Verbundene Holzbausteine als Sinnbild vernetzter Agenten
[ 01 ] // LEISTUNGEN · KI SPEZIALIST

Software, die arbeitet,
während du schläfst.

KI-Agenten für Unternehmen — gebaut, nicht beraten.

Multi-Agent-Systeme, Custom GPTs und autonome Worker — gebaut für Mittelstand, der Prozesse automatisieren will, ohne sich an Tool-Suiten zu fesseln.

// AGENT STATUSLIVE · 3 ACTIVE
// simon.cloudrockerrunning ●
// magnus.cloudrockerrunning ●
// teela.cloudrockerrunning ●
// seiten migriert320
// bilder konvertiert724
// laufzeitseit 2026
// SNAPSHOT · Q3 2026 · 3 AGENTS IN PRODUCTION
●3 AGENTS IN PRODUCTION●320 SEITEN MIGRIERT●724 BILDER KONVERTIERT●HUMAN-IN-THE-LOOP · IMMER●CLAUDE · GPT · GEMINI●MCP · LANGGRAPH●3 AGENTS IN PRODUCTION●320 SEITEN MIGRIERT●724 BILDER KONVERTIERT●HUMAN-IN-THE-LOOP · IMMER●CLAUDE · GPT · GEMINI●MCP · LANGGRAPH

Sieben Wege, wie wir liefern — nicht nur referieren.

// 01Grundlagen

Was ein KI-Agent ist.

Der Unterschied zum Chatbot, welche Prozesse sich eignen — und woran Sie erkennen, dass Ihrer nicht dazugehört.

EinstiegEinsatzfälleGrenzen
Mehr erfahren→
// 02

KI-Strategie & Audit.

Ehrlicher Blick auf eure Use-Cases — bevor ihr Geld in Tools steckt. Drei-Tage-Audit, priorisierte Roadmap, klare Empfehlung. Wenn ihr KI nicht braucht, sagen wir's.

Audit · 3 TageRoadmapPoC-PlanVendor-Lock-Check
Audit anfragen→
// 03 · USPHauptangebot

Agenten, die wirklich arbeiten.

KI Agents als Mitarbeiter, nicht als Chatfenster. Klassifizieren, recherchieren, schreiben, entscheiden — 24/7 in Production. Mit Logs, Evals und Human-in-the-Loop wo's zählt.

ClaudeGPT-5MCPHITL
Detail-Seite ansehen→
// 04

Multi-Agent-Systeme.

Mehrere spezialisierte Agenten, die zusammen einen Prozess von Anfang bis Ende übernehmen. Recherche, Schreiben, Review, Freigabe — orchestriert mit Quality-Gates an jedem Übergang.

LangGraphSemantic KernelOrchestrationEvals
Architektur ansehen→
// 05

Custom GPTs & Assistenten.

Domain-spezifische Sprachmodelle mit deinen Daten, deinen Regeln, deinem Tonfall. RAG-basiert, mit Quellen-Verweis und Halluzinations-Guards. Für Support, Onboarding, internes Knowledge.

Azure OpenAIRAGRe-RankingSource-Cite
Mehr erfahren→
// 06

Automation & Worker.

Headless KI-Worker, die im Hintergrund laufen — Tickets klassifizieren, Mails beantworten, Dokumente extrahieren, Reports generieren. Ohne UI, ohne Klick, läuft 24/7 in deiner Azure-Instanz.

Function AppsLogic AppsService BusEvent Grid
Mehr erfahren→
// 07

Datenanalyse · RAG.

Eure Daten durchsuchbar, abfragbar, anschlussfähig an Agents. Hybrid-Retrieval mit Re-Ranking, semantische Suche, Quellen-Zitierung. Damit eure Agenten auf eurem Wissen arbeiten.

PgvectorHybridEmbeddingsCitations
Mehr erfahren→
// WIE WIR BAUEN

Architektur, die du auch in zwei Jahren noch verstehst.

Wir bauen keine Black-Box-Pipelines. Jede Schicht ist nachvollziehbar, austauschbar und testbar — von Modell-Provider bis Tool-Implementation. Kein Vendor-Lock, kein magisches Framework.

Multi-Agent heißt: einzelne, spezialisierte Agenten, die über klar definierte Schnittstellen zusammenarbeiten. Orchestrierung läuft in deiner Cloud — wir bauen sie, du betreibst sie.

// Jeder Layer: open standard, dokumentiert, mit Tests.
// Modell-Wechsel: ein Config-Eintrag.
// Vendor-Exit: durchdacht. Nicht erfunden.

// REFERENCE ARCHITECTUREv3.2 · 2026
// LAYER 06UI / API SurfaceReact · REST · WS
↓
// LAYER 05Agent OrchestratorLangGraph · SK
↓
// LAYER 04Specialized AgentsResearcher · Writer
↓
// LAYER 03Tools (MCP)Search · CRM · Files
↓
// LAYER 02RAG & MemoryPgvector · Redis
↓
// LAYER 01LLM ProviderClaude · GPT-5
OBSERVABILITY · LANGFUSEEVAL · CUSTOM SUITE

Wo unsere Agenten gerade arbeiten.

// 01Onlineshop

1812 Produkttexte, zwei Stunden.

Magnus hat einen kompletten Online-Shop durchgearbeitet: SEO-Analyse, dann jeden Text einzeln überarbeitet — lesbar für Menschen, auffindbar für Suchmaschinen. Von Hand wären das Wochen gewesen.

1812 ArtikelEin Agent · rund zwei Stunden

Vom Workshop zum Live-Agent — in 8 Wochen.

01 · WOCHE 01
Audit & Scoping.
3-Tage-Audit. Wir sehen euren Prozess, messen Ist-Zustand, identifizieren den richtigen Schnitt für Phase 1.
Prozess-MappingDaten-SichtungUse-Case-PriorisierungVendor-Lock-Check
02 · WOCHE 02–03
Architektur & Setup.
Reference Architecture in eurer Cloud. Modell-Provider, RAG-Stack, Eval-Framework. Alles instrumentiert von Tag 1.
Azure OpenAI TenantPgvector + EmbeddingsLangfuse ObservabilityEval-Suite Skeleton
03 · WOCHE 04–06
Build & Iterate.
Agenten bauen, gegen Evals testen, mit echten Daten trainieren. Wöchentliches Demo + Iteration. Kein Big-Bang-Release.
Agent-OrchestrierungTool-ImplementationsHuman-in-the-Loop UIWöchentliche Reviews
04 · WOCHE 07–08
Deploy & Handover.
Production-Rollout, Runbooks, Monitoring-Alerts. Wir übergeben Code, Docs und Wissen — kein Vendor-Lock auf uns.
Production-DeployRunbooks & AlertsTeam-SchulungOptional: Retainer

Womit wir bauen.

// LLM Provider
Claude 4.5GPT-5Gemini 2.5Mistral LargeOllama (On-Prem)
// Orchestration
LangGraphSemantic KernelCustom State Machines
// RAG & Memory
PgvectorAzure AI SearchRedisHybrid Retrieval
// Tools (MCP)
Web SearchCRM ConnectorsFile-SystemCustom APIs
// Observability
LangfuseApp InsightsCustom Eval Suites
// Cloud
Azure OpenAIFunction AppsContainer AppsService Bus

Zwei laufende Beweisstücke.

Hochhäuser bei Sonnenuntergang
// ONLINESHOP · SEO

1812 Produkttexte in zwei Stunden.

1812 ArtikelEin Agent · rund zwei Stunden
Archivhase Balduin im Stadtarchiv Koblenz
// ARCHIV · MIGRATION2026

Kallenbach · Archiv mit Teela gerettet.

320 S.In 3 Stunden migriert

Was uns oft gefragt wird.

Das hängt vom Umfang ab. Im Erstgespräch klären wir, was du brauchst — danach bekommst du ein konkretes Angebot. Das Gespräch ist kostenlos und dauert 30 Minuten.
Alles läuft in eurer Azure-Tenant. Wir deployen Code, ihr besitzt Daten und Infrastruktur. Modell-Anbieter (Azure OpenAI) versprechen vertraglich kein Re-Training auf euren Inputs. DSGVO-konform setzen wir's auf — inklusive AVV.
Halluzinationen sind real. Wir bauen drei Schichten Schutz: (1) Eval-Suite testet jede Code-Änderung gegen 200+ Test-Cases. (2) Human-in-the-Loop für alles, was kein einfacher Read-Only-Output ist. (3) Logging + Reviewing in Production. Wir versprechen nicht 0 % Halluzination — wir versprechen, dass jede gefangen wird, bevor sie raus geht.
Ja, wenn ihr ein erfahrenes In-House-Team habt. Multi-Agent-Engineering ist ein eigenes Skillset — Eval-Frameworks, Tool-Design, Failure-Modi. Wenn ihr's selbst baut, plant 6–12 Monate Lernkurve ein. Mit uns sind's 8 Wochen — danach könnt ihr's selbst weiterentwickeln. Wir lassen euch nicht zurück.
Erste produktive Iteration nach 4 Wochen. Vollständiger Production-Rollout nach 8 Wochen. „Live" heißt: echte Daten, echte User, echte Verantwortung. Keine Demos, kein PoC-Limbo.
Genau dafür ist die Architektur modular. Modell-Wechsel ist ein Config-Eintrag und ein Eval-Run. Wir haben Kunden, die in 18 Monaten 4-mal das Provider-Modell gewechselt haben — jedes Mal in unter einem Tag. Vendor-Lock auf Modell-Ebene gibt's nicht.
// NÄCHSTER SCHRITT

Drei Tage. Ein Audit.
Eine ehrliche Roadmap.

// 3 TAGE · FESTER SCOPE · KEINE VERPFLICHTUNG

Noch Fragen? Wir antworten.

Gespräch starten →info@cloudrocker.de