Agent Studio
Agent Studio baut individuelle KI-Agenten, die konkrete Aufgaben in deinem Unternehmen übernehmen — recherchieren, strukturieren, vorbereiten, beantworten. Kein Prompt-Baukasten, sondern ein Agent mit klarem Job, angepasst an deine Prozesse, deine Daten, deine Qualitätsansprüche.
Für Unternehmen, die KI nicht ausprobieren, sondern einsetzen wollen — mit einem Agenten, der weiß, was er tun soll.
Das Problem
KI-Tools gibt es überall. Was fehlt, ist ein System, das eine konkrete Aufgabe übernimmt — zuverlässig, wiederholbar, in der Qualität, die euer Unternehmen braucht.
Das Problem ist nicht, dass KI nicht kann. Das Problem ist, dass niemand ihr gesagt hat, was sie tun soll — und wie.
Die Lösung
Ein Agent ist kein Chatbot. Er ist ein System mit klarem Auftrag, definierten Eingaben, strukturiertem Output und eingebauter Qualitätskontrolle.
Agent Studio entwickelt diesen Agenten für euch — individuell, auf eure Prozesse zugeschnitten, integriert in die Tools, die ihr bereits nutzt.
Das Ergebnis: KI, die nicht beeindruckt, sondern entlastet.
Beschreib uns den Use Case, der dich am meisten Zeit kostet. Wir zeigen dir, ob ein Agent die richtige Lösung ist.
Was Agent Studio kann
Texte entwerfen, Social-Media-Posts strukturieren, Blogbeiträge vorbereiten — in eurer Markenstimme, mit euren Themen, nach euren Freigabeprozessen.
Marktanalysen, Wettbewerbsrecherchen, Trendberichte — der Agent sammelt, filtert und strukturiert Informationen, die sonst Stunden kosten.
Interne Wissensdatenbanken nutzbar machen. Der Agent kennt eure Dokumente, Prozesse und Standards und beantwortet Fragen daraus — präzise und aktuell.
Kundenanfragen vorqualifizieren, FAQ beantworten, Tickets vorsortieren — in eurem Ton, mit euren Regeln, ohne dass ein Mensch bei Standardfragen eingreifen muss.
Angebote vorbereiten, Follow-ups entwerfen, Leads qualifizieren — der Agent liefert die Vorarbeit, euer Vertrieb macht den Abschluss.
Meeting-Protokolle, Reportings, Übergaben — repetitive Abläufe, die strukturiert und zuverlässig erledigt werden müssen, ohne manuellen Aufwand.
Warum Agent Studio anders ist
Wir starten nicht mit dem Modell, sondern mit der Aufgabe. Was soll der Agent konkret leisten? Erst wenn das klar ist, wird gebaut.
Kein Baukasten, kein Template. Jeder Agent wird auf eure Prozesse, eure Daten und eure Qualitätsansprüche zugeschnitten.
Der Agent arbeitet dort, wo ihr arbeitet — in euren Tools, euren Workflows, euren Systemen. Kein separates Interface, das niemand öffnet.
Tonalität, Formatierung, Faktenprüfung — der Agent kennt eure Standards und hält sie ein. Konsistent, nicht zufällig.
Der Agent ist dokumentiert, trainiert und unabhängig von einer einzelnen Person. Wenn jemand geht, bleibt der Agent.
Für wen Agent Studio gedacht ist
Ihr produziert viel, aber die Qualität leidet unter dem Volumen. Ein Content-Agent übernimmt die Vorarbeit — ihr macht den Feinschliff.
Follow-ups, Angebote, Lead-Qualifizierung — ein Vertriebs-Agent liefert die Vorarbeit, damit euer Team sich auf Abschlüsse konzentriert.
Wissen steckt in Dokumenten, die niemand findet. Ein Wissens-Agent macht eure internen Informationen zugänglich und nutzbar.
Ihr wisst, dass KI Potenzial hat, aber die bisherigen Ansätze haben nichts verändert. Agent Studio liefert einen Agenten, der messbar entlastet.
Ehrliche Einordnung
Typische Use Cases
Jeder Agent hat einen klaren Job. Keiner davon ist ein Chatbot.
So funktioniert's
Gemeinsam klären, welche Aufgabe der Agent übernehmen soll — Inputs, Outputs, Qualitätskriterien.
Prompt-Architektur, Datenquellen, Tonalität und Formatierung werden auf euren Use Case zugeschnitten.
Der Agent wird entwickelt, getestet und mit euren Beispieldaten validiert — iterativ, bis die Qualität stimmt.
Der Agent wird in eure bestehenden Workflows und Tools eingebettet — dort, wo die Aufgabe anfällt.
Feedback-Loop, Performance-Monitoring und kontinuierliche Verbesserung — der Agent wird besser, je länger er arbeitet.
Pakete
Was sich verbessert
Der Business Case
Die meisten KI-Initiativen brauchen Monate, bis sie Wirkung zeigen. Ein Agent Studio Agent arbeitet ab Tag 1 — und wird mit jedem Feedback besser.
Beschreib uns die Aufgabe, die dich am meisten nervt. Wir zeigen dir, wie ein Agent sie übernimmt.
Passt dazu
Die KI-Betriebsplattform für Unternehmen. Wenn aus einzelnen Agenten ein orchestriertes System werden soll — mit Governance, Monitoring und Skalierung.
Mehr erfahrenEuer LinkedIn-Agent als fertiges Produkt. Redaktionsplanung, Content-Erstellung und Performance-Tracking — mit eurer Stimme, in eurem Rhythmus.
Mehr erfahrenMulti-Plattform Content-Management. Wenn der Agent nicht nur LinkedIn, sondern alle Social-Kanäle bespielen soll — koordiniert und effizient.
Mehr erfahrenDie strategische Website, die konvertiert. Wenn der Agent Leads generiert, braucht ihr eine Website, die sie auffängt — mit klarer Conversion-Architektur.
Mehr erfahrenEure KI-Assistentin für Telefon und Chat. MAIA nimmt Anrufe entgegen, qualifiziert Kontakte und beantwortet wiederkehrende Fragen — als Voice- oder Chat-Layer für euren Agenten.
Mehr erfahrenWas Kunden sagen
“
Unser Content-Agent schreibt jetzt 80 % der LinkedIn-Erstentwürfe. Unser Team macht nur noch den Feinschliff. Was früher 3 Stunden pro Woche gekostet hat, dauert jetzt 20 Minuten — und die Qualität ist konstanter als vorher.
NWN. Wagner
Head of Marketing · B2B Tech, Stuttgart
“
Wir hatten das Wissen von 10 Jahren in Dokumenten, die niemand mehr gefunden hat. Der Wissens-Agent macht dieses Inhalte jetzt für jeden im Team zugänglich — und gibt exakt die Antwort, die gebraucht wird.
RSR. Schulze
Operations Director · Mittelständisches Dienstleistungsunternehmen
Häufige Fragen
Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein Agent erledigt Aufgaben. Er hat einen klaren Auftrag, definierte Eingaben und strukturierten Output. Er arbeitet proaktiv, nicht nur reaktiv — und hält sich an eure Standards, nicht an generische Modell-Defaults.
Nein. Wir bauen den Agenten, integrieren ihn in eure Tools und schulen euer Team in der Nutzung. Ihr müsst keine Prompts schreiben und keinen Code verstehen. Ihr müsst nur wissen, welche Aufgabe der Agent übernehmen soll.
Ein Starter-Agent steht in ca. 2-4 Wochen: Use-Case-Workshop, Design, Build, Test, Integration. Die Optimierungsphase läuft danach noch 2-4 Wochen weiter. Komplexere Agenten mit tiefer Integration brauchen entsprechend mehr Zeit.
Agent Studio ist modellunabhängig. Je nach Use Case, Datenschutzanforderung und Performance-Bedarf setzen wir auf die passende Kombination — Claude, GPT-4, Open-Source-Modelle oder spezialisierte Fine-Tunes. Was den Use Case am besten löst.
Qualität ist Teil der Architektur, nicht ein nachträglicher Check. Der Agent wird auf eure Tonalität, eure Formatierung und eure inhaltlichen Standards trainiert. Feedback-Loops und Monitoring stellen sicher, dass die Qualität stabil bleibt und sich verbessert.
Ja, genau das empfehlen wir. Ein fokussierter Agent für einen konkreten Use Case liefert schnellere Ergebnisse als ein breites System, das alles ein bisschen kann. Wenn der erste Agent funktioniert, ist der zweite deutlich schneller aufgesetzt.
Der nächste Schritt
Beschreib uns den Use Case. Wir zeigen dir, wie ein Agent ihn übernimmt — und was sich dadurch verändert.