Von autonomen Agent-Swarms über militärtaugliche Guardrails bis hin zu strategischer Einführung: entdecke die drei Säulen unserer Engineering-Praxis.
Individuelle GenAI-Pipelines, Multi-Agent-Swarms, semantische RAG-Integration und Modell-Fine-Tuning.
Prompt-Injection-Abwehr, PII-Redaktion, automatisches Fact-Checking und rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).
Use-Case-Discovery mit hohem ROI, Datenaufbereitung für KI, Rapid Prototyping und Team-Adoption-Workshops.
Zusammenarbeitsmodell
Enterprise-KI erfordert Ingenieursdisziplin, nicht nur Wrapper-Skripte. Unsere 4-Phasen-Methodik stellt sicher, dass Ihr Deployment sicher, skalierbar ist und Ihr tatsächliches Geschäftsproblem löst.
Wir analysieren Ihre aktuellen operativen Engpässe, mappen Ihre Datensilos und identifizieren lukrative KI-Automatisierungspotenziale.
Bevor wir Code schreiben, entwerfen wir einen Zero-Trust-Architektur-Blueprint und wählen den exakten Mix aus LLMs und Datenbanken.
Wir entwickeln Ihre Agenten und RAG-Pipelines in sicheren Umgebungen. Wir testen das System aktiv gegen Manipulation und Halluzinationen.
Wir deployen die Architektur auf Ihre Infrastruktur. Ihr Team erhält Dokumentation, Training und SLA-basierten Support.
Unser Arsenal
Wir bleiben werkzeugagnostisch. Wir auditieren Ihre Infrastruktur und wählen die exakte Kombination aus Vektordatenbanken und LLMs für Ihre Anforderungen.
Wir nutzen visuelle und codebasierte Orchestrierung für zuverlässige Systemverbindungen.
Wir routen Prompts dynamisch zu den besten LLMs basierend auf der Aufgabe.
Hochleistungs-Vektordatenbanken für perfektes Agenten-Gedächtnis.
Frameworks für kollaborative Multi-Agenten-Swarms.
Enterprise-Grade Layer zur Vermeidung von Halluzinationen und Schutz von PII.
Skalierbare Infrastruktur für 24/7 KI-Endpunkte.
Methodik
Wir analysieren bestehende Workflows, identifizieren Automatisierung mit hohem ROI und bewerten deine Datenbereitschaft.
Bevor wir Code schreiben, entwerfen wir eine Zero-Trust-Architektur mit RBAC- und PII-Redaktions-Guardrails.
Wir bauen in wenigen Wochen funktionierende GenAI-Prototypen, damit du Interaktionen auf deinen realen proprietären Daten testen kannst.
Vom PoC zur Produktion. Wir deployen skalierbare Multi-Agent-Systeme, die direkt in deinen Stack integriert sind.
Engagement-Stufen
Festpreise. 100% IP gehört dir. Die meisten Kunden starten mit einem 30-Min-Scoping-Call, um die richtige Stufe vor dem Bau festzulegen.
Projekte von uns
KI-Systeme von uns — derselbe Stack, den wir auch für Kunden ausliefern.
KI-Gesundheits-Coach auf Basis von Wearable-Daten
Sammelt Wearable-Daten (Puls, Schlaf, Schritte, Sauerstoff) von Uhren und Fitnessbändern, korreliert sie mit KI und liefert konkrete Lifestyle-, Medikamenten- oder 'Arzt aufsuchen'-Empfehlungen. Web- und Mobile-Client auf derselben API.
Stack
KI erstellt aus Wohnungs-Specs einen begehbaren 3D-Innenraum
Gib die Specs einer Wohnung ein und die KI generiert den 3D-Grundriss + die Einrichtung, die du manuell feintunen und in FPV- oder Drohnenansicht begehen kannst. Zehn Einrichtungsstile per Klick — ohne Innenarchitekt.
Stack
Faktenchecker-Nachrichten mit KI-Bias-Bewertung
Nachrichten-Aggregator aus mehreren Quellen, KI-basierter Faktencheck, Zusammenfassung sowie Bewertung von Voreingenommenheit und Absicht des Artikels. Redaktionelle Transparenz ist der Kernzweck.
Stack
Vier KI-Agenten stimmen über jede Krypto-Transaktion ab
Vier spezialisierte KI-Agenten — Daten, Sentiment, Quant-Modell, Verifier — stimmen über Trades der Top-50-Krypto-Token ab und kombinieren Preis, News und Social-Signale. 24/7-Betrieb, Web-UI + API, Open Source.
Stack
30-minütiges Discovery-Gespräch, Festpreisangebot, 4-Wochen-Roadmap. Das nächste Projekt könnte deins sein.
Echte Bewertungen
Kurzes Feedback von Menschen, die mit unserem Team gearbeitet haben.
Gesamt
Basierend auf echten Bewertungen
Ich rate nicht mehr. Jetzt arbeite ich mit klaren Schritten und bekomme jedes Mal verlässliche Ergebnisse.
Jetzt weiß ich, was ich fragen muss und wie ich saubere Outputs für Posts, E-Mails und Angebote bekomme.
Sie haben schnell erkannt, was automatisiert werden sollte, wo nachgeschärft werden musste und wie die Struktur besser werden kann.
Neue Bewertungen kommen regelmäßig hinzu.
Was KI-Engineering 2026 wirklich bedeutet
KI-Engineering 2026 dreht sich nicht mehr um die Modellwahl — es geht darum, echte Systeme an echten Daten zu verdrahten, mit Audit-tauglicher Observability und Compliance-tauglicher Sicherheit. UseAIEasily liefert sechs Leistungen aus Budapest, die den gesamten Produktiv-Stack abdecken: KI-Agent-Entwicklung mit LangGraph und CrewAI, Retrieval-augmented Generation (RAG) auf Pinecone / Qdrant / pgvector, LLM-Feintuning und Distillation, individuelle KI-Entwicklung, KI-Strategie-Beratung sowie KI-Sicherheits-Audits gegen OWASP-LLM-Top-10-Bedrohungen. Jede Leistung folgt demselben 5-Schritte-Prozess: Scoping-Gespräch, schriftlicher SoW, Build-Sprints mit wöchentlichen Demos, Produktiv-Hardening, 30 Tage Gewährleistung.
Wir haben diese sechs Leistungen gewählt, weil ein typisches EU-Mittelstands- oder Enterprise-Team genau das in einem 12-Monats-Fenster kauft. Ein typisches Engagement startet mit einem Maturity-Assessment-Workshop (€2.500), gefolgt von ein bis zwei konkreten Builds (€5.000–€25.000), und mündet entweder in einen Embedded-Retainer (€8.000+/Monat) oder eine vollständige Übergabe. Wir machen kein Dashboard-as-a-Service. Keinen Retainer ohne ausgelieferten Code. Keine Strategie-Decks, die das Engagieren weiterer Strategie-Berater empfehlen.
Hinter jeder Leistung steht dieselbe Engineering-Bench: Senior-IC mit 6+ Jahren Produktiv-Erfahrung aus der Pre-LLM-Ära, EITCA/AI-zertifiziert vom European IT Certification Institute, in CET aus Budapest mit Überlapp zu UK / DACH / US-East. Wir haben 30+ Produktiv-KI-Systeme für Kunden in Ungarn (FinPálya, Dr. Horváth és Társai, NovaLeads, Medisync), DACH, UK und USA geliefert, und jedes Repo, jeder Prompt, jedes Eval-Dataset und jedes feingetunte Gewicht geht am Go-Live-Tag an den Kunden. Keine Reseller-Verträge, keine Modell-Lizenz-Tails, kein Offshore-Übergabe-Risiko.
LangGraph, CrewAI, OpenAI Assistants, MCP. Tool-Use, Planner-Executor, Supervisor-Pattern. Cost-Limits + Audit-Logs + Human-in-the-Loop standardmäßig.
Hybrid-Retrieval (BM25 + dense), Reranking, zitierbare Antworten, Eval-Suites. Pinecone, Qdrant, pgvector, ChromaDB — passend zu Datenform und Skala.
Domain-spezifisches SFT + DPO. Kunden-Benchmarks: +14.3% Genauigkeit, -38% Inference-Kosten ggü. GPT-5-Baseline auf Produktiv-Traffic.
OWASP-LLM-Top-10-Audit, Prompt-Injection-Abwehr, RBAC, Output-Validierung, EU-AI-Act-Alignment, DSGVO-sichere Datenflüsse.
Ausprobieren · 6 interaktive Demos
Fünf kleine Dinge, die du jetzt im Browser nutzen kannst. Kein Signup, keine E-Mail, kein Tracking. Lokal ausgeführt; Rechnung und Copy sind echt.
FAQ
Antworten auf die wichtigsten Sicherheits-, Timeline- und Deployment-Fragen rund um Enterprise-KI.
Ja. Wir setzen Enterprise Privacy Proxies und Zero-Retention API-Vereinbarungen ein. PII wird entfernt, bevor Daten ein Modell erreichen, und eine Nutzung zum Training öffentlicher Foundation-Modelle ist ausgeschlossen.
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