Agentic AI
Von Chatbots zu Multi-Agenten-Workflow-Automatisierung
Wir bauen produktionsreife agentische KI-Systeme, die in Ihrer Umgebung denken, planen und handeln, unter Ihrer Governance, konzipiert auf dem, was zu Ihren Anforderungen passt.
Agentic AI
Von Chatbots zu Multi-Agenten-Workflow-Automatisierung
Wir bauen produktionsreife agentische KI-Systeme, die in Ihrer Umgebung denken, planen und handeln, unter Ihrer Governance, konzipiert auf dem, was zu Ihren Anforderungen passt.
Vom Beantworten von Fragen zum Verfolgen von Zielen
Die Agentic Gap in der modernen Automatisierung schließen
Agentic AI ist die nächste Generation der Workflow-Automatisierung: selbstverbessernde Systeme, die nicht nur Fragen beantworten, sondern Ziele verfolgen, APIs aufrufen, Daten abfragen, Aktionen entwerfen und gegen Richtlinien validieren. Der Wertbeitrag ist konkret: mehrstufige Workflows von stundenlanger menschlicher Koordination auf Minuten überwachter Autonomie verkürzen, mit Ihren Expertinnen und Experten im Loop oder Leitplanken vor Ort.
Agentic AI ist mehr als das Schreiben eines System-Prompts. Es erfordert Prozesse, die so strukturiert sind, dass Agenten auf ihnen handeln können, Menschen, die wissen, wie man autonome Systeme überwacht, und ein digitales Fundament, das den Agenten mit den Systemen verbindet, die er erreichen muss. Architektur, Umsetzung, Integration und Governance müssen alle zusammen gelöst werden.
Die statische Automatisierung stößt an ihre Grenzen
Regelbasierte RPA und skriptierte Workflows brechen in dem Moment, in dem die Realität vom Skript abweicht. In einer sich schnell wandelnden Welt brauchen Unternehmen Systeme, die sich anpassen, nicht nur ausführen. Generative KI allein reicht nicht: Ein Chatbot, der E-Mails entwirft, ist nützlich, aber ohne Zugriff auf Ihr CRM und Ihre Vertriebspipeline bleibt seine Wirkung begrenzt. Die Lücke zwischen KI, die spricht, und KI, die handelt, ist die agentische Lücke.
Agenten in regulierte Umgebungen zu bringen, schafft weitere Hürden. Eine KI Aktionen in SAP, ServiceNow oder Ihrer Abrechnungsplattform ausführen zu lassen, verlangt Leitplanken, Audit-Trails und explizite User-in-the-Loop-Kontrolle. Anforderungen an die Datenresidenz machen das noch schwerer, da öffentliche LLM-Endpunkte für viele Anwendungsfälle tabu sind. Ohne wiederverwendbare Plattform wird jeder neue Agent zu einem Einzelprojekt statt zu einer Instanz einer kohärenten, skalierbaren Architektur.
Die Agentic Gap ist real und kostet mehr, als die meisten Teams denken
Jeder Workflow, der noch von Menschen bearbeitet wird, jede Freigabe, die in einem Postfach wartet, jeder Prozess, der bricht, wenn Daten im falschen System liegen: Das sind die Kosten der Automatisierung, die es nie geschafft hat.
Agentic AI schließt diese Lücke, aber nur, wenn das Fundament richtig gebaut ist.
Die gute Nachricht: Das ist Engineering-Realität …
… daher sind keine dieser Barrieren neu für uns.
Lücken bei der Prozessreife, Datensilos, regulierte Umgebungen, Datenresidenz-Beschränkungen und eine fragmentierte Anbieterlandschaft: evoila hat alle fünf in echten Enterprise-Projekten gemeistert.
Der Ausgangspunkt ist nicht, alles auf einmal zu beheben. Es geht darum, den Anwendungsfall zu identifizieren, bei dem die Barrieren am niedrigsten und der Wert am höchsten sind, und von dort aus zum Produktivbetrieb zu bauen.
Unsere Lösung
Wo strategisches Design auf realen Wert trifft
Jede erfolgreiche Workplace-Transformation beginnt mit Ihrem konkreten Anwendungsfall, nicht mit einem vorausgewählten Softwarehersteller.
Agentic AI beginnt mit einer strukturierten Bewertung Ihres Anwendungsfalls, Ihrer Nutzerinnen und Nutzer, Daten, Systemlandschaft, operativen Beschränkungen und regulatorischen Anforderungen, nicht mit einer vordefinierten Plattform. Wo auch immer Sie auf Ihrer Agentic-AI-Adoptionsreise stehen, wir treffen Sie dort: von der Implementierung einzelner Agenten bis zur Lieferung komplexer Transformationsprojekte, die Prozess-Redesign, Digitalisierung und die technische Befähigung umfassen, Prozesse agentenbereit zu machen. Wir bewerten Ihre Umgebung und das Ökosystem, in dem die Agenten arbeiten müssen: API-Ebenen für Legacy-Systeme, Prozessreife, strukturierte Offenlegung von implizitem Wissen, sichere Authentifizierung über verbundene Systeme hinweg und klare Policy-Leitplanken mit Human-in-the-Loop-Kontrollen, wo das Geschäftsrisiko es erfordert.
Auf diesem Fundament entwerfen und bauen wir Konversationsagenten, operative Intelligenzagenten und Multi-Step-Workflow-Agenten, die durchgängige Geschäftsprozesse orchestrieren, einschließlich explizitem Benchmarking von Modellarchitekturen, um Genauigkeit, Kosten und Latenz auszubalancieren, von Requirements Engineering über Implementierung bis Deployment.
Unser Engineering-Ansatz
Intelligente Architektur statt automatisierter Komplexität
Der Bau resilienter KI-Systeme bedeutet bewusstes Design, nicht nur die Einführung des neuesten Tech-Stacks. Wir analysieren Ihren tatsächlichen operativen Bedarf, um genau die Intelligenzebene zu wählen, die Ihr Geschäft braucht, und vermeiden unnötige architektonische Last.
Wie wir bauen: das Engineering hinter den Agenten
Das richtige Muster, die richtige Komplexitätsstufe
Agentische Systeme sind keine einzelne Architektur, sondern eine Familie von Designmustern mit wachsender Fähigkeit und Engineering-Komplexität. Die richtige Stufe für jeden Anwendungsfall zu wählen und bewusst nicht auf die komplexeste zurückzugreifen, ist ein Kernbestandteil der Engineering-Arbeit.
Konversationsagenten kombinieren typischerweise Reflection und Tool Use, um Antworten in Unternehmensdaten und verbundenen Systemen zu verankern. Operative Intelligenzagenten fügen Planning hinzu, um komplexe Aufgaben zu zerlegen und sich anzupassen, während Zwischenergebnisse eintreffen. Multi-Step-Workflow-Agenten orchestrieren durchgängige Geschäftsprozesse über Multi-Agent-Muster, mit spezialisierten Agenten, die von einer Managerin/einem Manager koordiniert werden, und, am fähigsten Ende, Deep-Agent-Architekturen, die in einem gemeinsamen Workspace zusammenarbeiten. Jeder Schritt fügt Fähigkeit hinzu, aber auch operative und architektonische Last; die meisten Geschäftsprozesse liegen bewusst irgendwo in der Mitte.
Reference stack und deployment options
Unser Referenz-Engineering-Stack umfasst LangGraph, Pydantic AI, das Microsoft Agent Framework und die Anthropic– und OpenAI-Agent-SDKs für die Orchestrierung; FastAPI für Service-Exposition; und Jinja-Templates oder Streamlit für schnelles Frontend-Prototyping. Cloud-Plattformen umfassen Azure AI Foundry und Databricks Mosaic AI. Für On-Premises-Szenarien deployen wir auf Broadcom VMware Private AI Foundation mit NVIDIA unter Nutzung lokal gehosteter Open-Weight-LLMs, wo strikte Datenresidenz-Anforderungen gelten.
Modellauswahl nach Benchmark, nicht nach Präferenz
Die Modellauswahl wird als explizite Architekturentscheidung behandelt, nicht als Standard. Für jedes Engagement benchmarken wir Kandidatenmodelle über Anbieter wie OpenAI, Anthropic, Mistral, DeepSeek, Google, AllenAI und andere Labs gegen den tatsächlichen Anwendungsfall. Wir bewerten die Latenz unter realistischer Last, die Gesamtkosten pro Workflow-Durchlauf sowie Datenresidenz- oder Souveränitätsbeschränkungen. Das Ergebnis ist eine Architektur, die zum Workload passt, kein Modell, das aus einem bevorzugten Regal gewählt wurde.
Offene Protokolle, Enterprise-Integration und Leitplanken
Interoperabilität wird um offene Protokolle wie Model Context Protocol (MCP) für Tool- und Datenquellen-Integration und Agent2Agent (A2A) für Inter-Agenten-Kommunikation über Systeme hinweg herum aufgebaut. Wo immer möglich, implementieren wir Agenten in Ihr bestehendes Ökosystem, statt daneben, sodass sie mit den Systemen, Copiloten und Tools, die Sie bereits betreiben, über standardisierte Schnittstellen interagieren. Leitplanken sind von Anfang an eingebaut: Richtlinien werden deklarativ ausgedrückt und vor der Ausführung validiert, zustandsändernde API-Aufrufe durchlaufen explizite User-in-the-Loop-Freigabe oder vorab genehmigte Richtlinien, und jede Aktion hinterlässt einen Audit-Trail für Compliance, Post-Incident-Review sowie EU-AI-Act- oder DORA-Nachweisanforderungen.
Technologien & Partner
Der Technologie-Stack hinter jedem Engagement
Strategische Enterprise-Allianzen
Microsoft-Partner-Ökosystem
Als Microsoft Partner liefert evoila Agentic-AI-Lösungen auf Azure OpenAI, Azure AI Foundry und verwandten Azure-Services, einschließlich Partner-Co-Funding-Optionen für berechtigte Engagements.
Broadcom-Partner-Ökosystem
Als Broadcom Partner unterstützt evoila private und souveräne KI-Deployments mit Broadcom VMware Private AI Foundation mit NVIDIA für On-Premises-LLM-Szenarien unter strikten Datenresidenz- oder regulatorischen Anforderungen.
Databricks-Technologie-Stack
Wir nutzen Databricks Mosaic AI, MLflow und Foundation-Model-Fähigkeiten für Enterprise-KI-Workloads, Modell-Lifecycle-Management und Open-Weight-Modell-Hosting. evoila baut aktuell seine Databricks-Partnerbeziehung aus.
Offener, herstellerunabhängiger AI-Stack
Open-source foundation
Unser Engineering-Ansatz baut auf PyTorch, Hugging Face, MLflow und dem breiteren Open-Source-ML-Ökosystem auf und verbindet Enterprise-Plattformen mit bewährten, community-getragenen Technologien.
Offene Protokolle und Integrationsstandards
Wir bauen auf Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A) und OpenAPI auf, um Agenten mit Tools, Datenquellen und Unternehmenssystemen zu integrieren. Diese Protokolle werden über moderne Agenten-Frameworks wie LangGraph, Pydantic AI, Microsoft Agent Framework sowie die Anthropic- und OpenAI-Agent-SDKs implementiert.
Multi-Model-LLM-Ökosystem
We work with models from OpenAI, Anthropic, Mistral, DeepSeek, Google, AI2, and other model providers via managed endpoints or self-hosted open-weight deployments.
Der richtige Start hängt davon ab, wo Sie gerade stehen, nicht wo Sie hinwollen
Die Einführung von Agentic AI ist kein einzelner Sprung. Jede Phase baut auf der letzten auf, und jede erfordert eine andere Art von Unterstützung. So strukturiert evoila diese Reise.
Agentic AI im Einsatz: ausgewählte Engagements
Wir glauben daran, langfristigen architektonischen Wert zu schaffen, keine kurzfristigen isolierten Experimente. Diese Projekte zeigen unseren herstellerneutralen Ansatz in der Praxis und liefern sichere, konforme und maßgeschneiderte KI-Strategien für individuelle Unternehmensrealitäten.
Finanzdienstleistungen:
wiederverwendbarer Agentic-AI-Blueprint
Für einen der größten deutschen Finanzdienstleister unterstützte evoila Anforderungsanalyse, Konzeption und Architektur eines wiederverwendbaren Blueprints für individuelle agentische KI-Systeme. Die flexible Architektur unterstützt sowohl On-Premises- als auch Cloud-Deployments und ermöglicht die schnelle Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten über mehrere nachgelagerte Anwendungsfälle hinweg. Das machte aus einem ersten Engagement ein skalierbares Fundament für künftige Agentic-AI-Initiativen.
Finanzdienstleistungen:
Conversational-Agent-Serie
Für ein führendes deutsches Finanzdienstleistungsunternehmen implementierte evoila eine Serie von Konversationsagenten, die verschiedene Geschäftsprozesse im Unternehmen abdecken. Aufgebaut auf einem wiederverwendbaren agentischen Fundament, kombinieren die Agenten anforderungsgetriebenes Dialogdesign mit Azure OpenAI, LangGraph, Streamlit und FastAPI-Integration in die bestehende Infrastruktur. Kontinuierliche Evaluation und Optimierung sichern Domänenrelevanz, Antwortqualität und Produktionsreife über mehrere Konversationserlebnisse hinweg.
Immobilien:
plattformübergreifendes Mietverwaltungs-Management
Für einen der führenden deutschen digitalen Immobilienplattform-Anbieter entwickelte evoila eine plattformübergreifende Mietverwaltungsanwendung auf Microsoft Azure. Die Lösung kombiniert ein Mieterportal für Vertragszugriff und -änderungen mit einem Vermieter-Dashboard für Immobilien- und Geschäftsmanagement. Automatisierte, KI-orchestrierte Workflows handhaben routinemäßige Mietverwaltungsprozesse durchgängig und reduzieren manuellen Koordinationsaufwand, was ein skalierbareres Betriebsmodell für digitale Immobiliendienstleistungen schafft.
Industrie:
Operational-Intelligence-Plattform
Für einen etablierten Anbieter von Industriebetriebssoftware baute evoila eine Operational-Intelligence-Plattform, die Logistik-Tracking, Fertigungsprozessdaten und Arbeitsplatzinformationen über mehrere Unternehmenssysteme hinweg integriert. Agentische Workflows rufen automatisch operative Signale von verbundenen Plattformen ab, korrelieren und interpretieren sie. Das ermöglicht Echtzeit-Einblicke und Alarme über Fertigungs- und Logistikprozesse hinweg und hilft Teams, Probleme früher zu erkennen und operative Entscheidungen effektiver zu koordinieren.
Öffentlicher Sektor:
RAG-basierte konversationelle KI
Für öffentliche Sicherheitsorganisationen, die unter strikten Datenresidenz- und Sicherheitsbeschränkungen arbeiten, entwarf und implementierte evoila ein RAG-basiertes konversationelles KI-System. Die Lösung kombiniert hochwertige semantische Suche, Prompt-Optimierung, Konversationskontext-Management und Antwortqualitäts-Monitoring. Das ermöglicht Nutzerinnen und Nutzern den Zugriff auf komplexe Informationen über eine kontrollierte konversationelle Oberfläche, während das Halluzinationsrisiko reduziert und sicherer, domänenspezifischer Wissenszugriff unterstützt wird.
Von KI-Experimenten zu Workflows, die messbaren Geschäftswert schaffen
In einem Gespräch identifizieren wir, welcher Ihrer Prozesse heute schon agent-bereit ist und wie ein Weg zum Produktivbetrieb aussieht. Kein Plattform-Pitch, nur eine ehrliche Bewertung.
Kein Verkaufsgespräch, sondern eine ehrliche Einschätzung.
Bereit, von KI-Experimenten zu Produktions-Workflows zu wechseln?
Erzählen Sie uns von Ihrem Anwendungsfall und der Umgebung, in der er funktionieren muss. Wir identifizieren den richtigen Ausgangspunkt und zeigen Ihnen, wie ein produktionsreifer Weg aussieht.
Dominic Petrak
Unit Lead – AI
Häufig gestellte Fragen
Ein Chatbot reagiert primär auf Nutzereingaben. Microsoft Copilot unterstützt Nutzerinnen und Nutzer innerhalb des Microsoft-Ökosystems, während ein individueller Agent Ziele verfolgen, Tools aufrufen und Workflows über Systemgrenzen hinweg automatisieren kann. Der entscheidende Unterschied ist Handeln: Agenten verbinden sich mit den Systemen, die Sie tatsächlich betreiben.
Ja, Agentic AI kann vollständig On-Premises laufen, wo erforderlich. Wir bauen auf Broadcom VMware Private AI Foundation mit NVIDIA und lokal gehosteten LLMs auf, sodass Agenten innerhalb Ihres Netzwerks unter strikten Datenresidenz- und Sicherheitsbeschränkungen arbeiten können. Für On-Premises-IT-Operations siehe unsere AIOps-Praxis.
Wir nutzen Leitplanken auf mehreren Ebenen: deklarative Richtlinien, User-in-the-Loop-Freigabe-Gates, kontinuierliche Evaluation und vollständiges Audit-Logging. Autonomie wird nur dort erhöht, wo Risiko, Governance und Fehlerkosten es zulassen, sodass Agenten kontrolliert bleiben und trotzdem operativen Wert schaffen.
Wir nutzen das Modell, das am besten zum Workload passt. Für jedes Engagement benchmarken wir passende Optionen gegen Kosten, Latenz, Genauigkeit und Datenresidenz-Anforderungen. Das vermeidet die Standardwahl eines Anbieters und stellt sicher, dass die Architektur zum Anwendungsfall passt.
Ein erster Prototyp lässt sich oft innerhalb von Wochen validieren, aber Produktivzeitpläne hängen von Prozessreife, Governance-Anforderungen und Integrationstiefe ab. Wir definieren während des Discovery & Readiness Assessment einen verlässlichen Rahmen und iterieren dann mit eingebauter Evaluation und Leitplanken Richtung Produktivbetrieb.
Compliance hängt vom Anwendungsfall ab, nicht vom agentischen Muster selbst. Wir helfen, die Anwendung korrekt zu klassifizieren, für relevante Anforderungen wie Transparenz, menschliche Aufsicht, Logging und Risikomanagement zu konzipieren, und dokumentieren das System entsprechend, wo erforderlich.
Ja, das ist das Ziel. Wo immer möglich, implementieren wir Agenten in Ihr bestehendes Ökosystem, statt daneben. Über Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A) und OpenAPI integrieren sich Agenten mit den Systemen, Copiloten und Tools, die Sie bereits betreiben.
Agentic AI bezeichnet Systeme, die Ziele autonom verfolgen, indem sie Aktionen planen, Tools aufrufen und sich basierend auf Ergebnissen anpassen, statt auf einzelne Prompts zu reagieren. Anders als Standard-generative-KI können agentische Systeme mehrstufige Workflows ausführen, mit Unternehmenssystemen interagieren und Zwischenentscheidungen ohne menschliche Eingabe bei jedem Schritt treffen.
evoila bewertet Anwendungsfall-Definition, Datenverfügbarkeit und -qualität, Prozessreife, Systemintegrationsanforderungen, regulatorische Beschränkungen und operatives Risikoprofil, bevor eine Architektur vorgeschlagen wird. Das stellt sicher, dass die Lösung zu dem passt, was die Umgebung tatsächlich unterstützen kann, nicht zu einer bevorzugten Plattform.
Ja. evoila unterstützt private und On-Premises-Deployments mit Broadcom VMware Private AI Foundation mit NVIDIA und lokal gehosteten Open-Weight-LLMs für Unternehmen unter BaFin-, KRITIS-, DORA- oder anderen Datenresidenz- und Souveränitätsanforderungen. Governance, Audit-Trails und Human-in-the-Loop-Kontrollen sind von Anfang an in die Architektur eingebaut.