KI-Systeme jenseits des Prototyps.
Sabentech konzipiert und betreibt Softwaresysteme, die KI-Modelle, Agenten, Tools, Daten und Infrastruktur miteinander verbinden. Unsere Engineering-Arbeit konzentriert sich auf die Teile, die aus einer KI-Fähigkeit ein nutzbares System machen: Orchestrierung, Integration, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Observability und Deployment.
Agenten, die denken, Tools nutzen und innerhalb definierter Grenzen agieren.
Wir bauen Systeme, in denen KI-Agenten mit APIs, Datenquellen, Software-Tools und anderen Agenten interagieren, um mehrstufige Aufgaben zu erledigen.
Agentenorchestrierung
Koordination von Agenten, Modellen, Tools und Workflows.
Tool-Ausführung
Anbindung von Agenten an APIs, Services und kontrollierte externe Aktionen.
Modell-Routing
Auswahl von Modellen nach Aufgabenanforderung, Kosten und Fähigkeit.
Freigabe durch Menschen
Freigabeschritte vor sensiblen oder irreversiblen Aktionen.
Speicher & Kontext
Verwaltung dauerhafter Informationen und aufgabenspezifischen Kontexts.
Multi-Agenten-Workflows
Aufgabenverteilung auf spezialisierte Agenten bei fortlaufender Ausführungskontrolle.
Modelle sind nur ein Teil des Systems.
Produktive KI braucht mehr als einen Prompt an eine API zu senden. Wir kümmern uns um das Engineering rundherum, das LLM-gestützte Anwendungen in echten Umgebungen nutzbar macht.
KI-Systeme scheitern anders als klassische Software.
Modelle können unerwartete Ausgaben liefern. Externe APIs können ausfallen. Lang laufende Agenten können Aufgaben teilweise erledigen, bevor sie scheitern. Das umgebende System muss diese Fälle vorwegnehmen.
Retries & Timeouts
Umgang mit temporären Fehlern, ohne unkontrollierte Ausführungsschleifen zu erzeugen.
Idempotenz
Vermeidung doppelter Aktionen bei wiederholten Aufgaben.
State Management
Nachverfolgung, wo ein lang laufender Workflow steht und was bereits geschehen ist.
Fehlerisolierung
Eindämmung von Fehlern, damit eine Aufgabe nicht das restliche System beeinträchtigt.
Ausführungsgrenzen
Kontrolle von Laufzeit, Kosten und Ressourcenverbrauch.
Autonome Systeme brauchen klare Grenzen.
Agentische Systeme können mit externen Diensten interagieren und Aktionen ausführen. Deshalb sind Berechtigungsdesign und Isolation Teil der Architektur.
Das Ziel ist nicht unbegrenzte Autonomie. Das Ziel ist nützliche Automatisierung mit klar definierter Befugnis.
Modelle mit den Informationen verbinden, die sie wirklich brauchen.
Wir bauen Retrieval-basierte Systeme, mit denen KI-Anwendungen und Agenten mit privater Dokumentation und strukturierten Informationen arbeiten können.
KI muss irgendwo laufen.
Wir arbeiten über die gesamte Infrastruktur hinweg, die für Deployment und Betrieb KI-gestützter Software nötig ist.
Das Deployment-Modell hängt von der Anwendung, den Datenanforderungen und den betrieblichen Rahmenbedingungen ab.
Moseisley
Agentenorchestrierung und autonome Workflows.
Moseisley ist ein KI-Agentenorchestrierungssystem, das um eine kontinuierliche Ausführungsschleife herum aufgebaut ist:
Engineering rund um das System
Agentenorchestrierung
Aufgabenverteilung über spezialisierte Agenten und Tools.
Kontrollierte Tool-Ausführung
Agenten interagieren über definierte Schnittstellen mit externen Fähigkeiten, statt uneingeschränkten Systemzugriff zu haben.
Freigabe durch Menschen
Sensible Aktionen können eine explizite Freigabe vor der Ausführung erfordern.
Kostenkontrolle
Modellnutzung kann über Budgets, Kontingente und Provider-seitige Kontrollen begrenzt werden.
Mandantengrenzen
Agentenausführung und Datenzugriff sind zwischen Nutzern und Umgebungen abgegrenzt.
Mission-Tracking
Agentenaktionen und Ausführungsstatus können erfasst und über Mission-Timelines und Activity-Events sichtbar gemacht werden.
Isolierte externe Recherche
Internetbezogene Aufgaben können an isolierte Wegwerf-Agenten delegiert werden, die die Berührung zwischen nicht vertrauenswürdigem externem Inhalt und internen Systemen reduzieren.
Weitere Systeme von Sabentech.
MagicConnect
Konversationelle KI und digitale Avatar-Erlebnisse. Echtzeit-KI-Interaktion, die konversationelle Modelle, Sprache und Avatar-Schnittstellen kombiniert.
AlloLaura
KI-gestützte Sprachautomatisierung. Sprachbasierte KI-Systeme für Geschäftsgespräche und Workflow-Automatisierung.
Der genaue Stack hängt vom Problem ab.
Aktuelle Arbeitsbereiche.
KI-gestützte Entwicklung ist Teil unseres Engineering-Workflows.
KI kann Implementierung, Debugging und Exploration beschleunigen, aber Architektur, Integration, Tests, Deployment und technische Entscheidungen bleiben in menschlicher Verantwortung.
Das Ziel ist nicht, Code um des Handschreibens willen manuell zu schreiben. Das Ziel ist, Systeme zu bauen, die verstanden, getestet, betrieben und verbessert werden können.
Eine konsistente Methode, unabhängig vom Umfang.
Das System verstehen
Problem, Schnittstellen, Daten, Rahmenbedingungen und Fehlerfälle definieren.
Die Architektur entwerfen
Festlegen, wie Modelle, Services, Datenbanken und Tools zusammenwirken.
Inkrementell bauen
Kleine, unabhängig testbare Komponenten implementieren.
Fehlerfälle testen
Prüfen, was passiert, wenn Modelle, APIs, Worker oder externe Systeme ausfallen.
Bereitstellen und beobachten
Das System in der echten Umgebung betreiben und Betriebsdaten sammeln.
Verbessern
Reales Verhalten nutzen, um Architektur, Prompts, Modelle und Workflows zu verfeinern.
Suchen Sie KI-Engineering-Expertise?
Ob Sie ein KI-Produkt entwickeln, Agenten in ein bestehendes System integrieren oder einen KI-Prototypen in Richtung Produktion bringen möchten — wir können zuerst über das technische Problem sprechen.