Ich erstelle eigene KI-Agenten mit ChatGPT, LangChain und RAG für deine Daten

Ein Chatbot beantwortet Fragen; ein Agent führt Aktionen aus. KI-Agenten rufen APIs auf, durchsuchen Datenbanken, greifen auf deine eigenen Daten (RAG) zu, führen mehrstufige Workflows aus und denken mit Tools nach, um echte Aufgaben zu erledigen. Wenn dein Anwendungsfall "mach X, dann Y, dann berichte Z" lautet, brauchst du einen Agenten.

Ja, das ist ein zentraler Teil meiner Arbeit. Ich baue RAG-Agenten, die aus deinen PDFs, Websites, Notion, MongoDB, Slack oder jeder Quelle mit Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS) abrufen. Dein Agent antwortet und handelt mit deinen tatsächlichen Daten, nicht mit generischem LLM-Training.

Das hängt vom Anwendungsfall und Budget ab. ChatGPT (GPT-4o) für breite Tool-Unterstützung und Reasoning. Claude 3.5 für langen Kontext und Nuancen. Gemini für das Google-Ökosystem. Open-Source (Llama, Falcon, DeepSeek via Ollama) für Kostenersparnis oder On-Premise-Datenschutz. Schick mir deine Anforderungen, und ich empfehle dir das passende.

Ja. Standard und Premium beinhalten den vollständigen Quellcode mit vollem Eigentum und Nutzungsrecht. Basic enthält die funktionierende App; der vollständige Quellcode ist als Extra erhältlich.

Ja. Ich integriere mit HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, MongoDB, PostgreSQL, MySQL, REST APIs, GraphQL, Webhooks, Zapier, n8n und Make. Wenn dein Tool eine API hat, kann ich es integrieren.

Ich nutze hauptsächlich LangChain für Tool-Calling-Agents, LangGraph für zustandsbehaftete und Multi-Agent-Systeme, CrewAI/AutoGen für rollenbasierte Zusammenarbeit und LlamaIndex für fortgeschrittenes RAG. Die Wahl hängt davon ab, welche Architektur am besten zu deinem Problem passt.

Produktionsfähige Agenten brauchen Schutzmaßnahmen. Ich setze Retrieval-Grounding (RAG erzwingt Antworten aus deinen Daten), Output-Validierung, Prompt-Injection-Schutz, Evaluierungstests gegen erwartetes Verhalten und Beobachtbarkeit (LangSmith / eigenes Logging) ein, damit Fehler schnell erkannt werden.

Ja. Für sensible Daten setze ich Agenten mit Ollama und Open-Source-LLMs (Llama, Falcon, Mistral, DeepSeek) auf deinem eigenen Server, VPS oder lokalem Rechner ein, sodass keine Daten dein System verlassen.

Ja. Premium umfasst Deployment auf GCP/AWS/Vercel und 30 Tage Support nach Lieferung. Standard beinhaltet Deployment-Anleitung. Support-Erweiterungen sind als Extra erhältlich.

Bitte klicke auf "Kontaktieren", bevor du bestellst. Die meisten Agentenprojekte benötigen 10–15 Minuten für die Planung (Datenquellen, Integrationen, Deployment). Ich prüfe deinen Fall und erstelle ein genaues Angebot, damit wir beide genau wissen, was du bekommst.