Agenten-Infrastruktur für B2B-Operationen

Orchestrieren Sie KI-Agenten, die über reale B2B-Systeme quoten, preisgestalten, reservieren und transaktionieren.

Ihre Käufer erhalten präzise, reservierbare Angebote in Minuten statt Tagen. IdeaBosque verbindet KI-Agenten mit den Systemen, die Sie bereits betreiben: ERP, CRM, E-Commerce, Lieferantenkataloge, Buchungen, Zahlungen und Support-Wissen. Jedes Backend wird über geregelte Model-Context-Protocol(MCP)-Module freigelegt, sodass der Workflow überprüfbar, auditierbar und ab dem ersten Release produktionsreif ist. Derselbe Wissensgraph, der Transaktionen antreibt, gibt Ihrem Kundensupport-Team außerdem sofortigen Zugriff auf strukturierte Brancheninformationen.

Build mit festem Umfang anfragenEngineering-Kurzbeschreibung lesen

Einwöchiges Discovery. Sie erhalten ein Systeminventar, eine Workflow-Mappe und einen festen Umfang — unabhängig davon, ob Sie mit uns bauen.

Erster Agent live in 5-8 WochenJeder Tool-Aufruf protokolliert und auditierbarCode selbst besitzen oder von uns betreiben lassenFrontier- oder Open-Weight-Modelle: Ihre Wahl
01—System-Mappe

Ein Orchestrierungs-Backbone, jedes Backend über dasselbe Modulmuster angebunden.

Kein Ad-hoc-Gefüge. RFQ-Engines, Lieferantenkataloge, CRM, ERP, E-Commerce, Buchungen, Zahlungen und Wissensgraphen werden jeweils in MCP-Module mit konsistenten Tools, Audit-Logging und Rate Limits gekapselt.

KI-Agenten-Orchestrierung ist die Koordinationsschicht, die die Intention eines Agenten über viele Backends leitet. Der Orchestrierungs-Backbone von IdeaBosque tut dies über geregelte Model-Context-Protocol(MCP)-Module, sodass jeder Tool-Aufruf getestet, Rate-limitiert und protokolliert wird.

02—Funktionen

Fünf produktionsreife Systeme, die die meisten KI-Anbieter demovorstellen, aber nie ausliefern.

01

KI-Agenten-Orchestrierungs-Backbone

Schluss mit Punkt-zu-Punkt-Integrationen, die kaputtgehen, wenn sich ein System ändert. IdeaBosque liefert eine mehrstufige Agenten-Runtime, die Intention über Model-Context-Protocol(MCP)-Module leitet, den Workflow-Status verwaltet und von Anfang an Rate Limits, strukturierte Fehler und Audit-Logs erzwingt.

02

System-Connectors als MCP-Module

Jeder Connector wird einmal gebaut, getestet und wiederverwendet — nicht pro Projekt neu erstellt. Module für HubSpot, NetSuite, BigCommerce, WooCommerce, Shopify, Brightpearl, ShipStation, Canto, ResolvePay und ähnliche Systeme werden mit Tests, Rate Limits und Python-3.8+-Kompatibilität geliefert. Jedes Modul wird getestet, Rate-limitiert und auditiert — die Governance-Schicht, der 200.000 Community-MCP-Server fehlen, gemäß der OX-Security-Disclosure und dem OWASP MCP Top 10.

03

Wissensgraph-Reasoning

Beantworten Sie Fragen, die Ihre Datenbank nicht kann: Substitute, Alternativen, Kompatibilität, Lieferzeit-Treffer und Margenregeln. Auf Neo4j basierende Produkt-, Katalog-, Lieferanten-, Kunden- und Branchen-Wissensgraphen geben dem Agenten Beziehungskontext, bevor er agiert.

04

Daten-Pipelines

Ihr Warehouse bleibt aktuell, ohne dass ein Dateningenieur die Ladevorgänge betreut. Mit Dagster orchestrierte Pipelines bewegen Masterdaten nach S3, Redshift und Athena mit Hive-partitionierten Dateien, Watermark-basierten inkrementellen Ladevorgängen und idempotenten Schreibvorgängen.

05

RFQ-zu-B2B-Workflows mit KI-Agenten

Agenten, die ausführen, nicht nur beraten: RFQ-Intake, Katalogentdeckung, Lieferantenangebots-Erstellung, mehrstufige Preisgestaltung, Verfügbarkeits-Reservierungen, FX, Stornierungs-Snapshots, RMA-Verarbeitung, Asset-Sync und B2B-Bestelleingang — jede Aktion im System of Record mit menschlicher Freigabe gebucht, nicht in einem Chat-Fenster zusammengefasst. Auf unserer Plattform geliefert, mit Code-Eigentum und Private Deployment verfügbar.

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03—Engineering-Standards

Jeder Connector sieht gleich aus — mit Absicht.

“Jeder Connector, den wir ausliefern, sieht gleich aus.”

  • Einheitliches MCP_CONFIGURATION-Muster — Tools, Ressourcen und Prompts in jedem Modul gleich deklariert
  • Python-3.8+-Kompatibilität — Module laufen auf Legacy-Infra ohne Runtime-Upgrades
  • httpx-HTTP/2-Clients mit exponentiellem Backoff und steckbaren Rate Limitern
  • Audit zuerst: jeder Tool-Aufruf protokolliert Request, Response, Latenz und Ergebnis
  • PII an der Grenze — Kundendaten leben in Quellsystemen; der Orchestrierungs-Backbone persistiert nie PII im Klartext
  • Wissensgraphen ergänzen, ersetzen nicht — Neo4j speichert den statischen Kataloggraph; Live-State bleibt im System of Record
MCP-Modul-Code-Standard lesen →
04—Repräsentative Ergebnisse

Was ein Engagement mit festem Umfang typischerweise liefert.

5-8 Wochen

Ein Engagement mit festem Umfang bringt den ersten Agenten typischerweise in fünf bis acht Wochen in Produktion.

vom Brief mit festem Umfang bis zum ersten Produktions-Release
Typische Engagmentdauer für einen fokussierten MCP-Agenten oder RFQ-Workflow.
6-10

Ein erstes Programm erzeugt üblicherweise sechs bis zehn wiederverwendbare MCP-Module.

wiederverwendbare MCP-Module pro Programm
Jeder Connector wird mit Tests, Rate Limits und Auth ausgeliefert; projektübergreifend wiederverwendet.
30-60%

Geteilte MCP-Module entfernen typischerweise ein Drittel bis zwei Drittel des Integration-Glue-Codes.

Reduktion des Integration-Glue-Codes
Ersetzung projektspezifischer Ad-hoc-Clients durch das geteilte MCP-Modulmuster.
1 Flow

Ein geregelter RFQ-Flow verbindet Anfrage-Intake, Preisgestaltung, Reservierungen, Freigaben und Übergabe.

vom Anfrage-Intake bis zur Angebotsannahme
Ein geregelter Pfad von der Katalogentdeckung über Lieferantenpreisgestaltung, Freigaben, Bestands-Reservierungen und nachgelagerte Übergabe.

Repräsentative Zielwerte, keine Garantien. Tatsächliche Ergebnisse hängen vom Umfang, der Quellsystem-Reife und der Kapazität Ihres Teams zur Mitwirkung ab.

05—KI-gestützter Wissensgraph für Kundensupport

Branchenwissen, strukturiert für sofortigen Support.

Der Transaktionsgraph wird auch zum Support-Graph: Lieferantenbeziehungen, Produkthierarchien, Kompatibilitätsregeln, Preis-Tiers und Cross-Reference-Daten stehen Support-Agenten und KI-Assistenten im Moment einer Anfrage zur Verfügung.

01

Branchen-Wissensmodell

Ein Graphmodell der Produkte, Lieferanten, Kunden, Taxonomien und Beziehungen Ihrer Branche — aus Ihren Quellsystemen aufgebaut und mit externen Standards angereichert. Es unterstützt natürlichsprachige Fragen wie: Welche Lieferanten führen ein Äquivalent zu Teil X mit einer Lieferzeit unter fünf Tagen?

02

Kontextschicht für Support-Agenten

Wenn eine Kundenanfrage eingeht, liefert der Wissensgraph automatisch relevanten Kontext — Bestellhistorie, Produktkompatibilität, Substitutoptionen, Preisregeln und Lieferantenstatus — sodass Support-Agenten und KI-Assistenten mit präzisen, beziehungsbewussten Antworten reagieren statt über getrennte Systeme zu suchen. GraphRAG — Retrieval, das Beziehungen durchläuft, nicht nur Vektorähnlichkeit — liefert Substitute und Kompatibilitäten, die eine reine Vektorsuche verfehlt.

03

Eskalationsreduktion

KI-Assistenten fragen den Graph ab, um Tier-1-Fragen autonom zu beantworten — Produktspezifikationen, Bestellstatus, Substitutverfügbarkeit und Preis-Tiers — und lenken routinemäßige Anfragen ab, bevor sie einen Menschen erreichen. Komplexe Fälle eskalieren mit vollständigem Graph-Kontext, sodass Tier-2-Agenten informiert starten.

04

Kontinuierliche Graph-Anreicherung

Dagster-Pipelines synchronisieren neue Produkte, Lieferanten, Preisänderungen und Kundeninteraktionen zeitgesteuert in den Graph. Der Wissensgraph bleibt ohne manuelle Wartung aktuell, und jede Support-Interaktion fragt den neuesten Stand Ihrer Branchendaten ab.

06—Wie wir arbeiten

Ein vierstufiger Build, der Code übergibt, keine Blackbox.

1

Discovery

Inventar der Quellsysteme, RFQ-/Business-Workflow-Mappe, Entwurf des MCP-Tool-Katalogs, Agenten-Umfang, Erfolgsmetriken.

1 Woche
2

MCP-Module + Domänenmodell

Ein Connector pro Quellsystem plus Request-, Quote-, QuoteItem-, Lieferanten-Artikel-, Preis-, Verfügbarkeits- und Policy-Entitäten nach Bedarf.

2-3 Wochen
3

Agent + Orchestrierung

KI-Agenten-Orchestrierungs-Backbone, System Prompt, Tool-Beschreibungen, Session Store, RFQ-Workflow-Aktionen, Dagster-Pipeline bei Beteiligung von Daten-Sync.

2 Wochen
4

Härtung + Cutover

Observability, Rate Limits, Fallback-Pfade, Feature-Flag-Rollout, Operator-Runbook, Übergabeprüfungen für Angebot/Buchung/Bestellung.

1 Woche
07—Stack, auf dem wir bauen

Open-Source, Open-Weight und modell-agnostisch by Design.

Kein proprietärer Lock-in. Der Orchestrierungs-Backbone und das Model-Context-Protocol(MCP)-Modulmuster funktionieren mit jedem Modell, das zuverlässig Tools aufrufen und strukturierten Anweisungen folgen kann — ob Open-Weight oder Frontier.

RuntimeOpen-Source-/Open-Weight-LLM
ProtokollMCP
GraphNeo4j
OrchestrierungDagster
CloudAWS
SprachePython
Transformationdbt
WarehouseRedshift
08—FAQ

Fragen, die wir von technischen Käufern erwarten.

Sind Sie eine Beratung oder ein Produktunternehmen?
IdeaBosque ist ein KI-Plattform- und Lösungsunternehmen. Wir bauen, deployen und betreiben KI-Agenten-Anwendungen für Kunden und stellen die Infrastruktur, den Support und die fortlaufenden Erweiterungen bereit, die für den Produktivbetrieb erforderlich sind. Dieselbe Plattform unterstützt White-Label- und Private-Deployment-Optionen, wenn Kunden oder Partner diese benötigen.
Betreiben Sie den Agenten für uns in Produktion?
Ja. IdeaBosque kann den Agenten als Managed Platform betreiben oder ihn privat in Ihrer Infrastruktur deployen, wenn das besser passt. Die Käuferentscheidung ist die operative Kontrolle: von uns betreiben lassen, selbst betreiben oder zuerst managed starten und später auf private wechseln.
Wie funktionieren Engagements kaufmännisch?
Festumfang-Phasen mit wöchentlichen Demos. Ein einwöchiges Discovery liefert das Systeminventar, die Workflow-Mappe und den Build-Plan mit vollständigem Umfang und Kosten, bevor Sie sich zum Build verpflichten. Typische Erst-Builds dauern 5-8 Wochen. Wir veröffentlichen keine Preislisten, da der Umfang mit der Quellsystem-Reife variiert, aber Sie werden nie eine Phase ohne Festpreis beginnen.
Muss ich ein proprietäres Frontier-Modell verwenden?
Ja. Unsere Plattform unterstützt führende proprietäre Frontier-Modelle, einschließlich Enterprise-KI-Services der großen Anbieter. Wir unterstützen auch Open-Source- und Open-Weight-Modelle und geben Ihnen die Flexibilität, die Modellstrategie zu wählen, die Ihre Geschäfts-, Sicherheits-, Leistungs- und Kosteanforderungen am besten erfüllt.
Warum Model Context Protocol (MCP) statt direkter REST-Aufrufe?
MCP gibt jedem Backend dieselbe geprüfte Tool-Oberfläche, sodass die Fähigkeiten des Agenten leichter zu testen, auditieren und auszutauschen sind. Direkte REST-Aufrufe sind für einen Prototyp schnell, werden aber meist schwer zu regeln, sobald die zweite oder dritte Integration dazukommt.
Was, wenn mein System keine API hat?
Wenn es eine stabile programmierbare Oberfläche hat, können wir es meist kapseln. Wir haben Muster für GraphQL, REST, SDKs, Datenbank-Gateways und kontrollierten dateibasierten Austausch. Wenn der einzige Weg die manuelle UI-Automatisierung ist, deklarieren wir dies vor dem Build als Risiko.
Gilt das nur für Retail, Reise oder Gastgewerbe?
Nein. Reise und Gastgewerbe sind starke Beweisfälle, weil sie eingeschränkten Bestand, Daten, Belegung, Stornierungsregeln, FX und lieferantenspezifische Preisgestaltung kombinieren. Dasselbe RFQ-zu-B2B-Muster gilt überall dort, wo Käufer, Lieferanten, Angebote, Freigaben, Kapazität und nachgelagerte Transaktionen über mehrere Systeme zusammenarbeiten müssen.
Wie hilft der Wissensgraph dem Kundensupport?
Der Neo4j-Wissensgraph speichert Branchen-Taxonomien, Produktbeziehungen, Lieferanten-Mappings und Kundenkontext. Wenn eine Support-Anfrage eingeht, fragt der KI-Agent den Graph ab, um automatisch relevanten Kontext zu liefern — Bestellhistorie, Kompatibilität, Substitute und Preisgestaltung. Tier-1-Fragen können autonom beantwortet werden; komplexe Eskalationen tragen den vollständigen Graph-Kontext zu Tier-2, was Lösungszeiten und Eskalationsraten senkt.
Wie gehen IdeaBosque-Agenten-Deployments mit KI-Governance und dem EU AI Act um?
Jeder Tool-Aufruf wird mit Request, Response, Latenz und Ergebnis protokolliert, sodass das Verhalten des Agenten End-to-End auditierbar ist — dieselbe Haltung, die Unternehmen jetzt auf Finanzkontrollen anwenden. Für Kunden, die den Transparenzverpflichtungen des EU AI Act ab August 2026 unterliegen, unterstützen die Audit-Logs, Operator-Runbooks und die Code-Eigentums-Option eine Compliance-Narrative; wir erfassen Governance-Anforderungen im Discovery, wenn Sie diese kennzeichnen.
Wie adressieren IdeaBosque-MCP-Module die Sicherheitslücken aus dem OX-Security-Bericht?
Jedes MCP-Modul, das wir ausliefern, wird getestet, Rate-limitiert und auditiert — jeder Tool-Aufruf protokolliert Request, Response, Latenz und Ergebnis. Die OX-Security-Disclosure identifizierte Command-Injection-Schwachstellen in 200.000 Community-MCP-Servern, denen diese Kontrollen fehlen. Unser Modulstandard (in der Bibliothek veröffentlicht) verlangt Integrationstests, Fehlerpfad-Abdeckung und Operator-Runbooks, bevor ein Modul ausgeliefert wird. Die Kill-Switch-Architektur bedeutet, dass jedes Modul deaktiviert werden kann, ohne den Orchestrierungs-Backbone anzufassen.
Wie vermeiden IdeaBosque-Agenten-Deployments die Pilot-Sprawl-ROI-Falle?
PwCs CEO-Survey 2026 fand, dass 56% der Organisationen keinen messbaren finanziellen Nutzen aus KI berichten. Die Diagnose von PwC, Anthropic und OpenAI lautet Pilot Sprawl — Tool-Zugriff demokratisiert, Workflow-Redesign nicht. Deloittes State of AI 2026 fand, dass nur 1 von 5 Unternehmen eine reife Governance für autonome KI-Agenten hat. IdeaBosque-Engagements sind das Gegenteil eines Piloten: Festumfang-Phasen, wöchentliche Demos, Produktionscode, der in Ihr System of Record schreibt, und ein einwöchiges Discovery, das das Systeminventar, die Workflow-Mappe und den Build-Plan liefert, bevor Sie sich verpflichten. Das Lieferobjekt ist ein funktionierender Agent in 5-8 Wochen, keine Demo, die nie ausgeliefert wird.
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