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Wir bauen produktionsreife KI-Software mit klarem, wartbarem Plain-Python-Code – minimaler Overhead, maximale Lesbarkeit. Typisierung (PEP 484), Pydantic für Validierung, strukturierte Errors, null versteckte „Magic“.
Wir modellieren Agenten als komponierbare Python-Module: klare Schnittstellen, Tool-Adapter, deterministische Kontrollflüsse. Async-I/O (asyncio) für Latenz, Multiprocessing für CPU-Workloads, Queues für Backpressure.
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Monitoring & Evaluierung mit LangFuse:
Token-Kosten, Latenzen, Prompt-/Output-Diffs, Evaluations-Scores. Verknüpft mit strukturierten Logs (JSON), Metriken und Alarmierung – reproduzierbar bis zum einzelnen Run.
Für Benutzeroberflächen kommt Next.js zum Einsatz – dort, wo es wirklich sinnvoll ist. Moderne Funktionen wie App Router, Server Actions, Streaming sowie statische und inkrementelle Generierung sorgen für Geschwindigkeit und Flexibilität. Saubere API-Clients (OpenAPI-generiert), durchgängig getypte End-to-End-Datenflüsse (TypeScript ⇄ Python).
Nüchtern und schnell als Standarddatenbank: Postgres mit Migrations (Alembic), RLS und Least-Privilege-Roles, PITR-Backups, GIN/GIST-Indexe für Vektor-/Textsuche, Partitionierung für große Event-Streams.
Durch unsere mit Docker standardisierten Deployments sind wir unabhängig bei der Wahl des Hostinganbieters. Deshalb setzen wir auf deutsche Rechenzentren bei unserem Partner Hetzner.
Weniger Abhängigkeiten, bessere Debuggability, stabilere Reproduzierbarkeit. Bibliotheken dort, wo sie Wert liefern (z. B. FastAPI für HTTP, Pydantic fürs Typen-Checking) – sonst straight Python.
Kontaktieren Sie uns gerne. Wir freuen uns, direkt in ein Gespräch über unsere Lieblingstechnologien zu starten!
