Ernsthaftes Engineering. In dem Tempo, das Sie brauchen.

Wir wählen die Form, die die Domäne braucht – Microservices, einen Monolithen oder Serverless-Funktionen – und halten die Geschäftsregeln unabhängig von Frameworks und Infrastruktur: Ports und Adapter, Domain-driven Design und CQRS, wo Lesen und Schreiben auseinanderlaufen.

Wir wählen den Vertrag, den der Konsument braucht – REST für die meisten Fälle, GraphQL, wenn Clients dieselben Daten in unterschiedlichen Zuschnitten anfragen, gRPC zwischen Services, Sockets und Webhooks, wenn etwas gepusht statt abgefragt werden muss – und dokumentieren ihn so, dass eine Integration kein Telefonat mit uns braucht.

Wir nehmen Arbeit vom Request-Pfad – eine Queue, wenn ein Job einfach passieren muss, ein Event-Log, wenn mehrere Services dieselbe Information brauchen und ein neuer Konsument sie erneut abspielen können soll, einen leichten Bus, wenn Latenz wichtiger ist als Dauerhaftigkeit.

Sprache und Runtime wählen wir passend zum System, zu den Integrationen und zum Team, das es betreut.

Anwendungslogik, APIs und Integrationen strukturieren wir entlang etablierter Frameworks.

Die Datenhaltung wählen wir passend zu Ihrem Datenmodell, den Zugriffsmustern und den Konsistenzanforderungen.

Open-Weight-Modelle laufen auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren, wenn die Daten Ihr Haus nicht verlassen dürfen; dürfen sie es, erreichen wir die gehosteten Anbieter über eine einzige Routing-Schicht – standardmäßig OpenRouter. So bleibt das Modell hinter einer Funktion eine Konfiguration und keine Architektur.

Wir bauen auf etablierten Frameworks auf – einem Graphen, wenn die Aufgabe Schritte, Verzweigungen und einen Zustand hat, den man speichern sollte, einer leichteren Runtime, wenn nicht.

Wir entscheiden, was als ein Agent läuft und was sich auf mehrere verteilt, wo ein Mensch freigibt, bevor etwas passiert, und was ein fehlgeschlagener oder wiederholter Schritt für den Rest des Laufs bedeutet.

Wir öffnen Ihre Systeme für Agenten über MCP und typisierte Tool-Aufrufe, mit A2A, wo Agenten verschiedener Teams oder Anbieter zusammenarbeiten müssen – unter denselben Berechtigungen und demselben Audit-Trail wie jeder andere Service.

Wir legen Ihre Dokumente und Datensätze hinter ein Retrieval, das das Modell wirklich nutzen kann – Vektorsuche, wo Ähnlichkeit genügt, einen Graphen, wo die Antwort davon abhängt, wie Entitäten zusammenhängen, einen zweiten Durchgang, wo einer nicht gereicht hat und der Agent die Anfrage umformuliert und erneut sucht – gefiltert nach dem, was die fragende Person sehen darf.

Wir gestalten, was ins Kontextfenster geht, nicht nur die Formulierung – davon hängt ab, wie schnell eine Antwort kommt, was ein Lauf kostet und welche Daten dafür Ihre Systeme verlassen haben. Deshalb halten wir Prompts knapp, cachen, was sich wiederholt, und senden nur, was die Aufgabe braucht.

Golden Dataset und Eval-Suite entstehen mit der Funktion, nicht danach – eine Änderung an einem Prompt, einem Modell oder einem Retrieval-Schritt zeigt sich dann als Zahl, und eine Regression zeigt sich vor dem Release statt in Support-Tickets.