KI Integration Agentur · Bochum

KI, die ins Produkt gehört — nicht drangebaut wird.

ABSTR ist die Boutique-Unit für produktionsreife KI-Systeme. Wir integrieren Large Language Models, RAG-Architekturen und autonome Agenten direkt in den Kern Ihres Produkts — nicht als Feature-Overlay, sondern als tragendes System.

Projekt besprechenVerfügbar ab Q2 2026 — limitierte Kapazität

Die Probleme, die wir lösen

Sie kennen das Potenzial. Der Weg zur Produktion fehlt.

Ihr KI-Proof of Concept funktioniert im Demo — in Production ist er wertlos.

Problem

Die meisten KI-Piloten sind ChatGPT-Wrapper mit ein paar API-Calls. Sie beeindrucken im Meeting, brechen aber unter echter Last, Edge Cases und Compliance-Anforderungen zusammen. Das Ergebnis: Monate investiert, Vertrauen verloren, Boardroom-Skepsis für alle folgenden KI-Initiativen.

Solution

ABSTR baut von Anfang an auf produktionsreifer Architektur. Mit robustem Error Handling, Monitoring, Fallback-Strategien und einem Evaluierungs-Framework, das LLM-Outputs messbar und kontrollierbar macht — bevor der erste Nutzer das System sieht.

Kein KI-Experte im Team — und niemand, der ehrlich sagt, was wirklich machbar ist.

Problem

Ohne Senior-Level KI-Erfahrung im Haus wird das Budget in die falsche Richtung verbrannt: Entweder zu viel in autonome Agenten investiert, die noch nicht production-ready sind — oder zu wenig in bewährte Ansätze wie RAG oder Fine-Tuning, die sofort ROI liefern würden.

Solution

ABSTR liefert eine technisch fundierte Potenzialanalyse, bevor eine einzige Zeile Code geschrieben wird. Wir bewerten realistisch, was Ihrem Produkt heute einen messbaren Vorsprung verschafft — und was in zwei Jahren vielleicht relevant wird, heute aber nicht.

Ihre LLM-Integration ist langsam, teuer und gibt falsche Antworten.

Problem

Naive LLM-Integrationen ohne Caching, Routing oder Output-Validierung erzeugen hohe API-Kosten, Latenzprobleme und Halluzinationen — die Ihr Produkt und Ihren Ruf beschädigen. Nutzer, die einmal eine falsche Antwort erhalten, vertrauen dem System nicht mehr.

Solution

Wir engineeren optimierte Inference-Pipelines: intelligentes Caching, modellbasiertes Routing zwischen teuren und günstigen LLMs, strukturierte Outputs via JSON Schema und automatisierte Evaluierungs-Loops. Das Ergebnis sind Antwortzeiten unter 500ms bei einem Bruchteil der ursprünglichen Betriebskosten.

Ihre KI-Features fühlen sich wie ein fremdes Tool an — kein Nutzer verwendet sie wirklich.

Problem

KI-Funktionen, die als separates Widget oder Modal in ein bestehendes Produkt eingeklebt werden, erzeugen kaum Adoption. Nutzer unterbrechen nicht ihren Workflow, um ein KI-Feature aufzurufen, das sich anders anfühlt als der Rest des Produkts.

Solution

ABSTR gestaltet KI-Capabilities als native Produktfunktionen — mit kontextuellen Triggern, nahtloser UX und einer Interface-Sprache, die zum Gesamtprodukt gehört. KI soll sich nicht nach Technologie anfühlen. Sie soll sich nach Selbstverständlichkeit anfühlen.

Sie sind zu 100 % von einem KI-Anbieter abhängig — und merken es erst, wenn er die Preise ändert.

Problem

Wer sein KI-System direkt auf die API eines einzigen Anbieters baut — ob OpenAI, Google oder Anthropic — geht ein erhebliches Abhängigkeitsrisiko ein. Preiserhöhungen, API-Deprecations, Ratenlimits oder ein Ausfall treffen Ihr Produkt ohne Vorwarnung direkt.

Solution

ABSTR baut provider-agnostische Abstraktionsschichten, die es ermöglichen, Modelle zu tauschen oder zu kombinieren, ohne die Kernarchitektur anzufassen. Wechsel von GPT-4 auf Claude oder ein selbst gehostetes Open-Source-Modell — in Stunden, nicht Monaten.

Expertise

Unsere Domänen.

Strategic AI Systems

Wir bauen keine Chatbots. Wir integrieren LLMs als tragende Systemschicht — von RAG-Architekturen über Embedding-Pipelines und Vektordatenbanken bis hin zu autonomen Agenten mit strukturierten Tool-Calls. Jedes System ist evaluierbar, überwachbar und darauf ausgelegt, in drei Jahren noch zu funktionieren.

OpenAI · Anthropic · LangChain · LlamaIndex · pgvector · Pinecone · Python

Search Dominance

Technisches SEO auf Architekturebene — kein oberflächliches On-Page-Tuning. Wir verbinden KI-gestütztes Content-Clustering, semantische Keyword-Architekturen und Core Web Vitals-Optimierung zu einer Strategie, die Märkte durch organische Sichtbarkeit erschließt.

Screaming Frog · Search Console API · Python-Crawling · next-sitemap

Architektur & Cloud

Skalierbare Systeme, die unter Last nicht zusammenbrechen. Wir entwerfen Cloud-Architekturen für Millionen Requests — mit durchdachtem Caching, Event-Driven Design und einer Infrastruktur, die mit dem Produkt wächst statt es zu bremsen.

Next.js 15 · TypeScript · Python · AWS · Docker · Coolify · PostgreSQL

High-End UX/UI

Interfaces für komplexe Daten und KI-gestützte Workflows. Wir machen das Abstrakte greifbar — mit einem Designansatz, der Minimalismus, technische Präzision und Conversion-Optimierung verbindet. Kein Template, kein Baukasten. Jedes Interface ist für seinen Kontext entworfen.

Figma · Tailwind CSS v4 · shadcn/ui · Framer Motion · Lucide

Methodik

Der ABSTR Modus.

Extraction

Wir extrahieren die Essenz Ihrer Idee und validieren die technische und wirtschaftliche Machbarkeit — mit besonderem Fokus auf echtes KI-Potenzial. Am Ende dieses Schritts wissen Sie genau, was umsetzbar ist, was es kostet und welche Architektur Ihr Produkt braucht.

Architecture

Kein Code ohne Blueprint. Wir definieren Datenmodelle, System-Schnittstellen, KI-Pipelines und den SEO-Fahrplan in einem robusten Architektur-Dokument — bevor die Implementierung beginnt. Entscheidungen, die jetzt richtig getroffen werden, sparen sechs Monate Refactoring.

Sprint Execution

Radikale Umsetzung in kurzen, messbaren Zyklen. Wir bauen produktionsreife Module mit Senior-Level Code-Qualität — kein Prototypencode, der später weggeworfen wird. Jedes Sprint-Ergebnis ist deploybar, getestet und dokumentiert.

Scaling

Post-Launch ist nicht das Ende des Projekts, sondern der Beginn der Optimierung. Wir nutzen echte Nutzerdaten, um KI-Modelle zu verfeinern, Embeddings zu verbessern, Latenz zu reduzieren und die organische Sichtbarkeit kontinuierlich auszubauen.

The Partners

Senior Expertise. Keine Junioren, keine Mittelsmänner.

Product & Growth Strategy

Senior Product Owner

Über zehn Jahre an der Schnittstelle von Business-Logik, Nutzerverhalten und technischer Strategie. Experte für den Aufbau von AI Product Roadmaps, die nicht nur visionär sind, sondern quartalsweise liefern. Entwickelt Wachstumsstrategien, bei denen technisches SEO und KI-gestütztes Content-Clustering die organische Marktführerschaft langfristig sichern.

AI Product RoadmapExpert

Growth SEO & AnalyticsSenior

User Experience DesignHigh-End

Engineering & AI Research

Senior Fullstack Developer

Architekt für hochperformante Web-Systeme und tief integrierte KI-Backends. Spezialisiert auf die Verbindung von Next.js-Frontends mit Python-basierten LLM-Pipelines — von der Datenbankarchitektur bis zum Embedding-Index. Denkt in Systemen, schreibt Code, der in drei Jahren noch lesbar und erweiterbar ist.

Next.js / TypeScriptArchitect

LLM Integration & RAGExpert

Python / System DesignSenior

Consulting FAQ

Häufige Fragen.

Wie unterscheidet ihr euch von klassischen Agenturen?

Bei ABSTR arbeiten Sie direkt mit den zwei Partnern — kein Account Manager, kein Junior-Entwickler, der Ihre Anforderungen umsetzt. Wir nehmen bewusst wenige Projekte gleichzeitig an, damit jedes Projekt die volle Senior-Aufmerksamkeit bekommt. Eine klassische Agentur skaliert durch mehr Köpfe. Wir skalieren durch tieferes Denken.

Baut ihr auch MVPs oder nur ausgereifte Produkte?

Ja — aber unsere MVPs sind keine Wegwerf-Software. Wir bauen Minimum Viable Products auf einer skalierbaren Architektur, die späteres Wachstum nicht bestraft. Ein MVP bei ABSTR ist kein Prototyp, den man sechs Monate später komplett neu schreiben muss. Es ist ein Fundament.

Welchen Tech-Stack nutzt ihr?

Primär Next.js 15, TypeScript und Python für Backend-Logik und KI-Pipelines. Für KI-Systeme arbeiten wir mit OpenAI, Anthropic, LangChain und selbst gehosteten Open-Source-Modellen auf AWS. Für Datenbanken: PostgreSQL mit pgvector für Embeddings, ergänzt durch Pinecone oder Qdrant bei größeren Vektorindizes. Deployment über Docker auf eigenem VPS oder Vercel.

Arbeitet ihr mit Festpreisen?

Für klar definierte Projektscopes — z. B. eine AI-Feature-Integration oder ein SEO-Architektur-Audit — bieten wir Festpreispakete an. Bei komplexen, iterativen Produktentwicklungen arbeiten wir in monatlichen Retainern. In beiden Fällen wissen Sie vor dem Start genau, was Sie bekommen.

Wie startet ein Projekt mit ABSTR?

Mit einem 60-minütigen Briefing-Call, in dem wir Ihre aktuelle Situation, Ihre Ziele und den realistischen KI-Potenzial-Raum gemeinsam einschätzen. Danach erhalten Sie innerhalb von fünf Werktagen ein konkretes Architektur- und Scope-Dokument — kein generisches Angebot, sondern eine ehrliche technische Einschätzung.

Für welche Unternehmensgrößen arbeitet ihr?

Primär für Mid-Size-Companies mit 50 bis 500 Mitarbeitern, SaaS-Unternehmen, die KI-Features in ihr bestehendes Produkt integrieren wollen, und finanzierte Startups, die ein Senior Engineering-Team als Partner suchen — nicht als verlängerte Werkbank. Für reine Konzernprojekte mit 18-monatigen Entscheidungszyklen sind wir nicht der richtige Partner.

Kontakt

Starten wir etwas, das in drei Jahren noch läuft.

Wir haben begrenzte Kapazität — und wählen unsere Projekte bewusst aus. Wenn Sie ein KI-System brauchen, das wirklich funktioniert, schreiben Sie uns.

hallo@abstr.de