Infrastruktur für KI-Agenten
Der Stack, den Agenten brauchen.
Produktionsreif.
n8n, LangFuse, LiteLLM, Qdrant, Vault – wir bauen die Infrastruktur, die KI-Agenten in mittleren und großen Unternehmen produktionsreif macht. Self-hosted, observabel, DSGVO-konform.
// Das Problem
Agenten bauen ist einfach. Agenten betreiben ist es nicht.
Einen KI-Agenten als Prototyp zu bauen dauert Stunden. Ihn in einem Unternehmen mit 500+ Mitarbeitern produktionsreif zu betreiben – mit Observability, Security, Skalierung und Compliance – erfordert eine durchdachte Infrastruktur.
Wir bauen genau diese Infrastruktur: Open-Source-basiert, self-hosted, DSGVO-konform. Kein SaaS-Lock-in, volle Kontrolle über Ihre Daten und Ihre Agenten.
// Orchestrierung
n8n: Die Schaltzentrale für Ihre Agenten
n8n ist Open-Source, self-hosted und verbindet alles: LLMs, Datenbanken, APIs, Webhooks. Visueller Workflow-Editor für Non-Devs, Code-Nodes für Entwickler.
Dokument-Agent orchestrieren
Webhook empfängt Dokument → n8n triggert OCR → LLM klassifiziert → Daten werden extrahiert → Ergebnis an ERP/DMS.
E-Mail-Triage automatisieren
IMAP-Trigger → LLM analysiert Intent & Priorität → n8n routet an Team → Ticket wird erstellt → Auto-Reply gesendet.
Multi-Agent Coordination
n8n als Orchestrator: Research-Agent sammelt Daten → Analyse-Agent bewertet → Report-Agent erstellt Zusammenfassung.
RAG Pipeline betreiben
Neue Dokumente in S3 → n8n triggert Chunking → Embeddings via OpenAI → Upsert in Qdrant → Slack-Notification.
400+ Integrationen
SAP, Salesforce, Jira, Slack, Teams, Confluence, DATEV, SharePoint – n8n hat fertige Nodes für alle Enterprise-Systeme.
Visual + Code
Business-User bauen Workflows visuell, Entwickler nutzen Code-Nodes für komplexe Logik. Hybrid-Ansatz.
Self-hosted & Fair-Code
n8n läuft in Ihrem K8s-Cluster. Ihre Daten bleiben bei Ihnen. Fair-Code-Lizenz erlaubt unlimitierte Nutzung.
// Enterprise-Anforderungen
Was mittelgroße und große Firmen wirklich brauchen
Agent-Infrastruktur für Mittelstand und Enterprise muss mehr können als ein PoC. Diese Anforderungen begegnen uns in jedem Projekt.
Observability
- ●Token-Kosten pro Agent, Team und Use Case aufschlüsseln
- ●Latenz-Budgets einhalten (P95, P99)
- ●Prompt-Qualität über Zeit messen (Evals)
- ●Fehlerhafte Agent-Runs automatisch erkennen
- ●End-to-End-Traces über Multi-Agent-Workflows
Unsere Lösung
LangFuse + Grafana + OpenTelemetry
Sicherheit
- ●API-Keys rotieren ohne Downtime
- ●PII-Daten vor LLM-Calls redactieren
- ●Prompt Injection erkennen und blockieren
- ●DSGVO: Daten in EU halten, Löschfristen einhalten
- ●Audit-Trail für alle Agent-Aktionen
Unsere Lösung
Vault + Guardrails + RBAC + EU-Hosting
Skalierung
- ●Lastspitzen abfangen (10x Traffic in Minuten)
- ●GPU-Kosten kontrollieren (Scale-to-Zero)
- ●Multi-Tenancy: Teams isolieren, Budgets setzen
- ●Queue-basierte Verarbeitung für Batch-Workloads
- ●Graceful Degradation bei Provider-Ausfällen
Unsere Lösung
Kubernetes + HPA + LiteLLM-Fallback
Betrieb
- ●Agent-Updates ohne Downtime (Rolling Deployments)
- ●Prompt-Versioning: Rollback zu früheren Versionen
- ●A/B-Testing: neue Prompts gegen bestehende testen
- ●Alerting bei Qualitäts-Regression
- ●Self-Healing: fehlerhafte Agents automatisch neu starten
Unsere Lösung
GitOps + LangFuse Experiments + K8s
// Vergleich
Ohne vs. mit Agent-Infrastruktur
// Technologie-Stack
Der komplette Agent-Infrastruktur-Stack
Open-Source-first. Self-hosted. Jeder Baustein austauschbar. Kein Vendor Lock-in.
Orchestrierung & Workflows
Die zentrale Steuerung: Hier werden Agenten-Workflows definiert, getriggert und überwacht.
n8n
EmpfohlenOpen-Source Workflow-Automation mit 400+ Integrationen. Self-hosted, visueller Editor, Webhook-Trigger, Branching-Logik. Die zentrale Drehscheibe für Agent-Orchestrierung.
LangGraph
Framework für komplexe, statebasierte Agent-Graphen mit Zyklen, Bedingungen und Human-in-the-Loop.
Temporal
Durable Execution Engine für langlebige, fehlertolerante Workflows. Ideal für Multi-Step-Agenten mit Retries.
LLM Gateway & Routing
Eine einheitliche API für alle LLM-Provider – mit Fallback, Load Balancing und Cost Tracking.
LiteLLM
EmpfohlenUnified API für 100+ LLM-Provider (OpenAI, Anthropic, Mistral, lokale Modelle). Automatisches Fallback, Rate Limiting und Cost Tracking.
vLLM
High-Throughput LLM Serving mit PagedAttention. Für Self-Hosted-Modelle wie Llama, Mistral oder Mixtral.
Ollama
Lokales LLM-Serving für Development und Edge-Deployments. Einfaches Setup, GPU-Unterstützung.
Observability & Monitoring
Ohne Observability kein produktiver Betrieb. Jeder LLM-Call, jede Agent-Aktion, jeder Token muss nachvollziehbar sein.
LangFuse
EmpfohlenOpen-Source LLM-Observability: Traces, Token-Kosten, Latenz, Prompt-Versioning, Evaluations und User-Feedback – alles in einem Dashboard.
Grafana + Prometheus
Infrastructure Monitoring: CPU, Memory, GPU-Auslastung, Queue-Depth, Error Rates und Custom-Metriken für Agent-Services.
OpenTelemetry
Distributed Tracing über alle Agent-Interaktionen hinweg. End-to-End-Sichtbarkeit vom User-Request bis zum LLM-Response.
Vektor-Datenbanken & RAG
Agenten brauchen Zugriff auf Unternehmenswissen. Vektor-Datenbanken und RAG-Pipelines machen das möglich.
Qdrant
EmpfohlenHigh-Performance Vektor-Datenbank in Rust. Filterable Search, Multi-Tenancy, Snapshots. Self-hosted oder Cloud.
pgvector
PostgreSQL-Erweiterung für Vektor-Similarity-Search. Ideal wenn bereits PostgreSQL im Einsatz ist.
Unstructured
Document Processing Pipeline: PDFs, Word, PowerPoint, E-Mails automatisch in Chunks für die Vector DB aufbereiten.
Security & Governance
Enterprise-Anforderungen: Wer darf was? Wo landen Daten? Wie wird auditiert?
HashiCorp Vault
EmpfohlenSecrets Management für API-Keys, Tokens und Credentials. Dynamic Secrets, Auto-Rotation, Audit-Log.
Guardrails & PII-Filter
Prompt Injection Detection, PII Redaction, Content Filtering. Schutz vor Missbrauch und Datenlecks in LLM-Interaktionen.
RBAC & Audit
Role-Based Access Control für Agent-Aktionen. Jede Aktion wird geloggt – wer hat wann welchen Agent mit welchem Ergebnis genutzt.
Compute, State & Messaging
Die Basis-Infrastruktur: Container-Orchestrierung, State Management und Event-Streaming.
Kubernetes
EmpfohlenContainer-Orchestrierung für alle Agent-Services. Auto-Scaling, Health Checks, Rolling Updates. GPU-Node-Pools für Inference.
Redis
Agent-State, Semantic Cache für LLM-Responses, Session Management. Reduziert LLM-Kosten durch Cache-Hits um bis zu 40%.
Apache Kafka / NATS
Event-Streaming für Agent-zu-Agent-Kommunikation, asynchrone Task-Verarbeitung und Event-Sourcing.
// Architektur-Stufen
Vom PoC zur Enterprise-Plattform
Wir skalieren die Infrastruktur mit Ihren Anforderungen. Starten Sie klein, wachsen Sie organisch.
PoC & erste Agent-Use-Cases
Für erste Agent-Projekte: Ein LLM-Provider, Basic-Orchestrierung, einfaches Monitoring.
- ✓n8n (Self-hosted)
- ✓LiteLLM (1 Provider)
- ✓LangFuse (Basic)
- ✓pgvector
- ✓Docker Compose
Produktiver Betrieb (10+ Agents)
Für produktive Workloads: Multi-Provider, volle Observability, Kubernetes, Security-Layer.
- ✓n8n + Temporal
- ✓LiteLLM (Multi-Provider + Fallback)
- ✓LangFuse + Grafana + OTel
- ✓Qdrant Cluster
- ✓Kubernetes + Vault
- ✓Guardrails + PII-Filter
Enterprise (50+ Agents, Multi-Team)
Für große Organisationen: Multi-Tenancy, GPU-Cluster, Self-Hosted-LLMs, Full Compliance.
- ✓n8n + Temporal + LangGraph
- ✓LiteLLM + vLLM (Self-Hosted LLMs)
- ✓Full Observability Stack
- ✓Qdrant Cluster (Multi-Tenant)
- ✓K8s + GPU-Nodes + HPA
- ✓Vault + SSO + RBAC + Audit
- ✓Private Endpoints + VPC-Isolation
// Unser Vorgehen
Von der Analyse zum produktiven Agent-Stack
Wir begleiten Sie von der ersten Bestandsaufnahme bis zum laufenden Betrieb.
Bestandsaufnahme
Welche Systeme sind im Einsatz? Welche Agent-Use-Cases haben Priorität? Wo liegen Daten? Wie sieht die Cloud-Landschaft aus?
Stack-Design
Wir designen den Agent-Stack passend zu Ihren Anforderungen: Orchestrierung, LLM-Gateway, Observability, Security.
Deployment
Infrastructure as Code: Terraform/Pulumi Modules, Helm Charts, CI/CD-Pipelines. Alles versioniert und reproduzierbar.
Betrieb & Tuning
Monitoring-Dashboards, Alerting, Cost-Optimierung, Prompt-Tuning. Wir bleiben dran, bis die Agenten performen.
// Offene Standards
Kein Vendor Lock-in. Volle Kontrolle.
Jeder Baustein basiert auf offenen Standards und Open-Source-Software. Sie können alles selbst betreiben, ersetzen oder erweitern.
Model Context Protocol
Offenes Protokoll für die Anbindung von KI-Agenten an Ihre Tools, IDEs und Datenquellen – ohne proprietäre SDKs.
Agent-to-Agent Protocol
Standardisierte Kommunikation zwischen KI-Agenten verschiedener Hersteller – Ihre Agenten arbeiten zusammen, egal woher sie kommen.
Skills-basierte Architektur
Modulare KI-Fähigkeiten, die sich kombinieren und wiederverwenden lassen – wie Microservices, aber für Agenten.
Kein Anbieter-Lock-in
OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama oder Self-Hosted – wir integrieren den besten Provider für Ihren Use Case. Jederzeit wechselbar.
Volle Datenkontrolle
Betreiben Sie KI-Agenten in Ihrer eigenen Infrastruktur. Ihre Daten verlassen nie Ihr Netzwerk – DSGVO-konform und auditierbar.
Transparenz & Auditierbarkeit
Wir bevorzugen Open-Source-Werkzeuge und offene Formate. Kein Black-Box-Vendor, volle Transparenz über die eingesetzten Komponenten.
// Weitere Leistungen
Infrastruktur ist die Basis – Agenten machen den Unterschied
Agent-Infrastruktur für Ihr Unternehmen
In einem kostenlosen Erstgespräch analysieren wir Ihre Anforderungen und designen den passenden Agent-Stack – von n8n bis LangFuse.