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Agentische KI & Multi-Agenten-System-Entwicklung

Wir konzipieren, bauen und betreiben Multi-Agenten-Systeme, die den Security-Review bestehen.

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Definition

Was ist ein Multi-Agenten-System?

Ein Multi-Agenten-System ist eine Gruppe spezialisierter KI-Agenten – jeder verantwortet eine Domäne wie Planung, Recherche, Ausführung oder Validierung – koordiniert durch einen Orchestrator. Anders als ein einzelner Chatbot oder Copilot teilen sich die Agenten die Arbeit, prüfen gegenseitig ihre Ergebnisse, handeln in Ihren Geschäftssystemen und eskalieren an definierten Entscheidungspunkten an einen Menschen.

Chatbot / Copilot

Was es tut

Beantwortet Fragen im Gespräch

Autonomie

Keine, antwortet nur

Berührte Systeme

Meist keine, oder nur lesend

Fehlermodus

Falsche Antwort

Am besten für

FAQ, Support-Entlastung

Einzelner KI-Agent

Was es tut

Erledigt eine abgegrenzte Aufgabe Ende-zu-Ende mit Tools

Autonomie

Handelt in einem eng begrenzten Bereich

Berührte Systeme

Ein oder zwei, per API

Fehlermodus

Falsche Aktion an einer Stelle

Am besten für

Dokumentenverarbeitung, Triage, Entwürfe

Multi-Agenten-System

Was es tut

Führt einen mehrstufigen Geschäftsprozess über Systeme hinweg aus

Autonomie

Plant, delegiert, validiert; Menschen geben an definierten Punkten frei

Berührte Systeme

Ihre Kernsysteme: ERP, CRM, zentrale Plattformen – lesend und schreibend

Fehlermodus

Braucht Orchestrierung, Guardrails und einen Audit-Trail per Design

Am besten für

Abstimmung, Störungsbehandlung, Planung, Schadensfälle, Compliance-Prozesse

Chatbot / Copilot

Einzelner KI-Agent

Multi-Agenten-System

Was es tut

Beantwortet Fragen im Gespräch

Erledigt eine abgegrenzte Aufgabe Ende-zu-Ende mit Tools

Führt einen mehrstufigen Geschäftsprozess über Systeme hinweg aus

Autonomie

Keine, antwortet nur

Handelt in einem eng begrenzten Bereich

Plant, delegiert, validiert; Menschen geben an definierten Punkten frei

Berührte Systeme

Meist keine, oder nur lesend

Ein oder zwei, per API

Ihre Kernsysteme: ERP, CRM, zentrale Plattformen – lesend und schreibend

Fehlermodus

Falsche Antwort

Falsche Aktion an einer Stelle

Braucht Orchestrierung, Guardrails und einen Audit-Trail per Design

Am besten für

FAQ, Support-Entlastung

Dokumentenverarbeitung, Triage, Entwürfe

Abstimmung, Störungsbehandlung, Planung, Schadensfälle, Compliance-Prozesse

Wie ein produktives Multi-Agenten-System wirklich gebaut wird

Nutzer

Orchestrator

Spezialisierte Agenten

Recherche

Analyse

Ausführung

Validierung

Menschliche Freigabe

Kernsysteme

über MCP-/API-Schicht

Audit-Trail: jede Entscheidung, jeder Input und jede Begründung wird protokolliert

Orchestrator

Nimmt das Ziel entgegen und zerlegt es in Aufgaben.

Spezialisierte Agenten

Recherche, Analyse, Ausführung und Validierung bearbeiten jeweils ihre Domäne und reichen den Kontext weiter.

Menschliche Freigabe

Bevor etwas in Ihre Kernsysteme geschrieben wird, passiert die Aktion eine menschliche Freigabe, die dem Risikoniveau entspricht.

Integrationsschicht

Agenten erreichen Ihre Systeme über eine kontrollierte Integrationsschicht, nie über direkten Datenbankzugriff.

Audit-Trail

Jede Entscheidung, jeder Input und jede Begründung landet in einem Audit-Trail, den Ihre Prüfer tatsächlich lesen können.

Was wir bauen

01

Eingebettete KI-Agenten in Ihrem Produkt

Eine agentische Ebene für Ihre Kunden – nativ in Ihrem Interface, Ihrer Marke und Ihrer Authentifizierungsgrenze. So haben wir Aria gebaut: einen eingebetteten Agenten, der ein Quartalsreporting-Tool in ein tägliches Entscheidungsunterstützungssystem verwandelt hat.

In Produktion ansehen

02

Multi-Agenten-Systeme für den Betrieb

Orchestrierte Agenten, die interne Prozesse (Abstimmung, Planung, Triage, Schadensfälle) über Ihr ERP, CRM und Ihre zentralen Plattformen hinweg ausführen – mit menschlicher Freigabe, wo es darauf ankommt.

03

Agenten-Orchestrierung & Architektur

Supervisor, Schwarm oder Hierarchie: Wir entwerfen das Muster, das zu Ihrem Prozess passt, nicht das gerade modische. Einschließlich Rettungsarbeit an Agentensystemen, die nach dem Pilot stecken geblieben sind.

04

AgentOps: Evaluation, Observability, Produktionsbetreuung

Evaluationssuiten, Monitoring, Kostenkontrolle und Re-Evaluation bei Modellwechseln. Agenten sind kein Ship-and-forget-Produkt. Das ist der Teil, den die meisten Anbieter auslassen.

Governance

Autonomie ist ein Regler mit fünf Stufen

Wir entwerfen jedes System entlang expliziter Autonomiestufen. Jeder Prozess erhält die Stufe, die er sicher tragen kann – und den Audit-Trail, um das zu belegen.

In regulierten Branchen gehören die meisten Prozesse auf L2-L3, und manche sollten diese Stufe nie verlassen. Bei Hochrisikosystemen ist die Fähigkeit zu zeigen, wer was auf Basis welcher Eingaben entschieden hat, nicht optional.

L1 · Assistieren

Der Agent

Fasst zusammen, recherchiert, bereitet Kontext vor

Der Mensch

Erledigt die Arbeit

L2 · Empfehlen

Der Agent

Schlägt eine Entscheidung mit Quellen und Begründung vor

Der Mensch

Gibt jede Entscheidung frei

L3 · Ausführen mit Freigabe

Der Agent

Führt den Schritt nach Freigabe aus, protokolliert alles

Der Mensch

Gibt frei, bevor etwas geschrieben wird

L4 · Ausführen in Grenzen

Der Agent

Handelt allein innerhalb definierter Schwellen, eskaliert darüber hinaus

Der Mensch

Setzt die Schwellen, übernimmt Eskalationen

L5 · Autonom

Der Agent

Arbeitet unabhängig, meldet Ausnahmen

Der Mensch

Überwacht über Metriken und Audit

L1 · Assistieren

L2 · Empfehlen

L3 · Ausführen mit Freigabe

L4 · Ausführen in Grenzen

L5 · Autonom

Der Agent

Fasst zusammen, recherchiert, bereitet Kontext vor

Schlägt eine Entscheidung mit Quellen und Begründung vor

Führt den Schritt nach Freigabe aus, protokolliert alles

Handelt allein innerhalb definierter Schwellen, eskaliert darüber hinaus

Arbeitet unabhängig, meldet Ausnahmen

Der Mensch

Erledigt die Arbeit

Gibt jede Entscheidung frei

Gibt frei, bevor etwas geschrieben wird

Setzt die Schwellen, übernimmt Eskalationen

Überwacht über Metriken und Audit

Vom ersten Gespräch bis zur Produktion

01

Architecture Discovery

Wir kartieren Ihren Prozess, Ihre Systeme und Randbedingungen. Sie erhalten eine Referenzarchitektur für Ihren Fall, eine empfohlene Autonomiestufe pro Schritt und eine nach Geschäftswert priorisierte Roadmap – ob Sie mit uns bauen oder nicht.

2 Wochen

02

Pilot im Shadow-Modus

Das System läuft parallel zu Ihrem aktuellen Prozess, auf Echtdaten, ohne etwas zu schreiben. Sie vergleichen die Ergebnisse Seite an Seite und sehen genau, wo es richtig liegt, wo es sich irrt und was der Betrieb kostet – bevor es ein Kernsystem berührt.

6-8 Wochen

03

Produktion

Integration in Ihre Systeme über eine kontrollierte Schicht (MCP wo möglich), Freigabe-Gates an Ihre Rollen gekoppelt, Audit-Trail aktiviert, Security-Review bestanden.

8-12 Wochen

04

AgentOps

Evaluationssuiten laufen bei jeder Änderung. Wir überwachen Genauigkeit, Latenz und Kosten pro Aufgabe und re-evaluieren das Gesamtsystem bei jedem Modellwechsel – denn ein stilles Modell-Update darf nie still Ihre Entscheidungen verändern.

Laufend

01

Architecture Discovery

Wir kartieren Ihren Prozess, Ihre Systeme und Randbedingungen. Sie erhalten eine Referenzarchitektur für Ihren Fall, eine empfohlene Autonomiestufe pro Schritt und eine nach Geschäftswert priorisierte Roadmap – ob Sie mit uns bauen oder nicht.

2 Wochen

02

Pilot im Shadow-Modus

Das System läuft parallel zu Ihrem aktuellen Prozess, auf Echtdaten, ohne etwas zu schreiben. Sie vergleichen die Ergebnisse Seite an Seite und sehen genau, wo es richtig liegt, wo es sich irrt und was der Betrieb kostet – bevor es ein Kernsystem berührt.

6-8 Wochen

03

Produktion

Integration in Ihre Systeme über eine kontrollierte Schicht (MCP wo möglich), Freigabe-Gates an Ihre Rollen gekoppelt, Audit-Trail aktiviert, Security-Review bestanden.

8-12 Wochen

04

AgentOps

Evaluationssuiten laufen bei jeder Änderung. Wir überwachen Genauigkeit, Latenz und Kosten pro Aufgabe und re-evaluieren das Gesamtsystem bei jedem Modellwechsel – denn ein stilles Modell-Update darf nie still Ihre Entscheidungen verändern.

Laufend

Sehen Sie, wie wir unseren Kunden geholfen haben

Eingebettete KI in einer Cybersecurity-Plattform für Fortune-500-Kunden: Durch das Einbetten einer konversationellen KI-Ebene haben wir die Onboarding-Zeit um 95 % verkürzt und ein Quartalsreporting-Tool in ein tägliches Entscheidungsunterstützungssystem verwandelt.

Warum wir

Warum Unternehmen uns wählen

Wir sind ein 50-köpfiges, interdisziplinäres Softwareteam aus Warschau, Polen, und bauen Technologie, die ROI, starke Governance und echte Adoption liefert.

10

Jahre digitale Produktentwicklung

gegr. 2016

100+

ausgelieferte Produkte

Web & Mobile

50+

Experten an Bord

Produkt- & UX-Designer, Softwareentwickler, KI-Spezialisten, PMs

75

Kunden-NPS

Gelobt für Kommunikation, Tempo und Qualität

5

bediente Kontinente

Nordamerika, Südamerika, Europa, Asien, Afrika

Branchen, für die wir bauen

Häufig gestellte Fragen

Ein einzelner Agent erledigt eine abgegrenzte Aufgabe mit Tools. Ein Multi-Agenten-System koordiniert mehrere spezialisierte Agenten (Planung, Recherche, Ausführung, Validierung) unter einem Orchestrator, um einen Prozess über Systeme und Entscheidungen hinweg auszuführen. Wenn Ihr Workflow mehr als eine Domäne oder ein Kernsystem umfasst, sind Sie meist im Multi-Agenten-Territorium.

Realistisch: 2 Wochen Architecture Discovery, 6-8 Wochen Pilot im Shadow-Modus, 8-12 Wochen bis zur Produktion. Ein Einzweck-Agent geht schneller. Wer ein produktives Multi-Agenten-System in zwei Wochen verspricht, beschreibt eine Demo.

Das hängt von der eingestellten Autonomiestufe ab – und diese Einstellung ist Teil des Designs. Auf L2-L3 gibt ein Mensch frei, bevor etwas geschrieben wird. Auf L4 handelt der Agent nur innerhalb definierter Schwellen und eskaliert den Rest. Jede Entscheidung wird mit Inputs und Begründung protokolliert, sodass Sie genau nachvollziehen können, was passiert ist und warum.

Ja – und genau das ist der Großteil der eigentlichen Arbeit. Agenten erreichen Ihre Systeme über eine kontrollierte Integrationsschicht, zunehmend über das Model Context Protocol (MCP), nie über direkten Datenbankzugriff. In Produktion haben wir auf diesem Weg einen laufenden Security-Stack (CrowdStrike Falcon) integriert. Kein Umbau Ihrer bestehenden Systeme nötig.

Drei Ebenen: Recherche, die mit Zitaten in Ihren Quellen verankert ist; Validierungsagenten, die Ergebnisse prüfen, bevor sie weitergehen; und Freigabe-Gates, bevor etwas ein Kernsystem berührt. In unserem Produktivsystem hält die Mandantenisolation per Konstruktion – der Agent kann seine Grenze nicht überschreiten, egal was man ihm einflüstert.

Wenn das System Entscheidungen mit rechtlichen oder erheblichen Auswirkungen beeinflusst (Kredit, Beschäftigung, Gesundheit), kann es in die Hochrisikokategorie fallen – mit Dokumentations- und Aufsichtspflichten. Unsere Architektur erzeugt den Audit-Trail und die Aufsichtspunkte, die diese Pflichten verlangen. Wir designen das von Anfang an ein, nicht als Nachrüstung. Auch außerhalb der Hochrisikokategorie können Transparenzpflichten gelten, etwa die Offenlegung, dass Nutzer mit einem KI-System interagieren. Die anwendbaren Pflichten kartieren wir in der Discovery.

Modell-Tokens, Monitoring, Evaluationsläufe und Nachtests bei Modellwechseln. Das ist ein echter Budgetposten: Planen Sie jährlich einen Anteil der Baukosten ein – und betrachten Sie jedes Angebot ohne Betriebskosten als unvollständig. Bei uns sind die Betriebskosten Teil jedes Angebots.

Oft ja. Das Problem ist selten das Modell. Piloten scheitern an Integration, Latenz, fehlenden Guardrails und fehlendem Evaluations-Harness. Eine Discovery auf einem bestehenden System dauert dieselben 2 Wochen und sagt Ihnen, ob sich die Rettung lohnt.

Sagen Sie uns, welchen Prozess Sie zuerst an Agenten übergeben würden

Schildern Sie uns den Prozess, die beteiligten Systeme und wo es heute hakt. Wir sagen Ihnen, ob Agenten dafür geeignet sind, welche Autonomiestufe sicher ist und wie die Discovery-Phase aussehen würde.

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