Statten Sie Ihr Unternehmen mit intelligenten Agenten aus, die aus Ihren Daten lernen und sich selbstständig verbessern. Wir helfen Ihnen, einen messbaren ROI zu erzielen, indem wir die Effizienz maximieren und die Betriebskosten deutlich senken.
Statten Sie Ihr Unternehmen mit intelligenten Agenten aus, die aus Ihren Daten lernen und sich selbstständig verbessern. Wir helfen Ihnen, einen messbaren ROI zu erzielen, indem wir die Effizienz maximieren und die Betriebskosten deutlich senken.
Wir entwickeln Multiagentensysteme (MAS), die als digitale Mitarbeiter agieren. Sie erhalten eine strukturierte Belegschaft mit definierten Rollen, Werkzeugen und strengen Kontrollpunkten mit menschlicher Interaktion.
Wir setzen einen „Manager-Agenten“ (mittels LangGraph oder AutoGen) ein, der komplexe Ziele in Teilaufgaben zerlegt. Dieser weist die Aufgaben „Worker-Agenten“ (Forscher, Programmierer, Prüfer) zu und aggregiert die Ergebnisse.
Agenten sind ohne menschliche Interaktion nutzlos. Wir entwickeln spezielle „Tools“ (Python-Funktionen), die es der KI ermöglichen, sicher Ihre SQL-Datenbank abzufragen, Slack-Nachrichten zu versenden oder das Web zu durchsuchen. Die Fähigkeiten werden durch Code definiert, nicht durch Halluzinationen.
Bei Aktionen mit hohem Risiko (z. B. „Rückerstattung senden“) ist der Agent so programmiert, dass er pausiert und eine menschliche Genehmigung einholt. Wir entwickeln die Benutzeroberfläche so, dass der vom Agent vorgeschlagene Plan vor der Ausführung von einem Mitarbeiter geprüft wird.
„Warum hat der Agent das getan?“ Wir stellen detaillierte Protokolle der internen Entscheidungsschritte des Agenten bereit. Sie können genau nachvollziehen, welchen logischen Pfad er durchlaufen hat, um zu einer Entscheidung zu gelangen, und so vollständige Nachvollziehbarkeit gewährleisten.
Agenten benötigen Langzeitgedächtnis. Wir implementieren eine persistente Zustandsschicht (Postgres/Redis), die es Agenten ermöglicht, eine Aufgabe heute zu „pausieren“, auf Benutzereingaben zu warten und nächste Woche genau dort fortzufahren, wo sie aufgehört haben.
Wir setzen einen „Manager-Agenten“ (mittels LangGraph oder AutoGen) ein, der komplexe Ziele in Teilaufgaben zerlegt. Dieser weist die Aufgaben „Worker-Agenten“ (Forscher, Programmierer, Prüfer) zu und aggregiert die Ergebnisse.
Agenten sind ohne menschliche Interaktion nutzlos. Wir entwickeln spezielle „Tools“ (Python-Funktionen), die es der KI ermöglichen, sicher Ihre SQL-Datenbank abzufragen, Slack-Nachrichten zu versenden oder das Web zu durchsuchen. Die Fähigkeiten werden durch Code definiert, nicht durch Halluzinationen.
Bei Aktionen mit hohem Risiko (z. B. „Rückerstattung senden“) ist der Agent so programmiert, dass er pausiert und eine menschliche Genehmigung einholt. Wir entwickeln die Benutzeroberfläche so, dass der vom Agent vorgeschlagene Plan vor der Ausführung von einem Mitarbeiter geprüft wird.
„Warum hat der Agent das getan?“ Wir stellen detaillierte Protokolle der internen Entscheidungsschritte des Agenten bereit. Sie können genau nachvollziehen, welchen logischen Pfad er durchlaufen hat, um zu einer Entscheidung zu gelangen, und so vollständige Nachvollziehbarkeit gewährleisten.
Agenten benötigen Langzeitgedächtnis. Wir implementieren eine persistente Zustandsschicht (Postgres/Redis), die es Agenten ermöglicht, eine Aufgabe heute zu „pausieren“, auf Benutzereingaben zu warten und nächste Woche genau dort fortzufahren, wo sie aufgehört haben.
Für den Betrieb realer Anlagen reicht ein standardisierter Ansatz nicht aus. Ob Sie sofortige Sicherheitsmaßnahmen oder eine mehrstufige Workflow-Orchestrierung benötigen – unsere maßgeschneiderten Architekturen gewährleisten für jede Aufgabe die optimale kognitive Steuerung.
Gehen Sie über statische Algorithmen hinaus. Unsere Agenten sind so konzipiert, dass sie sich mit der Zeit weiterentwickeln und ihre Entscheidungslogik durch die aktive Analyse von Nutzerfeedback und differenzierten Anweisungen verfeinern. Dank kontinuierlicher Selbstprüfung ihrer Leistung werden sie mit jeder Interaktion präziser und autonomer – und behalten dabei stets die Kontrolle in menschlicher Hand.
In komplexen Umgebungen, in denen jede Entscheidung zählt, spielen unsere nutzenbasierten Agenten ihre Stärken aus. Sie erledigen nicht nur Aufgaben, sondern bewerten auch die Qualität der Ergebnisse. Mithilfe fortschrittlicher prädiktiver Simulationen berechnen diese Agenten den optimalen Weg zur Wertmaximierung – und helfen Ihnen so, den unmittelbaren operativen Bedarf mit langfristigen strategischen Zielen in Einklang zu bringen und gleichzeitig Risiken effektiv zu minimieren.
Die zielorientierten Agenten von Metanow sind so konzipiert, dass sie komplexe, mehrstufige Prozesse vollautomatisch abwickeln. Dank fortschrittlicher Planungsalgorithmen und großer Sprachmodelle (LLMs) folgen diese Agenten nicht einfach einem vorgegebenen Skript, sondern berechnen kontinuierlich den optimalen Weg zur Erreichung Ihrer spezifischen Ziele. Selbst bei sich ändernden Rahmenbedingungen passen sich unsere Systeme sofort an, um Ihre Geschäftsziele auf Kurs zu halten.
Für komplexe Umgebungen, in denen bloßes Reagieren nicht ausreicht, setzt Metanow modellbasierte Reflexagenten ein. Diese Systeme verwalten einen dynamischen „internen Zustand“ – quasi einen digitalen Zwilling Ihres Betriebs –, um Veränderungen im Zeitverlauf zu erfassen. Durch die Kombination von Echtzeit-Telemetrie mit historischen Daten reagieren sie nicht nur punktuell, sondern erfassen das Gesamtbild. Dadurch sind sie unverzichtbar für anspruchsvolle industrielle Simulationen und Entscheidungsprozesse.
Wenn Millisekunden entscheiden, liefern unsere einfachen Reflexagenten sofortige Ergebnisse. Entwickelt für Hochgeschwindigkeitsumgebungen, überwachen diese Agenten Datenströme in Echtzeit und erkennen Anomalien im Moment ihres Auftretens. Dank fortschrittlicher Mustererkennung führen sie umgehend vorvalidierte Protokolle aus – die perfekte Lösung für vorausschauende Wartung und Notfallabschaltungen von Systemen, bei denen Zögern keine Option ist.
Bewältigen Sie Ihre anspruchsvollsten geschäftlichen Herausforderungen mit einer strukturierten digitalen Belegschaft. Unsere hierarchisch organisierten Agenten arbeiten in koordinierten Ebenen und agieren ähnlich wie ein leistungsstarkes Managementteam. Die Agenten der obersten Ebene, die sogenannten „Manager“, überwachen komplexe Prozesse über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg und zerlegen Arbeitsabläufe strategisch in kleinere Aufgaben, die von spezialisierten „untergeordneten Agenten“ ausgeführt werden. Dies gewährleistet maximale Effizienz bei gleichzeitig strenger Verantwortlichkeit und Leistungsmessung auf jeder Ebene der Wertschöpfungskette.
Gehen Sie über statische Algorithmen hinaus. Unsere Agenten sind so konzipiert, dass sie sich mit der Zeit weiterentwickeln und ihre Entscheidungslogik durch die aktive Analyse von Nutzerfeedback und differenzierten Anweisungen verfeinern. Dank kontinuierlicher Selbstprüfung ihrer Leistung werden sie mit jeder Interaktion präziser und autonomer – und behalten dabei stets die Kontrolle in menschlicher Hand.
In komplexen Umgebungen, in denen jede Entscheidung zählt, spielen unsere nutzenbasierten Agenten ihre Stärken aus. Sie erledigen nicht nur Aufgaben, sondern bewerten auch die Qualität der Ergebnisse. Mithilfe fortschrittlicher prädiktiver Simulationen berechnen diese Agenten den optimalen Weg zur Wertmaximierung – und helfen Ihnen so, den unmittelbaren operativen Bedarf mit langfristigen strategischen Zielen in Einklang zu bringen und gleichzeitig Risiken effektiv zu minimieren.
Die zielorientierten Agenten von Metanow sind so konzipiert, dass sie komplexe, mehrstufige Prozesse vollautomatisch abwickeln. Dank fortschrittlicher Planungsalgorithmen und großer Sprachmodelle (LLMs) folgen diese Agenten nicht einfach einem vorgegebenen Skript, sondern berechnen kontinuierlich den optimalen Weg zur Erreichung Ihrer spezifischen Ziele. Selbst bei sich ändernden Rahmenbedingungen passen sich unsere Systeme sofort an, um Ihre Geschäftsziele auf Kurs zu halten.
Für komplexe Umgebungen, in denen bloßes Reagieren nicht ausreicht, setzt Metanow modellbasierte Reflexagenten ein. Diese Systeme verwalten einen dynamischen „internen Zustand“ – quasi einen digitalen Zwilling Ihres Betriebs –, um Veränderungen im Zeitverlauf zu erfassen. Durch die Kombination von Echtzeit-Telemetrie mit historischen Daten reagieren sie nicht nur punktuell, sondern erfassen das Gesamtbild. Dadurch sind sie unverzichtbar für anspruchsvolle industrielle Simulationen und Entscheidungsprozesse.
Wenn Millisekunden entscheiden, liefern unsere einfachen Reflexagenten sofortige Ergebnisse. Entwickelt für Hochgeschwindigkeitsumgebungen, überwachen diese Agenten Datenströme in Echtzeit und erkennen Anomalien im Moment ihres Auftretens. Dank fortschrittlicher Mustererkennung führen sie umgehend vorvalidierte Protokolle aus – die perfekte Lösung für vorausschauende Wartung und Notfallabschaltungen von Systemen, bei denen Zögern keine Option ist.
Bewältigen Sie Ihre anspruchsvollsten geschäftlichen Herausforderungen mit einer strukturierten digitalen Belegschaft. Unsere hierarchisch organisierten Agenten arbeiten in koordinierten Ebenen und agieren ähnlich wie ein leistungsstarkes Managementteam. Die Agenten der obersten Ebene, die sogenannten „Manager“, überwachen komplexe Prozesse über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg und zerlegen Arbeitsabläufe strategisch in kleinere Aufgaben, die von spezialisierten „untergeordneten Agenten“ ausgeführt werden. Dies gewährleistet maximale Effizienz bei gleichzeitig strenger Verantwortlichkeit und Leistungsmessung auf jeder Ebene der Wertschöpfungskette.
Maßgeschneiderte KI-Lösungen, die speziell auf die besonderen Herausforderungen Ihrer Branche zugeschnitten sind.
Das Multiagentensystem (MAS) von Metanow automatisiert den gesamten RFQ-Antwortprozess. Durch die Orchestrierung spezialisierter LLM-Agenten, die die Verfügbarkeit von Spezialisten in Echtzeit, historische Preisdaten und Prognosen zusammenführen, erstellt das System präzise Angebote in Echtzeit.
Erfasst unformatierte Angebotsanfragen (PDF, Docx, E-Mail) über Webhooks.
Stundensätze und Verfügbarkeit des Live-Beraters.
Erkennt und maskiert personenbezogene Daten vor der Kontextübergabe.
Vektorisierte Datenbank mit früheren Gewinnervorschlägen.
Ordnet die Anforderungen den internen Ressourcenkosten zu.
Synthetisiert Kosten und Strategie in einem Entwurf.
Passt die Margen auf Basis der Gewinn-/Verlustwahrscheinlichkeit an.
Überprüfung der Margen. Bei Ablehnung wird eine Neugenerierung ausgelöst.
Integriert sensible Daten wieder. Exportiert PDF/JSON.
Erfasst unformatierte Angebotsanfragen (PDF, Docx, E-Mail) über Webhooks.
Stundensätze und Verfügbarkeit des Live-Beraters.
Erkennt und maskiert personenbezogene Daten vor der Kontextübergabe.
Vektorisierte Datenbank mit früheren Gewinnervorschlägen.
Ordnet die Anforderungen den internen Ressourcenkosten zu.
Synthetisiert Kosten und Strategie in einem Entwurf.
Passt die Margen auf Basis der Gewinn-/Verlustwahrscheinlichkeit an.
Überprüfung der Margen. Bei Ablehnung wird eine Neugenerierung ausgelöst.
Integriert sensible Daten wieder. Exportiert PDF/JSON.
Rohdateien (PDF/Docx) werden über einen Sensitive Info Adapter verarbeitet. Gleichzeitig treffen Angebotsanfragen per Web oder E-Mail ein – diese werden automatisch gefiltert, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.
Ein LLM-Agent verarbeitet die Eingaben und extrahiert strukturierte technische Anforderungen. Diese Details werden mit unserer internen Ressourcendatenbank abgeglichen.
Die Agenten zerlegen die Angebotsanfrage in einzelne Positionen und gleichen diese mit der Historischen Vektordatenbank ab, um ähnliche, in der Vergangenheit gewonnene Angebote und Umfangsmuster zu identifizieren.
Die semantische Zuordnung gleicht Anforderungen mit verfügbaren Spezialisten ab. Ein regressionsbasierter Schätzer berechnet anschließend Aufwand und Margenlogik, um den Entwurfspreis zu ermitteln.
Das System erstellt das Angebot. KMUs prüfen Preis und Leistungsumfang, bevor der Makler das PDF erstellt und per E-Mail versendet.
Rohdateien (PDF/Docx) werden über einen Sensitive Info Adapter verarbeitet. Gleichzeitig treffen Angebotsanfragen per Web oder E-Mail ein – diese werden automatisch gefiltert, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.
Ein LLM-Agent verarbeitet die Eingaben und extrahiert strukturierte technische Anforderungen. Diese Details werden mit unserer internen Ressourcendatenbank abgeglichen.
Die Agenten zerlegen die Angebotsanfrage in einzelne Positionen und gleichen diese mit der Historischen Vektordatenbank ab, um ähnliche, in der Vergangenheit gewonnene Angebote und Umfangsmuster zu identifizieren.
Die semantische Zuordnung gleicht Anforderungen mit verfügbaren Spezialisten ab. Ein regressionsbasierter Schätzer berechnet anschließend Aufwand und Margenlogik, um den Entwurfspreis zu ermitteln.
Das System erstellt das Angebot. KMUs prüfen Preis und Leistungsumfang, bevor der Makler das PDF erstellt und per E-Mail versendet.
Wir entwickeln nicht nur Software, sondern schaffen intelligente Ökosysteme. Unser fünfstufiges Framework stellt sicher, dass Ihre KI-Agenten nicht nur technisch robust sind, sondern sich auch nahtlos in Ihre bestehende Geschäftslogik integrieren lassen – für maximale operative Wirkung.
Wir nehmen Ihre Daten in unseren Datenschutzrichtlinie.
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