KI-Agenten & LLMs
KI, die versteht,
wo Dinge sind.
Wir bauen KI-Agenten und LLM-gestutzte Systeme, die nativ mit raumlichen Daten arbeiten. Keine Chatbots mit aufgesetzter Kartenebene. Produktions-KI, die uber 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 raumliche Analysen ausfuhren, Berichte generieren und Workflows auslosen. Wir bauen den Agenten, die Tools und die Leitplanken.
MCP-Server-Entwicklung
Model Context Protocol Server, die KI-Modellen strukturierten Echtzeit-Zugang zu raumlichen Datenbanken, Geocoding-APIs, POI-Daten und Analyse-Endpoints geben. Ihre KI bekommt Live-Standortkontext, keine statischen Trainingsdaten.
RAG fur Geospatial
Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines, die relevante raumliche Daten abrufen, bevor das Modell antwortet. Standortbasierte Dokumentensuche, Kartenkontext-Injektion und raumliches Filtern im Retrieval-Schritt.
LLM-gestutzte Oberflachen
Naturlichsprachige Schnittstellen fur raumliche Abfragen. Stellen Sie Fragen in normalem Deutsch, erhalten Sie Karten, Diagramme und Daten zuruck. Wir ubernehmen die Ubersetzungsschicht zwischen menschlicher Sprache und Spatial SQL.
Agentenbasierte Workflows
Multi-Agenten-Systeme, in denen spezialisierte Agenten Geocoding, raumliche Analyse, Datenanreicherung und Berichtsgenerierung in koordinierten Pipelines ubernehmen. Orchestrierung mit Human-in-the-Loop-Kontrollpunkten.
Raumliche Daten fur KI
Geodaten fur KI-Nutzung aufbereiten: Feature Engineering aus Koordinaten, raumliche Embeddings, standortbasierte Trainingsdatensatze und Evaluierungsframeworks fur raumliche Genauigkeit.
So bauen wir KI
Unser Ansatz fur 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 unterstutzt.
Jedes KI-System, das wir deployen, enthalt Monitoring, Evaluierung und einen klaren Plan fur 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. Fur geospatiales Tool-Use und strukturiertes Reasoning bauen wir MCP-Server, die Modellen direkten Zugang zu Ihrer raumlichen 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
Anwendungsfalle
Wo das zum Einsatz kommt
Automatisierte raumliche Analyse
Ein KI-Agent, der einen Standort erhalt, demografische Daten, Mobilitatsmuster und Wettbewerbsprasenz abruft und dann einen strukturierten Standortbewertungsbericht generiert. Was fruher 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 raumliche Datenstroms uberwachen (Sensordaten, Satellitenbilder, Marktdaten) und Alerts auslosen, wenn sich Bedingungen in bestimmten Gebieten andern.
Ihr Projekt
Lassen Sie uns
gemeinsam bauen.
Beschreiben Sie Ihre Projektanforderungen. Wir stellen das passende Spezialistenteam zusammen und skizzieren einen maßgeschneiderten Ansatz, unverbindlich.