AIESCU
Produktionsreife KI. Geliefert in 4 Wochen.
Wir entwickeln sie für Ihr Startup oder zeigen Ihnen, wie Sie sie mit Claude Code selbst bauen. Ein Entwickler steuert parallele Agenten und steht für das Ergebnis ein.
99.9%
API-Verfügbarkeit auf der Produktionsplattform eines Kunden
10×
Senkung der Infrastrukturkosten eines Kunden
93%
Retrieval-Genauigkeit bei der produktiven Dokumenten-KI eines Kunden (CI-abgesichert)
15+
Jahre Erfahrung mit produktiver Software
Brauchen Sie eine fertige Lösung? Starten Sie links. Möchten Sie es lernen? Starten Sie rechts.
FÜR SIE UMGESETZT
Wir entwickeln Ihre produktionsreife KI.
- RAG in Produktion in 4 Wochen
- Agenten mit eval CI + Schutzmechanismen
- Pipelines zur Dokumentenaufnahme
SELBST UMSETZEN
Lernen Sie, mit Claude Code auszuliefern.
- Zweitägiger Intensivkurs
- Sechswöchiges KI-Engineering-Programm
- Lebenslanger Zugang + Skills-Bibliothek
Wählen Sie „Für Sie umgesetzt“, wenn …
- Sie schnell in Produktion gehen müssen, ohne ein KI-Team einzustellen
- Sie lieber das fertige System besitzen, als es selbst zu bauen
- Sie jetzt echte Daten und ein echtes Problem haben
Wählen Sie „Selbst umsetzen“, wenn …
- Sie als Entwickler selbst bauen möchten
- Sie langfristige Fähigkeiten statt nur eines Ergebnisses wollen
- Sie eigenes Lerntempo und lebenslangen Zugang bevorzugen
- RAG + Agenten-Stack in 4 Wochen live
- Eval CI prüft jeden PR
- Observability ab dem ersten Tag
- Briefing zur Prüfung offen
Unsere Grundsätze · LLMs in Produktion
10 Grundsätze, um KI ohne Geldverbrennen in Produktion zu bringen
Was wir beim Entwickeln mit LLMs gelernt haben. Jedes Projekt und jeder Kurs folgt diesen Grundsätzen.
- 01
Harte Spezifikation, weicher Code.
Eine Seite brauchbare Spezifikation ist eine Woche Wegwerfcode wert. LLMs beschleunigen das Falsche, wenn die Spezifikation falsch ist.
- 02
Evals vor dem Modellaufruf.
Schreiben Sie zuerst den fehlschlagenden Eval. Ohne klare Erfolgsschwelle haben Sie kein Produkt, sondern einen Dauerprototyp.
- 03
Tools schlagen Prompts.
Ein Tool mit 20 Zeilen und strengem Schema schlägt einen System-Prompt mit 2.000 Tokens. Das Modell fängt einen falschen Tool-Aufruf ab; eine vage Anweisung nicht.
- 04
Konsequent cachen, gnadenlos routen.
Prompt-Cache, Embedding-Cache, Antwort-Cache. Das günstige Modell routet, das teure produziert. 80 % der Rechnung entstehen durch das falsche Modell beim falschen Aufruf.
- 05
Monolith für LLMs, Microservices für Menschen.
LLMs lesen einen Monolithen schneller als ein Geflecht aus 12 Services. Wer zu früh aufteilt, verliert ihre größte Stärke: das gesamte System zugleich zu erfassen.
- 06
Kontext kuratieren, Prompt nicht polieren.
Das Modell ist nur so gut wie der Inhalt seines Fensters. Streichen Sie jedes Token, das weder Fakt noch Beispiel oder Einschränkung ist.
- 07
Belege statt Behauptungen.
Jedes „es funktioniert“ ist ein Testlauf, eine Eval-Zeile oder eine Zeile im git-Log. Bauchgefühl liefert keine Software aus.
- 08
Subagenten-Review = 2 Stufen.
Finder + kritischer Prüfer. Ein Agent irrt sich selbstbewusst; zwei uneinige Agenten erzwingen die Wahrheit.
- 09
Manager-Modus: 5 → 1.
Ein Operator, der 5 parallele Agenten orchestriert, liefert, wofür früher ein Team nötig war. Klare Arbeitsstränge, asynchrones Arbeiten, dokumentierte Übergaben.
- 10
Spielender Trainer.
Liefern Sie am selben Tag Code aus und prüfen Sie Agenten. Entscheidend ist zu erkennen, ob heute Handarbeit an der Tastatur oder Orchestrierung gefragt ist.