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Rechnungsverarbeitung
Eingehende Rechnungen lesen, mit Buchhaltung synchronisieren
KI-Workflows
Intelligente Automatisierungen mit ChatGPT/Claude
Warum wir?
Wir sind ein schlankes Team erfahrener Ingenieure mit KI-Fokus: Modell-Fine-Tuning, Workflow-Automatisierung und GEO. Wir übernehmen eine begrenzte Zahl von Projekten und liefern jedes in Produktionsqualität.
Kurze Antworten zu proaktiven und ausfallsicheren KI-Agenten, unseren Software- und Marketing-Fabriken, Agenten-Plattformen und unserer übrigen Arbeit.
Was macht Halmob?
Halmob ist ein kleines Studio für KI-Engineering. Wir bauen proaktive und ausfallsichere KI-Agenten und zwei Pipelines, die auf ihnen laufen: eine Software-Fabrik, die aus einer Spezifikation geprüfte Pull Requests macht, und eine Marketing-Fabrik, die aus einem Briefing Inhalte auf Englisch, Deutsch und Türkisch erstellt. Außerdem helfen wir Teams, Agenten-Plattformen wie Meta Muse, OpenAI Dots, Claude Duet, Hermes Agent, OpenClaw und Pi Durable auszuwählen und einzuführen. n8n-Automatisierung, Modell-Fine-Tuning und GEO gehören weiterhin zu unserer Arbeit.
Was ist ein proaktiver KI-Agent?
Ein Chat-Assistent wartet auf Ihre Frage. Ein proaktiver Agent beobachtet die Systeme, mit denen Sie ihn verbinden, und handelt, wenn etwas Aufmerksamkeit braucht: Er fasst bei einem Lead nach, der sich nicht mehr meldet, markiert eine überfällige Rechnung oder eröffnet ein Ticket, wenn ein Kunde ein Problem meldet. Gemeinsam legen wir fest, was er selbst tun darf und wo er vorher fragen muss.
Was macht einen KI-Agenten ausfallsicher?
Manche Arbeit dauert Stunden oder Tage und berührt viele Systeme. Ein ausfallsicherer Agent speichert seinen Zustand laufend, wiederholt einen fehlgeschlagenen Schritt und macht nach einem Absturz oder Redeploy dort weiter, wo er aufgehört hat, statt von vorn zu beginnen oder eine Aktion doppelt auszuführen. Wir setzen dafür Werkzeuge für Durable Execution wie Temporal, Cloudflare Durable Objects und Pi Durable ein.
Was ist eine Software-Fabrik, und ersetzt sie unsere Entwickler?
Unsere Software-Fabrik ist eine Pipeline aus Coding-Agenten. Sie nimmt eine schriftliche Spezifikation, plant die Änderung, schreibt Code und Tests und öffnet einen Pull Request in Ihrem Repository. Sie ersetzt Ihre Entwickler nicht: Ihr Team schreibt oder genehmigt die Spezifikation, prüft jeden Pull Request und entscheidet, was gemergt wird.
Was ist eine Marketing-Fabrik?
Eine Pipeline aus Agenten, die aus einem Briefing markengerechte Posts, Artikel und Anzeigen auf Englisch, Deutsch und Türkisch erstellt. Sie arbeitet mit Ihrer Markenstimme und passt jede Sprache an, statt Wort für Wort zu übersetzen. Vor der Veröffentlichung prüft eine Person aus Ihrem Team alle Inhalte.
Welche Agenten-Plattform passt zu uns: Muse, Dots, Claude Duet, Hermes Agent, OpenClaw oder Pi Durable?
Das hängt davon ab, wo Ihre Daten liegen müssen und wer mit dem Agenten arbeitet. Meta Muse, OpenAI Dots und Claude Duet sind gehostete persönliche Agenten von Meta, OpenAI und Anthropic, jeweils mit eigenen Tarifen und Grenzen. Hermes Agent und OpenClaw lassen sich auf eigener Infrastruktur betreiben, was für die DSGVO oft den Ausschlag gibt. Pi Durable ist eine Bibliothek für Entwicklungsteams, die eigene lang laufende Agenten bauen. In unserer Beratung vergleichen wir die Optionen mit Ihrer Arbeit und starten mit einem Pilotprojekt.
Bauen Sie weiterhin n8n-Automatisierungen?
Ja. n8n ist ein Open-Source-Werkzeug für Workflows, das Ihre Apps, APIs und KI-Modelle zu wiederholbaren Abläufen mit Logging, Fehlerbehandlung und Wiederholungen verbindet. Wir nutzen es für Rechnungsverarbeitung, Lead-Routing und E-Mail-Triage und oft als Rückgrat, das unsere Agenten aufrufen.
Wie lange dauert ein typisches Projekt?
Ein einzelner n8n-Workflow dauert meist 1–3 Wochen. Eine Agenten-Pipeline, die Einführung einer Agenten-Plattform oder der Aufbau einer Fabrik dauert in der Regel 4–8 Wochen, inklusive Analyse, Pilot und Übergabe. Fine-Tuning-Projekte dauern meist 3–6 Wochen, je nachdem, wie gut Ihre Daten vorbereitet sind. Jedes Projekt wird in Phasen mit Festpreis-Meilensteinen geplant und enthält Dokumentation und eine Übergabe.
Was ist mit Modell-Fine-Tuning und GEO/AEO?
Fine-Tuning trainiert ein Basismodell mit Ihren Daten, wenn Prompting nicht reicht, etwa für einen einheitlichen Ton, Fachbegriffe Ihrer Branche oder große Mengen an Output zu geringeren Kosten. GEO und AEO (Generative und Answer Engine Optimization) sorgen dafür, dass Ihre Marke in KI-Antworten von ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity und Google gefunden, korrekt beschrieben und zitiert wird. Beides bleibt Teil unserer Arbeit.
Wie starte ich ein Projekt mit Halmob?
Füllen Sie das Kontaktformular aus oder schreiben Sie an [email protected] und beschreiben Sie kurz die Arbeit, die ein Agent oder eine Pipeline übernehmen soll. Wir antworten innerhalb von 2 Werktagen mit unserer Einschätzung, auch dazu, ob wir das richtige Team sind. Wenn ja, vereinbaren wir ein kurzes Erstgespräch und senden ein Angebot mit Zeitplan und Festpreis.
Tiefer Einstieg: Modell-Fine-Tuning, KI-Automatisierung, n8n-Orchestrierung und GEO
Technischer Überblick — zum Ausklappen klicken
Halmob: Modell-Fine-Tuning, End-to-End KI-Automatisierung, n8n-Orchestrierung und GEO
Halmob ist ein KI-Engineering-Studio mit Kunden in Europa, den USA und der MENA-Region. Wir unterstützen Unternehmen mit drei Disziplinen dabei, KI in die Produktion zu bringen: Modell-Fine-Tuning für domänenspezifische Modelle; Workflow-Automatisierung auf Basis von n8n, großen Sprachmodellen (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) und Multi-Agenten-Orchestrierungsmustern; sowie Generative Engine Optimization (GEO), die Marken in KI-generierten Antworten sichtbar macht. Dazu gehören auch maßgeschneiderte OpenClaw-Rollouts für Kanzleien, Buchhaltung, Versicherung, Immobilien, Finanzberater und Recruiting.
Was ist KI-Automatisierung im Jahr 2026?
KI-Automatisierung kombiniert klassische Workflow-Automatisierung (Trigger, Actions, Integrationen, Queues) mit modernen KI-Fähigkeiten wie großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Vektor-Suche, Vision-Modellen und autonomen Agenten. Statt brüchiger if/else-Regeln entstehen Pipelines, die Kontext verstehen, strukturierte Daten aus unstrukturierten Eingaben extrahieren, probabilistische Entscheidungen treffen und bei geringer Konfidenz einen Menschen einbeziehen. Halmob entwirft diese Pipelines end-to-end, von der Event-Ingestion bis zur Observability.
Warum wir n8n als Orchestrierungs-Rückgrat wählen
n8n ist unsere Standard-Orchestrierungsschicht, weil es Open Source, selbst hostbar, mit Custom Nodes erweiterbar ist und nativ mit OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Perplexity, Pinecone, Supabase, Postgres, Google Workspace, Microsoft 365, Slack, HubSpot, Salesforce, Stripe, Shopify, WhatsApp Business und Hunderten weiterer Systeme integriert. Wir nutzen n8n, um Jobs zu planen, parallele Sub-Workflows auszuführen, LLMs aufzurufen, Memory zu persistieren, Retries zu behandeln und bei Fehlern zu alarmieren — mit voller Versionskontrolle, Unit-Tests und Staging-Umgebungen.
Multi-Agenten-Orchestrierung und MCP
Moderne KI-Probleme passen selten in einen einzigen Prompt. Wir entwerfen Multi-Agenten-Systeme, in denen ein Planner-Agent ein Ziel zerlegt, spezialisierte Agenten (Retriever, Coder, Analyst, Reviewer) Teilaufgaben ausführen und ein Supervisor-Agent die Ergebnisse bewertet. Wir setzen auf das Model Context Protocol (MCP), um Tools und Datenquellen standardisiert für Claude, ChatGPT, Cursor und interne Agenten bereitzustellen. So lassen sich Modelle austauschen, Evaluierungsschichten hinzufügen und Leitplanken durchsetzen, ohne die Pipeline neu zu schreiben.
OpenClaw: die Beratungsebene
OpenClaw ist eine Multi-Agenten-Operationsplattform für vertrauensintensive professionelle Dienstleister. Die OpenClaw-Beratung von Halmob kartiert Ihren bestehenden Workflow, konfiguriert branchenspezifische Agenten (Fallannahme, Dokumentenprüfung, Schadenstriage, Kandidatenscreening, Berater-Onboarding), definiert Berechtigungen und Eskalationspfade und führt die Plattform pilotorientiert ein. Wir messen Adoption, eingesparte Stunden und Fehlerreduktion, damit der Rollout einen nachweisbaren ROI hat.
Modell-Fine-Tuning und GEO
Über die Automatisierung hinaus arbeiten wir in zwei weiteren Disziplinen. Erstens Modell-Fine-Tuning: Wir trainieren Foundation-Modelle mit Ihren eigenen Daten und erzeugen Spezialmodelle, die die Sprache, Regeln und Tonalität Ihrer Domäne kennen — ein Experte für Ihre Branche statt eines generischen Assistenten. Zweitens Generative Engine Optimization (GEO): Nutzer holen sich ihre Antworten zunehmend aus ChatGPT, Claude, Gemini und Googles KI-Übersichten. Wir bauen die Inhaltsstruktur, die technische Basis und die Autoritätssignale auf, damit Ihre Marke in diesen Antworten gefunden, korrekt dargestellt und zitiert wird.
Sicherheit, Observability und Betrieb
Jeder ausgelieferte Workflow enthält strukturiertes Logging, Metriken, Alerting und ein klares Runbook. Für KI-Komponenten ergänzen wir Prompt-Versionierung, Evaluierungsdatensätze, Kostenverfolgung und Rate-Limit-Handling. n8n und Vektordatenbanken hosten wir selbst, wenn Daten-Residenz wichtig ist, und wir arbeiten sicher innerhalb von DSGVO-, KVKK- und HIPAA-nahen Rahmenbedingungen. Das unterscheidet eine Demo von einer Automatisierung, auf die man sich in der Produktion verlassen kann.
Wenn Ihr Team Modell-Fine-Tuning, KI-Automatisierung, n8n-Orchestrierung, Multi-Agenten-Systeme, GEO oder OpenClaw-Rollouts evaluiert, sprechen wir gerne unverbindlich mit Ihnen. Wir geben Ihnen eine klare Einschätzung, ob die vorgeschlagene Lösung zu Ihren Anforderungen passt, was sie kostet und wie lange sie dauert.