KI-Agenten & LLMs
KI, die versteht,
wo Dinge sind.
Wir bauen KI-Agenten und LLM-gestützte Systeme, die nativ mit räumlichen Daten arbeiten. Keine Chatbots mit aufgesetzter Kartenebene. Produktions-KI, die über Standorte denkt, Geodatenbanken abfragt und Aktionen ausfuhrt.
Was wir bauen
KI-Fahigkeiten
Individuelle KI-Agenten
Autonome Agenten auf Basis von Claude und OpenAI, die mit Geodaten interagieren, mehrstufige räumliche Analysen ausfuhren, Berichte generieren und Workflows auslösen. Wir bauen den Agenten, die Tools und die Leitplanken.
MCP-Server-Entwicklung
Model Context Protocol Server, die KI-Modellen strukturierten Echtzeit-Zugang zu räumlichen Datenbanken, Geocoding-APIs, POI-Daten und Analyse-Endpoints geben. Ihre KI bekommt Live-Standortkontext, keine statischen Trainingsdaten.
RAG für Geospatial
Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines, die relevante räumliche Daten abrufen, bevor das Modell antwortet. Standortbasierte Dokumentensuche, Kartenkontext-Injektion und räumliches Filtern im Retrieval-Schritt.
LLM-gestützte Oberflachen
Naturlichsprachige Schnittstellen für räumliche Abfragen. Stellen Sie Fragen in normalem Deutsch, erhalten Sie Karten, Diagramme und Daten zurück. Wir übernehmen die Ubersetzungsschicht zwischen menschlicher Sprache und Spatial SQL.
Agentenbasierte Workflows
Multi-Agenten-Systeme, in denen spezialisierte Agenten Geocoding, räumliche Analyse, Datenanreicherung und Berichtsgenerierung in koordinierten Pipelines übernehmen. Orchestrierung mit Human-in-the-Loop-Kontrollpunkten.
Räumliche Daten für KI
Geodaten für KI-Nutzung aufbereiten: Feature Engineering aus Koordinaten, räumliche Embeddings, standortbasierte Trainingsdatensatze und Evaluierungsframeworks für räumliche Genauigkeit.
So bauen wir KI
Unser Ansatz für KI-Engineering
Wir starten beim Problem, nicht beim Modell. Viele Teams schrauben ein LLM auf einen bestehenden Workflow und nennen es KI. Wir arbeiten ruckwarts von der Entscheidung, die Ihr Team treffen muss, und entwerfen dann das KI-System, das sie unterstützt.
Jedes KI-System, das wir deployen, enthält Monitoring, Evaluierung und einen klaren Plan für den Fall, dass das Modell falsch liegt. Wir bauen Konfidenzwerte, Fallback-Pfade und menschliche Review-Queues von Tag eins in die Architektur ein.
Wir arbeiten mit Claude (Anthropic), OpenAI und Open-Source-Modellen je nach Anwendungsfall. Für geospatiales Tool-Use und strukturiertes Reasoning bauen wir MCP-Server, die Modellen direkten Zugang zu Ihrer räumlichen Infrastruktur geben.
Tools & Technologien
Unser KI-Stack
Claude API, OpenAI API, Google Gemini, Anthropic MCP, LangChain, n8n, OpenClaw, Databricks, Python, TypeScript, PostgreSQL/PostGIS, DuckDB, Vektordatenbanken, AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Azure OpenAI
Anwendungsfälle
Wo das zum Einsatz kommt
Automatisierte räumliche Analyse
Ein KI-Agent, der einen Standort erhält, demografische Daten, Mobilitätsmuster und Wettbewerbsprasenz abruft und dann einen strukturierten Standortbewertungsbericht generiert. Was früher einen Tag dauerte, erledigt der Agent in Minuten.
Naturlichsprachige Kartenabfragen
Interne Tools, bei denen Ihr Team Fragen stellt wie 'zeige mir alle Stores im Umkreis von 30 Minuten um Munchen mit rucklaufiger Frequenz' und eine interaktive Karte zuruckbekommt.
Standortbasierte Dokumentenintelligenz
RAG-Pipelines, die Geografie verstehen. Durchsuchen Sie Planungsdokumente, Umweltberichte oder Immobilienunterlagen nach raumlicher Nahe, nicht nur nach Schlusselwortern.
Monitoring- und Alerting-Agenten
Agenten, die räumliche Datenstroms überwachen (Sensordaten, Satellitenbilder, Marktdaten) und Alerts auslösen, wenn sich Bedingungen in bestimmten Gebieten ändern.
Ihr Projekt
Lassen Sie uns
gemeinsam bauen.
Beschreiben Sie Ihre Projektanforderungen. Wir stellen das passende Spezialistenteam zusammen und skizzieren einen maßgeschneiderten Ansatz, unverbindlich.