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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.
LangFuse ist unser Tracing-Backbone:
Token-Kosten, Latenzen, Prompt-/Output-Diffs, Evaluations-Scores. Verknüpft mit strukturierten Logs (JSON), Metriken und Alarmierung – reproduzierbar bis zum einzelnen Run.
Für UIs nutzen wir Next.js: App Router, Server Actions, Streaming, SSG/ISR dort, wo es Sinn macht. Saubere API-Clients (OpenAPI-generiert), durchgängig getypte End-to-End-Datenflüsse (TypeScript ⇄ Python).
Postgres als Standarddatenbank: Migrations mit Alembic, RLS und Least-Privilege-Roles, PITR-Backups, GIN/GIST-Indexe für Vektor-/Textsuche, Partitionierung für große Event-Streams.
Containerisiert mit Docker, Deployments in deutschen Hetzner-Rechenzentren – mit gehärteten Images, ausschließlich signierten Artefakten und automatischen Security-Patches.Für risikofreie Releases setzen wir auf Blue/Green- und Canary-Deployments.
Weniger Abhängigkeiten, bessere Debuggability, stabilere Reproduzierbarkeit. Bibliotheken dort, wo sie Wert liefern (z. B. FastAPI für HTTP, pydantic fürs Typen-Checking) – sonst straight Python.
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