Cloudnonic konzipiert, entwickelt und betreibt KI-Agenten und LLM-Integrationen für Unternehmen, die einen Prozess Ende zu Ende automatisieren wollen, nicht eine Demo. Wir arbeiten mit n8n und Dify für Workflow- und Support-Agenten und in Python mit LangChain, LangGraph und LlamaIndex, wenn der Agent Teil eines Produkts ist. Jeder Agent geht mit Evaluationsset, Guardrails, Logging und einem Senior-Entwickler live, der in Produktion dafür verantwortlich ist.
Ein Prototyp, der mit zehn Beispielen funktioniert hat, geht ohne Evaluationsset live, und Qualität wird daran gemessen, wer sich zuerst beschwert.
Stille Fehler in kundenseitigen Antworten, ein Rollback nach dem ersten Vorfall und ein Team, das Automatisierung nicht mehr traut.
Kein Agent geht in Produktion ohne ein Testset aus echten Fällen und eine mit dem Fachverantwortlichen vereinbarte Qualitätsschwelle.
Der Agent wird auf die Entscheidung angesetzt, die einen Menschen braucht, während die repetitive Datenarbeit drumherum manuell bleibt.
Falsche Entscheidungen im großen Maßstab und keine messbare Zeitersparnis.
Wir kartieren zuerst den Prozess und automatisieren die deterministischen Schritte vollständig. Das Modell übernimmt die engen Urteilsfragen, in denen es gut ist, mit Übergabepfad.
Der Modellanbieter ändert das Verhalten, eine angebundene API ändert ihr Schema, und der Agent verschlechtert sich, ohne dass jemand hinsieht.
Wochen schlechter Ausgaben, bevor es jemand bemerkt, und ein Neubau statt einer Korrektur.
Jeder Agent hat Logging, Qualitätsmetriken und einen namentlich benannten Entwickler in Bereitschaft, als Teil des Engagements, nicht als Zusatz.
Die meiste Agentenarbeit beginnt als erster Agent mit festem Umfang und messbarem Ziel und geht dann in ein Produktteam- oder Embedded-Engagement über, sobald er sich bewährt hat. Haben Sie bereits ein Engineering-Team, bauen wir an seiner Seite und lassen Evaluation und Betrieb in Ihren Händen.
Ein eingebettetes Team · Was das verhindert: Einen sechsmonatigen Einstellungsprozess für eine Fähigkeit, die Sie dieses Quartal brauchen, und einen Dienstleister, der außerhalb Ihres Prozesses arbeitet und keine Spur in Ihren Repos hinterlässt.
Die zwei Zusammenarbeitsmodelle →Pro Projekt gewählt. Wir nehmen, was Ihr Team nach uns betreiben kann, nicht was gerade in Mode ist.
n8n
Dify
Python
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
FastAPI
PostgreSQLPostgreSQLFastAPILlamaIndexLangGraphLangChainPythonDifyn8nFünf Formen, die ein Agent in der Praxis annimmt, mit dem Problem, das jede löst, und dem, was sich dadurch im Unternehmen ändert.
Verwandeln Sie repetitive Geschäftsprozesse in intelligente, selbstausführende Workflows, die Ihren gesamten Tech-Stack verbinden—für sofortige Produktivitätssteigerungen und operative Effizienz.
Implementieren Sie produktionsreife KI-Agenten, die Ihren Geschäftskontext verstehen, intelligente Entscheidungen treffen und sich nahtlos in Ihre bestehende Unternehmensinfrastruktur integrieren.
Speziell für Ihre einzigartigen Geschäftsanforderungen entwickelte KI-Agenten—maximaler ROI durch maßgeschneiderte Automatisierung, die mit Ihrem Unternehmen wächst.
KI-gestützte Kundenservice-Agenten, die komplexe Anfragen bearbeiten, Support-Kosten reduzieren und personalisierte Erfahrungen liefern, die Kundenzufriedenheit und -bindung steigern.
End-to-End intelligente Automatisierung, die Ihre Geschäftsprozesse überwacht, analysiert und optimiert—für sofortige Kosteneinsparungen und operative Exzellenz.
Fallstudien in diesem Bereich. Jede Zahl stammt aus der dahinterliegenden Fallstudie.
Python
React
AWSPythonReactAWS
n8n und Dify für Workflow- und Support-Agenten, weil sie Ihrem Team Sichtbarkeit geben und einen Schritt ohne Deployment änderbar machen. Für Agenten, die Teil eines Produkts sind, bauen wir in Python mit LangChain und LangGraph für Orchestrierung und Tool-Aufrufe, LlamaIndex für Retrieval und den Modell-APIs von OpenAI, Anthropic oder einem EU-gehosteten Anbieter direkt, mit eigenem Evaluationscode.
Ja. Retrieval und der Großteil der Verarbeitung können in Ihrem Cloud-Konto laufen, wir begrenzen, was das Modell erreicht, auf das, was die Aufgabe braucht, und nutzen Anbieter mit EU-Datenresidenz oder selbst gehostete Modelle, wo die Datenklassifizierung es verlangt. Der Datenfluss wird vor der Umsetzung dokumentiert.
Mit einem Evaluationsset aus echten Fällen, das vor dem Launch aufgebaut und bei jeder Änderung erneut ausgeführt wird, plus Produktionsmetriken zu Qualität, Latenz und Kosten pro Durchlauf. Die Schwelle für den Livegang vereinbart der Fachverantwortliche, nicht wir.
Ein erster Agent mit definiertem Umfang, Evaluation und Betrieb dauert typischerweise vier bis acht Wochen. Die Abrechnung ist ein Festpreis für diesen ersten Agenten und eine monatliche Pauschale, wenn die Arbeit weitergeht. Jedes Engagement beginnt mit einem Scoping, bevor es ein Angebot gibt.
Jede Leistung auf dieser Seite wird mit unserem AI-Native-Prozess geliefert: Spezifikationen als Quelle der Wahrheit, Agenten in der Pipeline und ein namentlich verantwortlicher Entwickler, der auf Staging freigibt.
Wie wir mit KI entwickeln →