Custom AI Agent Entwicklung
maßgeschneiderte Agents für deine Geschäftsprozesse.
Skalator entwickelt Custom AI Agents — domain-spezialisierte Agents wie Paperclip, Hermes oder OpenClaw. Multi-Agent-Orchestrierung mit Claude Code, OpenAI und n8n. Vom Konzept bis Production.
Standard-Agents reichen nicht — der Hebel liegt in Custom-Setups.
Off-the-shelf-AI-Tools (ChatGPT, Claude.ai, Perplexity) sind generische Werkzeuge. Sie kennen weder deine Geschäftsprozesse noch deine Daten noch deine Tonalität. Wer wirklich Hebel will, braucht Custom AI Agents — speziell auf einen Use Case zugeschnitten, mit Anbindung an interne Tools und mit klaren Guardrails.
Skalator entwickelt diese Custom Agents. Beispiele aus eigener Praxis: Paperclip (Lead-Recherche-Agent), Hermes (Cold-Outreach-Agent), OpenClaw (Web-Scraping-Agent). Jeder Agent ist auf einen klaren Use Case spezialisiert, kennt seine Tools, hat seine Datenbasis und arbeitet im Hintergrund autonom.
Setups reichen vom Single-Agent für eine spezifische Aufgabe bis zur Multi-Agent-Orchestrierung mit Hauptagent, Sub-Agents und Memory-Persistierung. Tech-Stack: Claude Code, Anthropic Agent SDK, OpenAI Assistants, n8n als Orchestration Layer, Supabase als Memory.
Was ist ein Custom AI Agent?
Ein Custom AI Agent ist ein domain-spezialisiertes Programm mit LLM als Reasoning-Engine, definiertem Tool-Use-Set und Memory. Er führt Multi-Step-Aufgaben autonom aus — innerhalb klarer Guardrails.
- Domain-Spezialisierung
- Anders als Allzweck-LLMs ist ein Custom Agent auf eine klare Aufgabe trainiert: Recherche, Outreach, Code-Reviews, Datenanalyse.
- Tool-Use
- Agent hat Zugriff auf definiertes Tool-Set: Web-Search, API-Calls, File-System, Datenbanken. Entscheidet selbst, welches Tool er braucht.
- Memory
- Persistente Speicherung von Kontext über Sessions. Agent erinnert sich an vergangene Aufgaben — z. B. in Supabase oder Postgres.
- Multi-Agent
- Hauptagent koordiniert spezialisierte Sub-Agents. Beispiel: Recherche-Agent → Content-Agent → Review-Agent als Pipeline.
- Guardrails
- Klare Begrenzungen: kritische Aktionen erfordern menschliche Bestätigung. Verhindert autonome Fehlentscheidungen.
- Observability
- Logging, Tracing, Reasoning-Transparenz. Wir können nachvollziehen, wie der Agent zu welcher Entscheidung kam.
Was Custom AI Agents leisten — über Standard-LLMs hinaus.
Multi-Step-Autonomie
Aufgaben mit 10–50 Schritten laufen autonom durch. Recherche, Klassifikation, Action — ohne dass jemand interveniert.
Domain-Wissen
Agent kennt deine Tools, deine Tonalität, deine Daten. Ergebnisse sind sofort produktionsreif.
Parallele Verarbeitung
Multi-Agent-Setups arbeiten parallel. Was sequenziell Stunden dauern würde, läuft in Minuten.
Skalierbar ohne Personalsprung
Volumen-Verdopplung bedeutet nicht Personal-Verdopplung. Agent skaliert linear, Personalkosten bleiben konstant.
Konsistent reproduzierbar
Jeder Lauf folgt derselben Logik. Kein "schlechter Tag", keine variierende Qualität.
Integriert in deinen Stack
Anbindung an CRM, ATS, Datenbanken, Slack, Notion — agent handelt direkt in deinen Systemen.
Wie Skalator Custom Agents entwickelt.
Phase 1: Use-Case-Workshop. Welche Aufgaben sind Agent-fähig? Welche Tools brauchen sie? Phase 2: Agent-Design. Single oder Multi-Agent? Welche Guardrails? Welche Memory? Phase 3: Implementation in iterativen Sprints. Phase 4: Pilot-Phase mit Monitoring. Phase 5: Skalierung erfolgreicher Agents, Iteration der Performer.
Was Skalator dabei liefert
- Use-Case-Workshop
- Agent-Design-Document
- Anthropic / OpenAI Account-Setup
- Custom Agent (Claude Code oder Agent SDK)
- MCP Server für deine internen Tools
- Memory-Setup (Supabase / Postgres)
- Guardrails + Eskalations-Logik
- Monitoring + Observability
Wann lohnt sich Custom Agent Entwicklung?
Custom Agents lohnen sich für:
- Multi-Step-Aufgaben mit klaren Inputs/Outputs
- Hohes Volumen (mind. 100–1.000 Tasks/Monat)
- Vorhandene Datenbasis und definierte Prozesse
- Tech-affines Team oder Skalator als Operator
- API-Budget ab 100 €/Monat (Anthropic / OpenAI)
- Strategische Bedeutung: Aufgabe ist Engpass im Skalierungsprozess
Custom AI Agents, die wirklich produktiv sind. Domain-spezialisiert, integriert, skalierbar — von Konzept bis Production.
Jetzt Erstgespräch buchenHäufige Fragen zu Custom AI Agent Entwicklung
Welche LLMs nutzt Skalator für Custom Agents?
Primär Claude (Anthropic) wegen Reasoning-Stärke und Tool-Use-Qualität. OpenAI für spezifische Tasks (Vision, Audio). Lokale Modelle (Llama, Mistral) bei On-Premise-Anforderungen.
Was kostet Custom Agent Entwicklung?
Single-Agent ab 6.000 €. Multi-Agent-Setups ab 12.000 €. Komplexe Production-Setups mit Custom-MCP-Servern und Memory ab 20.000 €. API-Kosten kommen separat.
Wie lange dauert die Entwicklung?
Single-Agent: 3–4 Wochen. Multi-Agent: 6–10 Wochen. Inkl. Pilot-Phase und Stabilisierung typischerweise 8–14 Wochen bis Production.
Sind Custom Agents zuverlässig genug für Production?
Mit klaren Guardrails ja. Wir designen jeden Agent so, dass kritische Aktionen menschliche Bestätigung erfordern. Direkt-Production ohne Supervision empfehlen wir nur bei niedrig-Risiko-Tasks.