Claude AI Agents,
gebaut für echte
Geschäftsergebnisse
Ich entwerfe, liefere und betreibe production-grade Claude Agents, die Tickets schließen, Leads qualifizieren, Code reviewen und Workflows ausführen. MCP-native. Long-Context. Eval-getrieben. Safety-reviewed.
Sechs Agent-Formen die ich in Produktion bringe
Jeder Agent kommt mit Eval Suites, Prompt-Injection-Schutz, Observability und einem Runbook, das dein On-Call Engineer wirklich nutzen kann.
Customer Support Agents
Lösen 40-70% der eingehenden Tickets ohne Eskalation. Lesen deine Knowledge Base, bearbeiten Refunds via Tool Use, eskalieren mit vollem Kontext.
Sales & Outreach Agents
Recherchieren Accounts, schreiben personalisiertes Outreach, qualifizieren Inbound, buchen Meetings. Verbinden mit deinem CRM via MCP, erfinden niemals Daten.
RAG Pipelines
Hybride Suche über deine Docs, Tickets und Notion. Reranking, Citation Tracking, Freshness Scoring. Long-Context Claude übernimmt die schwere Synthese.
Code Review & Coding Agents
PR Review mit projektspezifischen Style-Regeln. Spec-getriebene Implementierung. Test-Generierung. Migrationsskripte. Der Agent liest deine Codebase, bevor er den Mund aufmacht.
Workflow & Ops Agents
Multi-Step Workflows quer durch Tools: Rechnung aus E-Mail lesen, gegen PO validieren, ins ERP buchen, Slack benachrichtigen, Audit Trail loggen. Fail-loud, retry-safe.
Voice Agents
Eingehende und ausgehende Sprache mit Sub-Sekunden-Antwort. Claude denkt, ElevenLabs spricht, dein CRM loggt. Nützlich für Triage, Terminplanung, FAQ.
Warum ich auf Claude setze für Produktions-Agents
Sechs ehrliche Gründe, die die meisten Engineers nach 6 Monaten Kampf mit einem anderen Modell selbst herausfinden.
Tool Use, das wirklich gehorcht
Claude folgt Tool Schemas mit der niedrigsten Halluzinationsrate, die ich in Produktion gemessen habe. Wenn der Agent zwischen API-Aufruf und Erfinden wählen muss, ruft er die API.
200K Kontext, gut genutzt
Long Context bringt nur etwas, wenn der Recall scharf bleibt. Claude liest 50-Seiten-Verträge, ganze Codebases und komplette Ticket-Historien, ohne den Faden zu verlieren. Weniger Chunks, weniger Retrieval-Misses, einfacheres RAG.
MCP-native Integrationen
Model Context Protocol gibt dem Agent typed Zugriff auf deine Tools ohne maßgeschneiderten Glue. Baue einen MCP Server, plug in Claude Desktop, Claude Code, deine eigene App. Standards schlagen Wildwuchs.
Safety reviewed, nicht draufgeschraubt
Constitutional AI Training und Anthropic Red-Teaming bedeuten weniger Überraschungen in Produktion. Ich ergänze Prompt-Injection-Schutz, PII-Redaction und Audit Logs — damit Legal ohne Streit unterzeichnet.
Extended Thinking für harte Agent-Loops
Wenn der Agent über viele Tool Calls hinweg planen muss, denkt Claudes Extended-Thinking-Modus vor dem Handeln. Weniger Fehlabbiegungen mitten im Loop, bessere Fehler-Recovery, sauberere Agent-Traces in Produktion.
Produktionsökonomie, die skaliert
Sonnet erledigt den Großteil günstig, Opus übernimmt die harten 5%. Prompt Caching senkt Kosten für wiederholten Kontext um bis zu 90%. Batch API für Offline-Jobs zum halben Preis. Die Unit Economics funktionieren wirklich.
Vier Phasen. Keine Überraschungen.
Jede Phase hat ein Deliverable, das du prüfen kannst. Jedes Gate ist ein schriftliches Go/No-Go, das du steuerst.
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DiscoverWoche 1
Schreibe die Stellenbeschreibung des Agents
Ich sitze zwei Tage mit deinen Operators und schreibe genau auf, was der Agent darf und nicht darf. Eval Set entworfen. Erfolgskriterien unterzeichnet.
DeliverablesAgent Spec Doc Eval Set v0 Risikoregister Architektur-Skizze -
DesignWoche 2-3
Prototyp der kleinsten nützlichen Version
Ein funktionierender Prototyp, an dem dein Team rütteln kann. Tool Schemas, Prompt Scaffolding und der erste Eval Run. Schlechte Ideen sterben hier billig.
DeliverablesKlickbarer Prototyp Tool Schemas Prompt v1 Erste Eval Scores -
BuildWoche 4-8
Produktionscode, unter Last getestet
MCP Server, RAG Pipeline, Observability, Prompt-Injection-Schutz, Fallbacks, Retries, Audit Logs. Eingefahren auf Shadow Traffic, bevor irgendein User es sieht.
DeliverablesProduktionscode Eval Suite Runbook Dashboards -
DeployWoche 9+
Live hinter Flag, hochfahren auf Metriken
Gestaffelter Rollout: 1% → 10% → 50% → 100%. Eval Scores, Latenz, Kosten-pro-Resolution live beobachtet. Retainer startet für Tuning, Modell-Upgrades, Incident Response.
DeliverablesFeature Flag On-Call Runbook Kosten-Dashboard Monatliche Reviews
Agents, die ich geliefert habe die Umsatz bringen
Tube2Blog.ai
YouTube → SEO Blog Post in 90 Sekunden
Multi-Step Agent: zieht Transcript, strukturiert Outline, schreibt Long-Form Post mit Zitaten, generiert Hero Image. Claude Sonnet fürs Drafting, Opus für den Schliff.
- Ø Generierung
- 90s Ø Generierung
- Posts generiert
- 40K+ Posts generiert
- User-Bewertung
- 4.8★ User-Bewertung
PromptPal
Prompt-Bibliothek mit eingebautem Eval Runner
Kuratierter Prompt-Marktplatz mit eingebautem A/B Eval gegen Claude, GPT-4o und Gemini. Autoren sehen Pass-Rates pro Modell vor Veröffentlichung. Gestützt durch ein Custom RAG über das Prompt-Korpus.
- Prompts indexiert
- 8K+ Prompts indexiert
- Eval-Modelle
- 12 Eval-Modelle
- Suche p95
- < 200ms Suche p95
GrowPath AI CRM
Sales Agent, der nachts die Pipeline abarbeitet
Inbound Lead Enrichment, Outbound Personalisierung, Meeting Prep Briefs. MCP Server verbindet HubSpot, Apollo und die Wissensbasis. Sales Reps wachen mit triagierter Inbox auf.
- Reply-Rate-Steigerung
- 3.2x Reply-Rate-Steigerung
- Zeit gespart/Wo
- 11h Zeit gespart/Wo
- Datengenauigkeit
- 94% Datengenauigkeit
QueryMind
Natural-Language SQL Agent für Data Teams
Stellt Klärungsfragen, schreibt SQL gegen dein Warehouse, läuft in Sandbox, gibt Ergebnisse mit Chart zurück. Read-only by design. Slack und Web UI. Täglich von 200+ Analysten genutzt.
- First-Try Query
- 85% First-Try Query
- tägliche Nutzer
- 200+ tägliche Nutzer
- destruktive Ops
- 0 destruktive Ops
Anerkannt im Claude-Ökosystem
Open-Source-Beiträge, Partnerprogramm und Community-Arbeit, die den Engineer prüfen, bevor du ihn einstellst.
Anthropic Solutions Partner — Bewerber
Antrag beim Anthropic Partner Network für Solutions Delivery eingereicht. Im Technical Review Track mit Fokus auf Agentic Systems, MCP-Integration und Enterprise-Rollouts.
Anthropic Partner Network besuchenKuratierter Index von Community Claude Skills
Multi-Agent-Orchestrator für Claude Code
Open Source
Beide Projekte unter MIT-Lizenz, genutzt von Buildern, die eigene Claude Agents liefern.
In Newslettern erwähnt
Arbeit besprochen in AI-Engineering-Newslettern und Roundups in der Claude Developer Community.
Coverage lesen200+ technische Artikel
Long-Form Blog Posts zu Claude, MCP, RAG und Agentic Systems. In 6 Sprachen übersetzt.
Zum Blog2.000+ zufriedene Kunden
Ein Jahrzehnt Freelance- und Vertragsarbeit. Referenzen auf Anfrage.
Fallstudien ansehenDie Fragen, die kluge Käufer stellen
Fehlt eine Frage? Stell sie über das Kontaktformular. Ehrliche Antworten, kein Verkaufs-Sprech.
Wie lange dauert ein Claude AI Agent Projekt?
Ein fokussierter MVP-Agent geht in 3-6 Wochen live. Multi-Tool-Agents mit RAG, Evals und Produktions-Guardrails liefere ich in 8-14 Wochen. Voice und Multi-Agent-Orchestrierung dauern 12-20 Wochen. Ich starte immer mit einer 1-wöchigen Discovery, um die Timeline vor dem Angebot korrekt einzuschätzen.
Was kostet ein Claude Agent Projekt?
Pilots starten ab $5.000 USD. Produktions-Agents mit RAG, MCP-Tooling und Observability liegen bei $15.000-$45.000. Custom Enterprise Builds mit SLAs, SOC-2-Arbeit und Multi-Agent-Systemen liegen bei $45.000-$75.000+. Retainers ab $2.500/Monat für laufendes Tuning.
Baust du mit MCP (Model Context Protocol)?
Ja. MCP ist die Standard-Integrationsebene. Ich baue Custom MCP Server für dein CRM, Datenbank, interne APIs und SaaS-Tools, sodass der Agent sicher anbindet ohne Custom-Glue. MCP Server funktionieren auch in Claude Desktop und Claude Code, dein Team profitiert über den Agent hinaus.
Wie gehst du mit Datenschutz und Compliance um?
Anthropic Claude trainiert nicht auf deinen API-Daten. Ich nutze Anthropic Workbench, AWS Bedrock oder Google Vertex AI je nach Compliance-Anforderung. PII-Redaction, Prompt-Injection-Schutz, Audit Logs und Per-Tenant-Key-Isolation sind eingebaut. SOC 2, HIPAA und DSGVO-fähige Architekturen verfügbar.
Funktioniert Claude mit meinem bestehenden Stack?
Ja. Ich integriere mit Laravel, Node, Python, Next.js, Postgres, MySQL, Pinecone, Weaviate, Redis, AWS, GCP, Azure und jedem System mit dokumentierter API. MCP macht das Anbinden interner Tools einfach. Hast du einen ungewöhnlichen Stack, sprechen wir gerne in einer Discovery Call.
Was ist RAG und brauche ich es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) gibt dem Agent Zugriff auf deine private Wissensbasis — Docs, Tickets, Produktdaten, Verträge. Du brauchst es, wenn Antworten Informationen widerspiegeln müssen, die das Modell im Training nicht gesehen hat. Die meisten Produktions-Agents brauchen eine Form von RAG; ich nutze standardmäßig Hybrid Search mit Reranking und Citation Tracking.
Was passiert, wenn der Agent in Produktion etwas falsch macht?
Es wird passieren. Jeder Agent kommt mit: einer Eval Suite, die bei jeder Prompt-Änderung läuft, einer Feature Flag für Instant Rollback, Structured Logging, damit du jedes Gespräch wiederholen kannst, Eskalationspfaden zum Menschen und einem Runbook, mit dem dein On-Call Engineer um 3 Uhr morgens arbeiten kann. Failure Modes sind designed, nicht versteckt.
Bietest du laufenden Support nach dem Launch?
Ja. Die meisten Kunden gehen in einen monatlichen Retainer mit Eval Runs, Prompt Tuning, Modell-Upgrades wenn Anthropic neue Claude-Versionen ausliefert, Kosten-Monitoring und Incident Response. Retainers starten ab $2.500/Monat und skalieren mit Nutzung.
Lass uns den Agent ausliefern,
der sich selbst bezahlt
Ein Discovery Call, ein schriftliches Angebot in 48 Stunden, eine Go/No-Go-Entscheidung. Keine Verpflichtung, bis du unterschreibst.