Koca Ventures Ltd
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Covent Garden, London
WC2H 9JQ, United Kingdom
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AGENTIC AI & ON-PREMISE-SYSTEME
Private KI-Agenten, die IhrenBetrieb steuern, nicht nur Ihr Postfach
Maßgeschneiderte Agent-Harnesses, Deployments mit Claude / OpenAI Agent SDK, Wissensgraphen und selbst gehostete Inferenz — aufgebaut rund um den Workflow, den Ihr Team bereits nutzt. Sicherheitskritische Edge AI im On-Premise-Betrieb ist unser tägliches Geschäft.
WAS WIR BAUEN
Sechs Bausteine, alle in Produktionsqualität
01
Maßgeschneiderte Agent-Harnesses
Maßgefertigte Agent-Laufzeitumgebungen rund um Ihre Workflows — Tool-Calling, Memory-Architekturen, Retry-Semantik und Freigabe-Gates, konzipiert für die Klasse von Arbeit, die Ihr Team tatsächlich leistet.
02
Agent-SDK-Integration
Produktive Deployments auf dem Claude Agent SDK, dem OpenAI-Agents-Framework und MCP — Multi-Agent-Orchestrierung, Tool-Einsatz, strukturierte Ausgaben, verdrahtet mit Ihren bestehenden Diensten.
03
Dokumenten-Agenten + Wissensgraphen
RAG über Ihre Verträge, Spezifikationen, SOPs und PDFs, mit Quellenangaben — gestützt auf eine eingebettete Property-Graph-Schicht, damit der Agent über Beziehungen hinweg schlussfolgert, nicht nur über Chunk-Ähnlichkeit.
04
Daten- & CRM-Pipelines
ETL- und Ingestion-Pipelines, die Agenten strukturierten Kontext liefern, plus CRM-Automatisierung — Routing eingehender Leads, automatische Zusammenfassungen von Anfragen und verlässliche Follow-up-Workflows.
05
On-Premise-KI-Deployment
Agenten auf Ihrer Hardware betreiben: selbst gehostete Inferenz, verschlüsselte lokale Speicherung, signierte Updates, rollenbasierter Zugriff, Audit-Logs. Keine Kundendaten verlassen Ihre Infrastruktur.
06
Edge AI & Computer Vision
NVIDIA-Jetson-Orin-Deployments, DeepStream-Pipelines, TensorRT/ONNX-Optimierung und offlinefähiger Betrieb — Edge-Inferenz nahe an den Kameras für Echtzeit-Alarme ohne Cloud-Abhängigkeit.
FLAGGSCHIFF-ANWENDUNGSFALL
WhatsApp AI Operations Organizer
Die meisten Unternehmen wickeln das Tagesgeschäft bereits über WhatsApp ab: Führungskräfte fragen nach dem Stand, Außenteams schicken Fotos und Sprachnachrichten, der Vertrieb bespricht Anfragen, der Einkauf teilt Preise. Das ist schnell — aber Aufgaben gehen unter, Zuständigkeiten sind unklar, und Follow-ups werden vergessen.
Der Operations Organizer ist eine KI-Schicht über firmenseitig freigegebenen WhatsApp-Kanälen, die unstrukturierte Unterhaltungen in Aufgaben, Erinnerungen, Zusammenfassungen, Entscheidungen und Berichte verwandelt — ohne Teams zu zwingen, eine neue App zu lernen.
01
KI-gestütztes Nachrichtenverständnis
Klassifiziert Gespräche automatisch in Aufgaben, Probleme, Freigaben, Risiken, Kundenanfragen, Beschaffungsbedarfe und Terminänderungen.
02
Verarbeitung von Sprachnachrichten & Bildern
Transkribiert Sprachnachrichten, extrahiert relevante Informationen aus Bildern und Dokumenten und verknüpft jeden Eintrag mit dem passenden Projekt, Kunden, Team oder Standort.
03
Aufgaben- & Follow-up-Engine
Erstellt Aufgaben, weist Verantwortliche zu, verfolgt Fälligkeiten, erinnert die zuständigen Personen und eskaliert ignorierte oder überfällige Punkte.
04
Tages- & Wochenberichte
Erstellt prägnante Zusammenfassungen für Führungskräfte: erledigte Arbeiten, offene Punkte, Verzögerungen, Risiken, Ausgabenpositionen, ungelöste Kundenanfragen und Teamleistung.
05
Unternehmens-Wissensgedächtnis
Ein durchsuchbares internes Gedächtnis (unterlegt mit einem embedded property-graph) vergangener Entscheidungen, wiederkehrender Probleme, Kundenhistorien, Lieferantennotizen und operativer Muster.
06
Management-Dashboard
Eine webbasierte Steuerkonsole, über die die Führungsebene das Geschehen über alle Teams hinweg überblickt, ohne Hunderte von Nachrichten lesen zu müssen.
Fragen von Führungskräften, die das System beantworten kann
- „Welche Aufträge sind heute in Verzug?“
- „Wer wartet auf eine Freigabe?“
- „Fasse alle Baustellen-Updates dieser Woche zusammen.“
- „Welche Kundenanfragen wurden nicht weiterverfolgt?“
- „Erstelle eine Aufgabenliste aus den gestrigen WhatsApp-Nachrichten.“
- „Zeig mir Einkaufspositionen, die erwähnt, aber noch nicht bestellt wurden.“
SICHERHEITSKOMPETENZ
Edge AI ist sicherheitskritisch. Wir behandeln sie auch so.
Unsere Sicherheitsforschung wurde von NVIDIA für die verantwortungsvolle Offenlegung einer Schwachstelle in der Jetson-Edge-AI-Plattform anerkannt.
Diese Tiefe trägt in jedes Edge-KI-Deployment hinein: on-premise als Standard, gehärtete Laufzeitumgebung, signierte Updates und Geräteidentität als Grundeinstellung, nicht als nachträglicher Gedanke.
DEPLOYMENT-MODELL
Ihre Infrastruktur, Ihre Daten, Ihre Kontrolle.
- · Kamerastreams bleiben wo möglich lokal.
- · Dokumente werden in privaten Vector- + Graph-Stores indexiert.
- · Antworten enthalten Quellenangaben, um Halluzinationen zu reduzieren.
- · Sicherheitskontrollen: Netzwerkisolierung, verschlüsselter Speicher, Audit-Logs, signierte Updates, rollenbasierter Zugriff.
- · Externe LLM-APIs sind optional — nicht das Fundament.
HÄUFIG GEFRAGT
FAQ zu Agentic AI
Was ist ein agentisches KI-System?
Ein agentisches KI-System ist Software, in der ein LLM eigenständig Tools aufruft, Daten liest und mehrstufige Workflows auf ein Ziel hin ausführt — kein Chatbot, der nur Text erzeugt. Unsere lesen Dokumente, fragen Datenbanken ab, legen Tickets an und rufen APIs auf, unter strukturierter menschlicher Freigabe.
Wie unterscheidet sich das von einem Chatbot?
Ein Chatbot beantwortet Fragen; ein Agent handelt. Unsere Harnesses umfassen Tool-Calling, Retry-Semantik, Memory (oft ein eingebetteter Property-Graph), Freigabe-Workflows und die Integration mit Ihren echten Systemen — das Ergebnis sind ausgeführte Aktionen, nicht nur angezeigte Antworten.
Können wir das auf unseren eigenen Servern betreiben?
Ja — On-Premise-Deployment ist eine vollwertige Option, kein Notbehelf: selbst gehostete Inferenz (vLLM, Ollama, llama.cpp), verschlüsselte lokale Speicher, signierte Updates, rollenbasierter Zugriff. Externe LLM-APIs sind optional, nicht tragend.
Nutzen Sie Claude, GPT oder lokale Modelle?
Das, was zur Arbeitslast passt. Sensible On-Premise-Arbeit läuft mit lokalen Modellen (Llama, Qwen, Mistral), serviert über vLLM; wo die Datensensibilität es erlaubt und das Schlussfolgern anspruchsvoll ist, Claude oder GPT über ihre Agent-SDKs. Viele produktive Deployments sind hybrid.
Warum ist eine Graph-Schicht für Dokumenten-Agenten wichtig?
Vektorsuche allein reicht nicht. Wir kombinieren sie mit einer eingebetteten Property-Graph-Schicht, damit der Agent „dieses RFI betrifft diese Spezifikation, verantwortet von diesem Ingenieur, der diese Revision freigegeben hat“ in Millisekunden traversieren kann — lokal, auf Ihrer eigenen Infrastruktur, ohne einen externen Graph-Dienst aufzusetzen.
Wie sieht ein typischer Deployment-Zeitplan aus?
Ein fokussierter Pilot rund um einen Workflow dauert typischerweise vier Wochen: Discovery, Datenaufnahme, Demo-Build und Roadmap-Review. Der volle Produktions-Rollout hängt vom Umfang ab, liegt aber üblicherweise bei 8–16 Wochen nach dem Piloten.
WEITER ERKUNDEN
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BEREIT FÜR EIN GESPRÄCH?
Beginnen Sie mit einem Schmerzpunkt
Nennen Sie uns einen Workflow, der wehtut — Standort-Updates, Kunden-Follow-up, Dokumenten-Q&A, Beschaffungschaos — und wir bauen ein kleines Demo rund um Ihre echten Daten, bevor Sie sich größer festlegen.