loaded.
Auf Projektbasis · Für ausgewählte Kunden

KI-Agenten.
Programmiert, nicht
zusammengeklickt.

loaded. aus Zürich entwickelt massgeschneiderte KI-Agenten mit Python und Node.js für Schweizer Unternehmen. Keine Low-Code-Plattformen, keine vorgefertigten Module — jeder Agent wird von Grund auf programmiert.

Unsere Agenten recherchieren, analysieren, entscheiden und handeln autonom — rund um die Uhr. Auf Projektbasis, für ausgewählte Kunden in der Schweiz.

KI-Agent Architektur — autonome Daten-Pipeline mit vernetzten Knoten und leuchtenden Verbindungen
Das Konzept

KI-Agenten sind keine Chatbots

Ein Chatbot wartet auf Ihre Frage. Ein KI-Agent arbeitet eigenständig. Er recherchiert Daten im Web, analysiert Websites, vergleicht Preise über Monate hinweg, erstellt Berichte, versendet E-Mails — und das rund um die Uhr, ohne manuellen Eingriff. Dabei trifft er Entscheidungen auf Basis der Daten, die er findet: Welcher Prospect ist vielversprechend? Welche Seite braucht eine Content-Anpassung? Welcher Konkurrenzpreis hat sich verändert?

24/7
Agenten arbeiten autonom — auch nachts, am Wochenende, an Feiertagen
100%
Code — Python und Node.js, keine Low-Code-Plattformen
Flexibilität — jede API, jedes System, jede Logik abbildbar
Marktübersicht

KI-Agent-Plattformen im Vergleich

Der Markt für KI-Agenten wächst schnell. Von visuellen Workflow-Tools bis zu autonomen Agent-Systemen — die Ansätze unterscheiden sich fundamental. Hier eine Einordnung der wichtigsten Plattformen und wo massgeschneiderte Code-Agenten ihren Platz haben.

n8n / Make.com Visual Workflow
Stärken

Schneller Einstieg, hunderte Konnektoren, visuelle Logik. Gut für einfache Automationen mit klar definierten Wenn-Dann-Regeln.

Limitierungen

Kein echtes Reasoning, keine dynamische Entscheidungslogik. Keine Sandbox-Ausführung.

Ideal für: Prototyping, einfache Automationen
Claude Computer Use LLM-native
Stärken

Anthropics Agent-Framework: Tool-Use, Computer-Use, Code-Ausführung. Starkes Reasoning.

Limitierungen

Gebunden an Claude-Modelle. Managed Agents sind generalistisch. Keine persistente Datenhaltung ohne eigene Infrastruktur.

Ideal für: Entwickler, Agent-Prototypen
OpenClaw Open-Source
Stärken

Lokal, 100+ Skills, LLMs mit Apps und Browser verbunden. 247'000+ GitHub-Stars.

Limitierungen

Personal Assistant — nicht für Business-Prozesse. Keine CRM/ERP-Integration. Anfällig für Prompt-Injection.

Ideal für: Power-User, persönliche Produktivität
Manus AI General Agent
Stärken

Führt komplexe Aufgaben autonom aus: Webrecherche, Dokumenterstellung, Datenanalyse.

Limitierungen

Blackbox — keine Kontrolle über Logik oder Datenfluss. Keine Business-System-Integration.

Ideal für: Einzelpersonen, explorative Aufgaben
OpenAI Assistants / GPTs LLM-Plattform
Stärken

Code Interpreter, File Search, Function Calling. Grosses Ökosystem, einfache API.

Limitierungen

GPTs haben kein echtes Agency — sie reagieren nur auf Eingaben. Kein Scheduling, keine System-Integration.

Ideal für: Chatbot-Erweiterungen, einfache Assistenten
Custom Code-Agenten (loaded.) Massgeschneidert
Stärken

Volle Kontrolle über Logik, Prompts, Datenfluss, LLM-Wahl. Multi-Modell. Eigene Sandboxes, eigene Datenbank, eigene API-Integrationen. Keine Plattform-Abhängigkeit.

Limitierungen

Höhere initiale Investition. Erfordert erfahrene Entwickler. Nicht für einfache Wenn-Dann-Automationen.

Ideal für: Unternehmen mit komplexen Geschäftsprozessen

Alle Plattformen haben ihre Berechtigung. n8n und Make.com sind hervorragend für schnelle Prototypen. OpenClaw zeigt eindrucksvoll, was ein lokaler Agent auf dem eigenen Rechner leisten kann. Claude und OpenAI bieten starke Grundlagen für Entwickler. Für Schweizer Unternehmen, die einen Agenten brauchen, der tief in ihre Geschäftssysteme integriert ist, rund um die Uhr zuverlässig arbeitet und sich mit jeder neuen LLM-Generation verbessert — dafür gibt es massgeschneiderten Code.

Einsatzgebiete

Was unsere KI-Agenten in der Praxis leisten

6 Einsatzgebiete für Schweizer Unternehmen.

Research & Outreach Agent

Findet automatisch Prospects in einer Branche und Region, analysiert deren Websites technisch — Performance, Tech-Stack, Schwachstellen — und erstellt personalisierte Audit-Seiten. Versendet massgeschneiderte Erstansprachen per E-Mail über Resend mit SPF/DKIM-Authentifizierung. Diesen Agenten setzen wir selbst ein — für die Kundenakquise von loaded. in der Schweiz.

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SEO & Content Intelligence

Analysiert Konkurrenz-Seiten live — Wortanzahl, Headings, Schema-Markup, Rankings. Erkennt Content-Gaps automatisch, priorisiert Keywords nach Suchvolumen und Wettbewerb, und schlägt konkrete Anpassungen vor oder nimmt sie direkt vor. Nutzt Google Gemini mit Search-Grounding für Echtzeit-SERP-Analyse. Wir setzen diesen Agenten selbst für loaded.ch ein.

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Price Intelligence Agent

Überwacht Konkurrenzpreise automatisch — heute und in drei Monaten. Ideal für Schweizer Hotels, E-Commerce und jede Branche mit dynamischer Preisgestaltung. Crawlt mehrere Quellen parallel, normalisiert Daten in Supabase (Postgres), erstellt zeitbasierte Vergleichsreports mit Trendanalyse. Erkennt Preisänderungen der Konkurrenz, bevor Ihr Revenue-Team sie manuell findet.

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Dynamic Page Creation

Erstellt Seiten programmatisch basierend auf Datenbankinhalten, API-Responses oder Nutzereingaben. Volle Kontrolle über Struktur, Schema-Markup, URL-Slug und Meta-Daten — deployed auf Vercel mit SSR oder ISR. Keine CMS-Limitierung, keine Templates. Perfekt für Schweizer KMU mit hunderten Produktseiten oder standortspezifischen Landingpages.

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Email Automation

Vollständige E-Mail-Pipelines mit Resend — transaktional und Marketing. Trigger-basiert, API-gesteuert, mit personalisierten Inhalten pro Empfänger. SPF/DKIM-authentifiziert, damit E-Mails im Posteingang landen, nicht im Spam. Kein Mailchimp, kein monatliches Abo — reine API-Logik, unbegrenzt skalierbar.

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WebMCP & OpenHermit

Unsere eigene MCP-Implementierung (Model Context Protocol) gibt KI-Agenten direkten Zugriff auf Website-Inhalte, Formulare und APIs. Agenten können nicht nur lesen — sie können handeln: Termine buchen, Anfragen senden, Daten aktualisieren. OpenHermit ist unser Open-Source-Beitrag zum Agent-Ökosystem — entwickelt in Zürich.

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Showcase

In der Praxis: Unser Research & Outreach Agent

Diesen Agenten setzen wir selbst ein. Er findet potenzielle Kunden, analysiert deren Websites automatisch und erstellt personalisierte Audit-Seiten — vollständig ohne manuellen Aufwand. Hier zeigen wir, wie er funktioniert.

Das Ergebnis für den Kunden

1

Prospect erhält eine E-Mail

Persönlich formuliert, basierend auf der echten Analyse seiner Website. Kein Template, kein Massenversand — jede E-Mail ist individuell.

2

Klickt auf seinen persönlichen Audit-Link

Eine eigens generierte Seite zeigt: Screenshot seiner Website, Performance-Score, technische Schwachstellen, Vergleich mit zwei Konkurrenten aus der gleichen Stadt.

3

Kann direkt eine Anfrage stellen

Ein CTA-Formular auf der Audit-Seite. Anfrage wird in Echtzeit gespeichert, der Prospect erhält eine Bestätigung, wir werden sofort benachrichtigt.

Was der Agent im Hintergrund macht

S

Scout: Prospects finden

Gemini mit Google-Search-Grounding sucht nach Unternehmen einer bestimmten Branche und Region. Für jede gefundene Website wird ein Tech-Debt-Score berechnet: WordPress, jQuery 1.x, Bootstrap 3, IE-Polyfills — je höher der Score, desto grösser der Handlungsbedarf.

A

Analyse: Performance messen + KI-Vision

Zwei parallele Google PageSpeed Insights Calls (Mobile + Desktop). Der Desktop-Screenshot geht an Gemini Vision — das Modell sieht die Website und erstellt eine strukturierte Analyse: Schwachstellen, Potenzial, eine massgeschneiderte Erstansprache.

O

Outreach: Kontakt finden + E-Mail versenden

Vier-Schicht-Kontaktsuche: mailto-Links, Regex im HTML, Obfuscation-Decoder, Crawl von /kontakt, /impressum, /about — und als letztes Mittel eine Gemini-Websuche. Die Audit-Daten werden via API gespeichert, eine SSR-Seite wird live gerendert, die E-Mail wird mit Resend versendet.

Bot (Node.js)

Steuert den gesamten Prozess: Scout → Analyse → Outreach. Kommuniziert mit Gemini, Google PSI und der Website-API.

Website (Vercel / SSR)

Empfängt Audit-Daten via API, rendert personalisierte Audit-Seiten per SSR. Trackt Views und Anfragen in Echtzeit.

Datenbank (Supabase)

Postgres mit Row Level Security. Speichert alle Audit-Daten als JSONB: Analyse, PSI-Scores, Screenshots, Konkurrenzvergleich.

Der vollständige Datenfluss

Mac (you) —— node scout.js ——→ Gemini Search ——→ results/*.json
node outreach.js
fetchHTML()
(raw HTTPS
+ tech scan)
psiCall()
(2x parallel:
mobile+desktop)
findEmail()
(4-layer search
+ Gemini fallback)
deepAnalyze()
Gemini Vision
(screenshot + tech signals
→ structured JSON)
getCompetitorsPSI
(validate URLs
→ PSI parallel)
saveToAPI
POST /api/audit
/save → Supabase
buildEmailHTML
(Gmail-style,
HTML + text ver.)
loaded.ch/audit/[slug]
(SSR: view_count++, first_viewed_at)
Prospect opens
Clicks CTA form
POST /api/audit/redesign-request
→ redesign_requested = true
→ Email to you + confirmation to them
Technisches Blueprint — Pipeline im Detail
01
Scout — Prospects finden
scout.js

Gemini mit Google-Search-Grounding sucht nach Unternehmen einer bestimmten Branche und Region. Für jede gefundene Website wird ein Tech-Debt-Score berechnet.

Gemini 2.0 Flash Search Grounding Tech-Debt Scoring
scout.js
const prompt = `Finde 10 ${branche} in ${city}
  mit eigener Website. Gib URLs zurück.`;

const results = await gemini.generate({
  model: 'gemini-2.0-flash',
  tools: [{ googleSearch: {} }],
  prompt
});

// Tech-Debt-Score berechnen
for (const url of results.urls) {
  const html = await fetchHTML(url);
  const score = calcTechDebt(html);
  // WordPress=3, jQuery 1.x=2, Bootstrap 3=2
}
02
Fetch + PageSpeed Insights
outreach.js

Parallele Requests: HTML-Fetch mit Redirect-Handling (5 Hops), Self-Signed-Cert-Bypass. Zwei PSI-Calls (Mobile + Desktop) via Promise.allSettled.

HTTPS + Redirect PSI API v5 Promise.allSettled
outreach.js — fetchHTML + psiCall
const [mobile, desktop] = await Promise.allSettled([
  psiCall(url, 'MOBILE'),
  psiCall(url, 'DESKTOP')
]);

const screenshot = desktop.value
  ?.lighthouseResult?.audits
  ?.['final-screenshot']
  ?.details?.data;  // base64 JPEG

const perfScore = mobile.value
  ?.lighthouseResult?.categories
  ?.performance?.score * 100;
03
Kontakt-Email finden
outreach.js — findEmail

Vier-Schicht-Suche: mailto-Links → Regex im HTML → Obfuscation-Decoder (info[at]domain.ch) → Crawl von /kontakt, /impressum, /about → als Fallback: Gemini-Websuche.

Regex Extraction Obfuscation Decoder Multi-Page Crawl
findEmail.js
async function findEmail(html, domain) {
  // Layer 1: mailto links
  let email = html.match(/mailto:([^"]+)/)?.[1];
  if (email) return email;

  // Layer 2: regex in raw HTML
  email = html.match(/[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+/)?.[0];
  if (email) return email;

  // Layer 3: obfuscation decoder
  email = decodeObfuscated(html);
  // info[at]domain.ch → info@domain.ch

  // Layer 4: crawl subpages
  for (const p of ['/kontakt','/impressum'])
    email ??= await scrape(domain + p);
}
04
Gemini Vision Analysis
outreach.js — deepAnalyze

Screenshot (base64 JPEG) + Tech-Signale als Multimodal-Request an Gemini 2.0 Flash. Rückgabe als strukturiertes JSON: Business-Typ, Schwachstellen, Potenzial, personalisierter E-Mail-Betreff und Intro.

Gemini Vision Multimodal Structured JSON
deepAnalyze.js
const analysis = await gemini.generate({
  model: 'gemini-2.0-flash',
  contents: [{
    parts: [
      { inlineData: { mimeType: 'image/jpeg',
                       data: screenshot } },
      { text: `Analysiere diese Website.
        Rückgabe als JSON:
        { businessType, weaknesses[],
          potential, emailSubject,
          emailIntro }` }
    ]
  }]
});

// Post-processing
analysis.emailIntro = analysis.emailIntro
  .replace(/cookie|banner/gi, '')
  .split('.').slice(0, 3).join('.');
05
Konkurrenz-Benchmark
outreach.js — getCompetitorsPSI

Gemini schlägt zwei Konkurrenten aus der gleichen Stadt vor. HEAD-Request zur URL-Validierung, dann parallele PSI-Calls. Ergebnis: Vergleichsbalken auf der Audit-Seite.

HEAD Validation Parallel PSI Score Comparison
competitors.js
const competitors = await gemini.generate({
  prompt: `Nenne 2 Konkurrenten für
    ${businessType} in ${city}`
});

// Validate URLs exist
const valid = await Promise.all(
  competitors.map(async (c) => {
    const res = await fetch(c.url, {method:'HEAD'});
    return res.ok ? c : null;
  })
);

// Parallel PSI for each competitor
const scores = await Promise.allSettled(
  valid.filter(Boolean).map(c => psiCall(c.url))
);
06
Speichern + Audit-Seite generieren
outreach.js — saveToAPI

POST an die Website-API mit Bearer-Token-Auth. Upsert in Supabase (view_count und redesign_requested bleiben bei Re-Runs erhalten). Die Audit-Seite wird per SSR gerendert.

REST API Supabase Upsert SSR Rendering
saveToAPI.js
await fetch('https://loaded.ch/api/audit/save', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${AUDIT_SECRET}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    slug, url, perfScore, analysis,
    screenshot, competitors, email
  })
});

// Supabase upsert (preserves view_count)
// SSR page: loaded.ch/audit/[slug]
// view_count++ on each visit
07
E-Mail versenden
outreach.js — sendEmail

Resend API mit SPF/DKIM-Authentifizierung. Bewusst schlichtes HTML — sieht aus wie eine echte Gmail-Nachricht, kein Marketing-Template. HTML- und Text-Version für maximale Zustellbarkeit.

Resend API SPF/DKIM HTML + Text
sendEmail.js
import { Resend } from 'resend';
const resend = new Resend(RESEND_API_KEY);

await resend.emails.send({
  from: 'Benjamin <hello@loaded.ch>',
  to: contactEmail,
  subject: analysis.emailSubject,
  html: buildGmailStyleHTML({
    intro: analysis.emailIntro,
    auditUrl: `https://loaded.ch/audit/${slug}`,
    perfScore,
    businessName
  }),
  text: buildPlainText({ /* ... */ })
});
Output — Audit-Daten in Supabase
{
  "slug": "restaurant-bellevue-zuerich",
  "url": "https://restaurant-bellevue.ch",
  "perf_mobile": 34,
  "perf_desktop": 61,
  "tech_debt_score": 7,
  "analysis": {
    "businessType": "Restaurant",
    "weaknesses": [
      { "issue": "Render-blocking CSS", "severity": "high" },
      { "issue": "No image optimization", "severity": "high" },
      { "issue": "jQuery 1.12.4", "severity": "medium" }
    ]
  },
  "competitors": [
    { "name": "Kronenhalle", "score": 72 },
    { "name": "Zeughauskeller", "score": 58 }
  ],
  "view_count": 0,
  "redesign_requested": false
}
Technologie

Unser Tech-Stack für KI-Agenten

Die Tools und Frameworks hinter unseren Agenten.

Sprachen

Python · Node.js / TypeScript — je nach Use Case. Python für Datenverarbeitung und ML-Integration. Node.js für Web-Scraping, API-Kommunikation und Echtzeit-Systeme.

LLM-SDKs

Anthropic Claude · OpenAI · Google Gemini · LangChain · LangGraph — wir wählen das Modell nach Aufgabe: Vision, Reasoning, Speed, Kosten.

Infrastruktur

Supabase (Postgres) · Vercel · Docker · Daytona Sandbox-Umgebungen für sichere Code-Ausführung. Schweizer Hosting möglich für nDSG-konforme Projekte.

Integrationen

Resend (E-Mail) · WebMCP / OpenHermit (Agent-Website-Interaktion) · Jede REST- oder GraphQL-API · Webhooks · CRM · ERP · Datenbank-Direktzugriff.

Sicherheit

Sandboxes: Warum Sicherheit bei KI-Agenten Grundvoraussetzung ist

KI-Agenten führen Code aus, sprechen APIs an und verarbeiten Daten — dafür brauchen sie kontrollierte Umgebungen. Wir nutzen Daytona Sandboxes: isolierte Environments, in denen jeder Agent-Prozess nur Zugriff auf die Ressourcen hat, die er braucht. Kein unkontrollierter Zugriff auf Produktionssysteme, keine offenen Netzwerkverbindungen. Für Schweizer Unternehmen mit nDSG-Anforderungen kann die gesamte Infrastruktur auf Schweizer Servern betrieben werden.

Isolierte Ausführungsumgebungen pro Agent
API-Schlüssel als verschlüsselte Umgebungsvariablen
Granulare Berechtigungen pro Systemzugriff
Audit-Trails für alle Agent-Aktionen
Row Level Security in Supabase (Postgres)
Voller Code-Zugriff für den Kunden
Isolierte Sandbox-Umgebung — sichere Code-Ausführung für KI-Agenten
Prozess

So entsteht Ihr KI-Agent

01

Discovery

Welcher Prozess soll automatisiert werden? Welche Datenquellen existieren? Welche Systeme müssen angebunden werden? Wir definieren den Scope gemeinsam — und prüfen, ob ein Agent die richtige Lösung ist.

02

Architektur

Welches LLM für welche Aufgabe? Welche Pipeline-Schritte? Wie sieht die Fehlerbehandlung aus? Wir entwerfen die Agent-Architektur, bevor eine Zeile Code geschrieben wird.

03

Build & Test

Iterative Entwicklung mit echten Daten. Prototyp nach 1–2 Wochen, Produktionsversion nach 4–8 Wochen. Prompt-Engineering, Edge-Case-Handling, Performance-Optimierung — bis der Agent zuverlässig liefert.

04

Betrieb & Evolution

Ein Agent wird nicht einmal gebaut und vergessen. Neue LLM-Modelle bringen besseres Reasoning, niedrigere Kosten, neue Fähigkeiten — fast wöchentlich. Wir testen, optimieren und erweitern kontinuierlich.

Zusammenarbeit

Auf Projektbasis — für ausgewählte Kunden

KI-Agenten erfordern intensive Zusammenarbeit und laufende Betreuung. Wir arbeiten gezielt mit wenigen Kunden, um maximale Qualität zu garantieren.

Projekt besprechen →
FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was genau ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein Programm, das eigenständig Aufgaben ausführt — nicht nur Fragen beantwortet wie ein Chatbot. Ein Agent kann im Web recherchieren, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, Entscheidungen treffen, APIs ansprechen, E-Mails versenden und Berichte erstellen. Alles automatisch, rund um die Uhr, ohne manuellen Eingriff. Der Unterschied zum Chatbot: Ein Chatbot wartet auf Ihre Frage. Ein Agent arbeitet proaktiv.
Warum programmiert loaded. Agenten von Grund auf?
Weil echte Agenten Dinge tun müssen, die kein Baukastensystem abbilden kann: dynamische Web-Recherche über dutzende Quellen, Bildanalyse mit Vision-Modellen, mehrstufige Entscheidungslogik mit Fehlerbehandlung, sichere Code-Ausführung in Sandboxes. Wir arbeiten mit Python und Node.js — das gibt uns volle Kontrolle über Logik, Performance, Sicherheit und Skalierung. Keine Limitierungen durch vorgefertigte Module.
Für welche Branchen eignen sich KI-Agenten?
Grundsätzlich für jede Branche, in der repetitive, datenintensive Aufgaben anfallen. Konkrete Beispiele: Hospitality (automatische Preisbeobachtung der Konkurrenz), Agenturen (Prospect-Research und Outreach), E-Commerce (dynamische Content-Erstellung), Immobilien (Marktanalyse), Gesundheitswesen (Terminmanagement), Rechtsberatung (Dokumentenanalyse). Entscheidend ist nicht die Branche, sondern der Prozess, der automatisiert werden soll.
Wie lange dauert die Entwicklung eines KI-Agenten?
Ein erster funktionsfähiger Prototyp steht in der Regel nach 1–2 Wochen. Die vollständige Produktionsversion mit Fehlerbehandlung, Monitoring, API-Integrationen und Feintuning dauert 4–8 Wochen — abhängig von der Komplexität. Danach beginnt die laufende Optimierung: Neue Modelle testen, Prompts verfeinern, Edge Cases abfangen.
Was kostet ein KI-Agent?
Die Kosten hängen vom Projektumfang, der Komplexität der Integrationen und dem Wert ab, den der Agent für Ihr Unternehmen schafft. Es gibt keinen Standardpreis, weil jeder Agent massgeschneidert ist. Wir arbeiten auf Projektbasis mit ausgewählten Kunden. Im Erstgespräch klären wir Scope, erwarteten ROI und Machbarkeit — daraus entsteht ein transparentes Angebot.
Warum arbeitet loaded. nur mit ausgewählten Kunden?
KI-Agenten erfordern intensive Zusammenarbeit — besonders in den ersten Wochen. Wir optimieren Prompts, trainieren Edge Cases, passen Logik an reale Daten an. Das funktioniert nur, wenn wir genug Zeit pro Projekt investieren können. Gleichzeitig entwickelt sich das Feld extrem schnell: Neue Modelle, neue APIs, neue Möglichkeiten — fast wöchentlich. Wir halten unsere Agenten aktuell. Dafür brauchen wir Kapazität, nicht Volumen.
Wie wird mein Agent gehostet und betrieben?
Abhängig vom Use Case: Agenten laufen als serverlose Funktionen (Vercel, AWS Lambda), als Container (Docker), oder als geplante Cronjobs. Daten werden in Supabase (Postgres) oder Ihrer bestehenden Datenbank gespeichert. Alles kann auf Schweizer Infrastruktur betrieben werden, wenn nDSG-Konformität gefordert ist. Sie erhalten vollen Zugriff auf den Code.
Was passiert nach dem Launch?
Ein Agent wird nicht einmal gebaut und dann vergessen. LLM-Modelle entwickeln sich weiter — GPT-5, Claude 4, Gemini 2.5 bringen neue Fähigkeiten, bessere Reasoning-Qualität, niedrigere Kosten. Wir testen neue Modelle gegen Ihre bestehenden Prompts, optimieren Abläufe und erweitern Funktionen. Ihr Agent wird mit der Technologie besser, nicht obsolet.
Kann ein Agent mit meinen bestehenden Systemen kommunizieren?
Ja. Unsere Agenten sprechen jede API: CRM (HubSpot, Salesforce, Pipedrive), E-Mail (Resend, SendGrid), Datenbanken (Postgres, MongoDB), Cloud-Speicher, Kalender, ERP-Systeme. Wenn Ihr System eine API oder einen Webhook hat, kann ein Agent damit arbeiten. Auch Legacy-Systeme ohne API lassen sich über Web-Scraping oder Datei-basierte Schnittstellen anbinden.
Wie sicher sind die Agenten?
Code-Ausführung passiert in isolierten Sandbox-Umgebungen — kein Agent hat unkontrollierten Zugriff auf Produktionssysteme. API-Schlüssel werden als verschlüsselte Umgebungsvariablen gespeichert, nie im Code. Zugriffe werden geloggt. Bei Agenten, die mit sensiblen Daten arbeiten, implementieren wir granulare Berechtigungen und Audit-Trails.

Kostenloses Strategiegespräch buchen.

30 Minuten — unverbindlich, kein Verkaufsgespräch. Wir analysieren Ihre Situation und zeigen, was möglich ist.

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