut
Diese Website
kondevs.com betreibt einen rein lesenden MCP-Server mit vier Tools und einen A2A-Agenten, schützt seine Publishing-API mit OAuth und liefert KI-Agenten jede Seite als Markdown. Zur MCP-Server-Card.
Unser Ansatz
- Architektur zuerst. Jedes Agentensystem beginnt mit einer klaren Architektur: definierte Rollen, Tool-Grenzen, Memory-Strategie und Fehlerbehandlung. Wir planen vom ersten Tag an für den Produktivbetrieb.
- Sicherheit von Anfang an. Agenten, die Tools nutzen, öffnen neue Angriffsflächen. Wir begrenzen Berechtigungen, protokollieren Tool-Zugriffe und überwachen das Verhalten der Agenten so konsequent wie bei jedem anderen produktiven System.
- Enterprise Integration. Durch unsere Wurzeln in EAI wissen wir, wie Unternehmenssysteme miteinander kommunizieren. Wir verbinden Agenten-Workflows über APIs, Middleware, Event-Busse und MCP-Server mit Ihren Plattformen.
- Menschliche Aufsicht. Volle Autonomie ist nicht immer das Ziel. Wir bauen konfigurierbare Checkpoints ein: Prüfschritte, Freigabeprozesse und manuelle Eingriffe.
Anwendungsfälle
| Anwendungsfall | Was die Agenten tun | Ergebnis |
|---|---|---|
| Automatisierte Content-Pipelines | Multi-Agenten-Workflows recherchieren, entwerfen, prüfen, optimieren und veröffentlichen Inhalte | Schnellere Redaktionszyklen mit einheitlicher Markentonalität |
| Kundenanalyse | Analysieren Interaktionen über alle Kanäle, machen Muster sichtbar und stoßen eine personalisierte Ansprache an | Gesprächsdaten werden zu Umsatzsignalen |
| Strategische Entscheidungsunterstützung | Verdichten Marktdaten, interne KPIs und externe Signale zu Dashboards und Briefings | Briefings, auf deren Grundlage Führungsteams handeln können |
| Wissensmanagement | Agentic RAG macht Unternehmenswissen durchsuchbar, kontextbezogen und nutzbar | Intelligente Assistenten statt statischer Wikis |
Technologien, die wir einsetzen
- LangGraph
- CrewAI
- Model Context Protocol (MCP)
- Agentic RAG
- LLM-Orchestrierung
- Vektordatenbanken
- Python
- Node.js
Häufige Fragen
Was liefert KONDEVS bei der Entwicklung von KI-Agenten?
Produktionsreife KI-Agentensysteme, die planen, schlussfolgern, Informationen abrufen und handeln. Dazu gehören Multi-Agenten-Systeme, Agentic-RAG-Pipelines, per MCP angebundene Agenten, Agenten für die Content-Erstellung und Intelligence-Hubs für Unternehmen.
Was ist eine Agentic-RAG-Pipeline?
Retrieval, das vorausplant: Das System wählt eine Retrieval-Strategie, leitet Anfragen über mehrere Wissensbasen, hält den Kontext über Sitzungen hinweg und verfeinert seine Antworten. So werden aus statischen Dokumentenablagen lebendige Wissensquellen.
Wie geht KONDEVS mit der Sicherheit von Agenten und menschlicher Aufsicht um?
Agenten werden vom ersten Tag an für den Produktivbetrieb entworfen, mit eng begrenzten Berechtigungen, protokolliertem Tool-Zugriff und Verhaltensüberwachung. Die Systeme enthalten konfigurierbare Checkpoints für menschliche Aufsicht: Prüfschritte, Freigabeprozesse und manuelle Eingriffe.
Welche Technologien kommen bei der Entwicklung von KI-Agenten zum Einsatz?
LangGraph, CrewAI, das Model Context Protocol (MCP), Agentic RAG, LLM-Orchestrierung, Vektordatenbanken, Python und Node.js. Agenten-Workflows werden über APIs, Middleware und MCP-Server an Unternehmensplattformen angebunden.
Können Agenten an SAP-, CRM- oder ERP-Systeme angebunden werden?
Ja. Dank unserer Wurzeln in der Integration erreichen Agenten Ihre Systeme über APIs, Middleware, Event-Busse und MCP-Server, einschließlich SAP ERP und S/4HANA über webMethods und SEEBURGER.