KI-Agenten-Entwicklung
KI-Agenten, die in Produktion bestehen
Dein Agent soll am Ort der Arbeit liefern: mit Planung, Memory, typisierten Tools und menschlichen Checkpoints. Saif baut Agenten mit Beleg in Produktion: Parker AI Ideen-Engine und Magic Assistant im Browser.
- Meta Spend, den Parker-AI-Systeme tragen
- 2 Mio Dollar
- Ausgelieferte Agenten-Tools und Workflows
- 30+ Tools
- Basis für Kosten, Evals und Sicherheit
- 2 bis 6 Wochen
Hype gegen Produktion
Viele Demos versprechen Agenten, die alles können. In Produktion scheitern sie an Kosten ohne Limit, Aktionen ohne Freigabe und Antworten ohne Beleg.
Saifs These dreht das um: Agenten verdienen ihren Platz, oder sie gehen nicht live. Was deterministisch ist, wird fest programmiert. Agenten arbeiten dort, wo Planung, Tools und Memory über Schritte hinweg zählen.
Agent oder simpler Service?
Ein simpler Service reicht, wenn Ein- und Ausgabe klar sind: Klassifizieren, Extrahieren, Zusammenfassen. Dafür brauchst du keinen Agenten, nur ein gutes Prompt und Evals.
Ein Agent lohnt sich, wenn er planen, Tools rufen und Zwischenergebnisse behalten muss: Recherche-Flows, Kampagnen-Analysen, Assistenten mit Aktionen. Saif sagt dir im Gratis-Call ehrlich, welche Seite dein Fall ist.
So baut Saif Agenten
Auf Mastra und Temporal: Multi-Agent-Workflows mit Planung, Memory und typisierten Tool-Calls, dazu Human Checkpoints bei riskanten Aktionen. Jede Slice hat Evals, Kosten- und Latenz-Budgets und Observability mit Langfuse.
Ihr startet mit 30 Gratisminuten, dann Slices von 2 bis 12 Wochen mit Preis, Scope und Datum. Code und Doku gehören dir, mit Übergabe-Checkliste und Runbook für dein Team.
Belege aus Produktion
Parker AI: Multi-Agenten-Plattform seit Juni 2023, mit Temporal-Pipelines, Hybrid-Retrieval aus Qdrant und Postgres und Slack-Delivery. Aus Ideen werden Minuten statt Tage, bei Marken mit bis zu 2 Mio Dollar Meta Spend pro Monat.
Get Magic: ein Assistent, der lebt, wo die Arbeit passiert, als Browser-Extension mit RAG auf dem Gerät und Tool-Gateways für Mail, Kalender und CRM. Als Solo-Gründer betreibt Saif mit QuickBilling selbst ein SaaS: Er kennt die Founder-Seite, nicht nur die Build-Seite.
Wenn SolutionPlus übernimmt
Braucht dein Agenten-Vorhaben Team-Kapazität oder Enterprise-Anbindung, kommt SolutionPlus dazu: das Studio für Web-, Mobile- und KI-Produkte mit Festpreis-Builds. Die Studio-Stimme spricht Sie an: Sie erhalten feste Meilensteine, Observability als Standard und eine Übergabe-Checkliste für Ihr Team.
Fragen, die Gründer stellen
Was kostet ein KI-Agent oder ein Pilotprojekt?
Das hängt vom Scope ab, deshalb ist der erste Call gratis. Ein enger Pilot, etwa ein Assistent auf deinen Daten mit klarer Eval, passt oft in eine Slice von 2 bis 6 Wochen. Danach bekommst du eine Zahl vorab. Teuer wird es erst mit vielen Tools, Freigaben und Integrationen: Genau das schneidet Saif im Scope zuerst ein.
Wann Agent, wann simpler Service?
Nimm einen simplen Service, wenn Ein- und Ausgabe klar sind: Klassifizieren, Extrahieren, Zusammenfassen mit gutem Prompt und Evals. Nimm einen Agenten, wenn er planen, Tools rufen und Zwischenergebnisse behalten muss. Faustregel: Ist der Weg deterministisch, programmiere ihn fest. Agenten sind für Schritte mit Entscheidungen da, langweilig bleibt der Rest.
Wie bleiben Aktionen auditierbar?
Durch typisierte und getrackte Tool-Calls, menschliche Checkpoints bei riskanten Aktionen und einen Audit-Trail, der jede Aktion mit Zeit und Auslöser festhält. Dazu Evals bei jeder Modelländerung sowie Kosten- und Latenz-Dashboards. Dein Team sieht jederzeit, was der Agent tat, was es kostete und wer es freigab.
Wie kennzeichne ich den Bot nach dem EU AI Act?
Der EU AI Act verlangt Transparenz bei KI-Systemen (Artikel 50, in Kraft seit 2. August 2026): Nutzer müssen erkennen, dass sie mit einer KI sprechen, Bestands-Systeme brauchen die Kennzeichnung bis 2. Dezember 2026. Saif baut die Kennzeichnung in UI und Flow ein und dokumentiert sie. Das ersetzt keine Rechtsberatung, gibt deinem Launch aber ein sauberes Fundament.
Braucht ein Startup Vektor-DB plus Postgres oder reicht eins?
Oft brauchst du beides, aus verschiedenen Gründen: die Vektor-DB für semantische Suche, Postgres für Fakten, Filter und Rechte. Saifs Hybrid-Retrieval bei Parker AI kombiniert Qdrant mit Postgres, dazu semantisches Chunking und Re-Ranking. Gemessen wird mit Evals: Wer Retrieval-Qualität misst, streitet nicht mehr über das Modell.
Baue einen Agenten, der live bleibt
Buche 30 Gratisminuten. Du erklärst deinen Use Case, du erfährst ehrlich, ob es ein Agent oder ein simpler Service wird, mit Scope und Preis.