Modulare Plattform für handlungsfähige AI-Agents

AI-Lösungen

AI-Agents, die zuverlässig handeln: CreaLog verbindet flexibel KI-Modelle, Unternehmenswissen und bestehende Systeme zu kontrollierbaren, produktiv einsetzbaren Lösungen.

Architektur entdecken

Trusted AI-Platform

Made in Germany

Cloud / On-Prem / Hybrid

Betrieb

CreaLog bietet eine modulare Plattform für die Erstellung, Integration und den Betrieb von AI-Agents. Promptbasierte AI-Agents lassen sich mit Unternehmenswissen, MCP-Tools, Backend-Systemen und Kommunikationskanälen verbinden – technologieoffen und für Cloud-, On-Premises- oder hybride Szenarien.

Ein AI-Agent, der antwortet, beeindruckt. Ein AI-Agent, der handelt, braucht ein sicheres Fundament

Modelle, Wissen, Tools, Prozesse und Betrieb müssen zusammenspielen. Der Blick auf den gesamten Prozess und die tragfähige Architektur steht über technologischen Ideologien.

Unsere Plattform verbindet diese Bausteine zu einer tragfähigen Architektur. So entstehen keine isolierten FAQ-Bots, sondern AI-Agenten, die Informationen nutzen, definierte Aufgaben ausführen und sich in bestehende Prozesse einfügen.

Plattform-Architektur

Die leistungsstarke AI-driven Service Delivery Platform verbindet KI-Komponenten und Backendzugriffe. Governance und Datensouveränität sind das Fundament aller Lösungen für Vertrauen und Kontrolle.

Interaktion – Voice, Chat, digitale Anwendungen, Assistenz
Orchestrierung – Prompts, Dialogsteuerung, Kontext, Routing und Workflows
Hybrider AI-Stack – von regelbasierten Anwendungen bis Agentic AI
Integration – APIs, Tools, MCP, Wissensressourcen, Fachsysteme
Governance und Betrieb – Rollen, Logging, Monitoring, Fallbacks

Offener AI-Stack

Modelle ergänzen · Komponenten austauschen · Betriebsmodelle anpassen

Regeln

Stabil und auditierbar

Für klare Abläufe mit vorhersehbarem, prüfbarem Verhalten.

RAG

Wissensstark

Kontextbezogene Antworten aus freigegebenem Unternehmenswissen.

Agentic AI

Handlungsfähig

Kontrollierte Aktionen in verbundenen Systemen über definierte Schnittstellen.

MCP-native Integration für Wissen, Tools und Aktionen

MCP verbindet AI-Agents mit freigegebenen Wissensressourcen, Datenquellen, Tools und Backend-Funktionen. Definierte Schnittstellen schaffen die Grundlage für steuerbare Zugriffe und nachvollziehbare Aktionen.

Wissen bereitstellen · Tools freigeben · Systeme anbinden · Ergebnisse dokumentieren

Agents per Prompt erstellen. Prozesse per Workflow absichern.

Rolle, Verhalten und Aufgaben eines AI-Agents werden promptbasiert definiert. Regeln, MCP-Tools, Routing und Workflows ergänzen die Schritte, bei denen klare Abläufe, Freigaben oder eindeutige Ergebnisse zählen.

Der zentrale Prozess

Von der Anfrage zur nachvollziehbaren Aktion

Identifizieren
Anliegen, Prozess und benötigte Systeme erkennen.
Lesen
Relevante Daten und Wissensquellen gezielt abrufen.
Validieren
Regeln, Berechtigungen und Plausibilität prüfen.
Handeln
Freigegebene Aktionen sicher ausführen.
Belegen
Quellen, Tool-Aufrufe und Ergebnisse protokollieren.

Governance by design

Handlungsfähige AI-Agents brauchen klare Verantwortlichkeiten und definierte Eingriffspunkte. Governance wird deshalb nicht nachträglich ergänzt, sondern in Plattform, Integration und Betrieb verankert.

Rollen und Freigaben

Festlegen, wer Wissen, Prompts, Tools und Aktionen nutzen oder verändern darf.

Human-in-the-Loop

Sensible, komplexe oder nicht eindeutig lösbare Fälle gezielt an Mitarbeitende übergeben.

Logging und Nachvollziehbarkeit

Quellen, Tool-Aufrufe, Entscheidungen und Ergebnisse dokumentieren.

Monitoring und Fallbacks

Qualität und Prozessverläufe beobachten und definierte Rückfallwege nutzen.

Plattform, Integration und Betrieb aus einer Hand

Verbindung von AI-Komponenten, Kommunikation und Backend-Systemen auf einer gemeinsamen Basis. Serviceentwicklung, Integration und Betrieb greifen ineinander.

Die modulare Architektur lässt sich in bestehende Systemlandschaften integrieren und für Cloud-, On-Premises- oder hybride Szenarien auslegen.

Eigene Plattform · offene Technologieauswahl · Integration komplexer Systeme · Begleitung über den gesamten Lifecycle

Datensouveränität ist eine Architekturentscheidung

Cloud, On-Premises oder hybrid: Datenflüsse, Modellzugriffe und Betriebsmodelle werden passend zum Einsatzszenario gestaltet.

Je nach Anforderung lassen sich lokale Modelle, Cloud-Services oder kombinierte Setups einsetzen. Rollen, Freigaben, Logging, Monitoring und Fallbacks werden von Beginn an in Plattform, Integration und Betrieb eingebunden.

Wählbare Modelle · steuerbare Datenflüsse · kontrollierte Systemzugriffe · nachvollziehbare Aktionen

Vom MVP zur Skalierung