KI-Produktentwicklung und agentische Systeme
Berater für KI-Produkte und agentische Systeme
Einen KI-Anwendungsfall in ein verlässliches, messbares Produkt verwandeln: vom Umfang und der Architektur über Evaluation und Guardrails bis zu Umsetzung und Übergabe.
KI-Anwendungsfall besprechen Expertise entdecken- 2008
- Digitale Produkte seit
- 10
- Open-Source-Agent-Rezepte
- 01
- Referenz-Blueprint
Clément Sauvage · Bits’n Coffee
Vom KI-Anwendungsfall zum Produktsystem.
Clément Sauvage ist KI-Produktberater, Spezialist für agentische Systeme und Senior Product Engineer. Er hilft Unternehmen, aus einem KI-Anwendungsfall ein verlässliches und messbares Produkt zu machen, das Menschen wirklich nutzen können. Seit 2008 entwickelt er digitale Produkte und verbindet Produktziele mit Retrieval, Memory, Tools, MCP, agentischen Abläufen, Evaluation, Observability und Guardrails.
Er war technischer Leiter und Autor der Nebius Agent Blueprint Recipes: zehn Open-Source-Rezepte und ein Referenz-Blueprint, die anhand von Code zeigen, was produktionsreife KI-Agenten benötigen. Von Frankreich aus arbeitet er direkt mit Produkt- und Engineering-Verantwortlichen auf Englisch und Französisch in Europa, der Schweiz, Großbritannien und den USA.
Wann Sie mich hinzuziehen
Mehr als eine beeindruckende Demo.
Die Rolle verbindet den Anwendungsfall mit dem System, das ihn umsetzt: entscheiden, was sich lohnt, wie es sich verhalten soll und was das interne Team für einen sicheren Betrieb braucht.
Wo steht das KI-Produkt heute?
Sie sehen eine KI-Chance, aber noch keine klare Produktentscheidung
Nutzer, Aufgabe, verfügbare Daten, messbares Ergebnis und die Folgen einer falschen Antwort klären, bevor Modell, Anbieter oder Architektur festgelegt werden.
Der Prototyp funktioniert, ist aber noch nicht produktionsreif
Evaluation, Observability, Kosten- und Latenzmodelle, klares Fehlerverhalten und die Betriebsgrundlagen ergänzen, die für echte Nutzerinnen und Nutzer nötig sind.
Das System soll Informationen abrufen, behalten oder Aktionen ausführen
Begrenzte Abläufe, Tools, MCP-Integrationen, Berechtigungen und menschliche Kontrollpunkte passend zur tatsächlich nötigen Autonomie entwerfen.
KI soll Teil einer bestehenden Web- oder Mobile-App werden
Nützliche KI-Funktionen in ein bestehendes Produkt integrieren und Cloud- oder On-Device-Inferenz anhand von Datenschutz, Latenz, Zuverlässigkeit und Interface auswählen.
KI-Produktentwicklung
Das System rund um das Modell.
Das Mandat kann ein fokussiertes Produkt- und Architekturreview, einen produktionsnahen Prototyp oder technische Führung von der Umsetzung bis zur Übergabe umfassen.
Anwendungsfall und Systemdesign
Aufgabe, Nutzer, Daten, Erfolgskriterien und deterministische Grenzen prüfen und Modelle, Anbieter und Architektur nach Kosten, Latenz, Datenschutz, Datenstandort und späterer Änderbarkeit auswählen.
RAG, Memory und Agenten-Orchestrierung
Fundierte Suche mit nachvollziehbaren Quellen, Gesprächs- oder Langzeitgedächtnis und typisierte Abläufe mit klar begrenzter Arbeit statt offener Schleifen entwickeln.
Tools, MCP und Berechtigungsgrenzen
Agents über explizite Tools und Model Context Protocol mit realen Systemen verbinden. Festlegen, was sie tun dürfen, in wessen Auftrag und wann ein Mensch bestätigen muss.
Evaluation, Observability, Kosten und Latenz
Testszenarien, simulierte Gespräche, Fehlerfälle und Regressionstests erstellen und jeden Durchlauf nachvollziehbar machen. Betriebskosten modellieren, bevor das System skaliert.
Prototyp, Produktintegration und Übergabe
Fokussierte Prototypen und Referenzimplementierungen entwickeln, die typisiert, beobachtbar, containerisiert und getestet sind. Anschließend System, Evaluation und Betriebsregeln dokumentieren und an das interne Team übergeben.
Beleg aus der Praxis
Agents, die über die Demo hinauswachsen.
Nebius Agent Blueprint Recipes zeigt Architektur, Umsetzung und Betriebsgrundlagen produktionsreifer agentischer Systeme.
AusgewähltUnabhängiges Produkt
Ottie
Ein kleiner Otter für Menschen, die Dinge aufschieben – mit Blick auf ADHS. Kleine Schritte und ein vollständig natives Apple-Erlebnis helfen beim Anfangen und Dranbleiben. Ottie ist an deiner Seite.
AusgewähltUnabhängiges Produkt
Nebius for Foundation Models
Wähle deine KI, vergleiche zwei Antworten und erkunde das Web in einer iOS / iPadOS / macOS-App. Nebius Chat verbindet die offenen Modelle von Nebius mit Foundation Models.
AusgewähltUnabhängiges Produkt
Wordzl
Schüttle physische 3D-Würfel, verbinde Buchstaben und entdecke das Wort, das alle übersehen haben. Ein natives Wortspiel für iPhone und iPad, das haptisches Spielen, Wettbewerb und Lernen vereint.
So arbeite ich
Beim Anwendungsfall beginnen. Verhalten messen. Autonomie begrenzen.
Das Modell kommt erst nach Aufgabe, Daten und den Folgen eines Fehlers. Auch ein Prototyp sollte einen glaubwürdigen Weg in den Betrieb eröffnen, statt ein zweites Umsetzungsprojekt zu erfordern.
- 01Einordnen
Vom Anwendungsfall ausgehen, nicht vom Modell
Aufgabe, Nutzer, Daten, Rahmenbedingungen und gewünschtes Ergebnis klären, bevor ein Anbieter gewählt oder ein Agent entworfen wird.
- 02Evaluieren
Messbarkeit schaffen, bevor der Umfang wächst
Erwartetes Verhalten, Fehlerfälle und Regressionstests festlegen, bevor mehr Nutzer, Daten oder Autonomie hinzukommen.
- 03Kontrollieren
Dem System nur nötige Autonomie geben
Berechtigungen, Kontrollpunkte, Rückfalloptionen und Fehlerverhalten als Produktentscheidungen gestalten, nicht als nachträgliche Schutzmaßnahmen.
- 04Übergeben
Das Team handlungsfähig zurücklassen
Produktionsnahen Code, Evaluationen und Dokumentation übergeben, die das interne Team ohne Abhängigkeit betreiben und weiterentwickeln kann.
Häufige Fragen
Vor dem ersten Modellaufruf.
Anwendungsfall, Grenzen, Nachweise und Betriebsverantwortung sollten geklärt sein, bevor das System mehr Autonomie erhält.
Was macht ein KI-Produktberater?
Ein KI-Produktberater macht aus einem Anwendungsfall ein Produkt, das produktiv betrieben werden kann. Dazu gehören Nutzen und Umfang, Architektur, Retrieval, Memory, Tools und Abläufe, Evaluation und Observability, Berechtigungen und Fehlerverhalten, Integration und Übergabe.
Was ist ein agentisches System?
Ein agentisches System kann Informationen abrufen, Tools und APIs nutzen, Kontext behalten und mehrstufige Aufgaben erledigen. Produktionsreife entsteht durch begrenzte Abläufe, Berechtigungen, Guardrails, Evaluation, Observability und klares Verhalten im Fehlerfall.
Mit welchen Modellen und Anbietern arbeiten Sie?
Clément arbeitet unter anderem mit OpenAI, Anthropic, Mistral, Google und Nebius, mit Open-Weight-Modellen sowie, wenn passend, mit Inferenz direkt auf Apple-Geräten. Die Auswahl richtet sich nach Anwendungsfall, Kosten, Latenz, Datenstandort und Datenschutz.
Was ist MCP und warum ist es wichtig?
Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, der KI-Systeme über klar definierte Schnittstellen mit Tools und Datenquellen verbindet. Es ist relevant, weil Agents durch Aktionen konkreten Nutzen schaffen – und Berechtigungs- und Betriebsrisiken dabei greifbar werden.
Wie evaluieren Sie ein KI-System?
Mit repräsentativen Testszenarien, simulierten Gesprächen, bekannten Fehlerfällen und Regressionstests sowie Observability, die einzelne Durchläufe nachvollziehbar macht. So wird sichtbar, ob sich das Verhalten verbessert oder verschlechtert, bevor es Nutzerinnen und Nutzer bemerken.
Arbeiten Sie auch mit regulierten Unternehmen und Schweizer Finanzinstituten?
Ja. Clément entwickelt Architekturen, die Governance-, Sicherheits- und Kontrollanforderungen erfüllen können, etwa mit nachvollziehbaren Antworten, kontrollierten Datenflüssen, begrenzten Berechtigungen und menschlichen Kontrollpunkten. Er erteilt keine Compliance- oder Rechtsberatung und arbeitet mit den zuständigen Teams zusammen.
Entwickeln Sie Prototypen oder beraten Sie nur?
Beides. Clément entwickelt fokussierte Prototypen und Referenzimplementierungen, wenn funktionierender Code der schnellste Weg ist, einen Anwendungsfall zu prüfen. Er begleitet Architektur, Umsetzung und Übergabe praktisch.
Können Sie KI in eine bestehende Mobile-App integrieren?
Ja. Mit seiner Erfahrung in nativen iOS- und macOS-Apps sowie Webprodukten integriert Clément KI in bestehende Anwendungen und wählt On-Device- oder Cloud-Inferenz passend zu Datenschutz, Latenz, Kosten und Interface.
Arbeiten Sie mit Unternehmen außerhalb Frankreichs?
Ja. Clément lebt in Frankreich, arbeitet auf Englisch und Französisch und begleitet Unternehmen in Europa, der Schweiz, Großbritannien und den USA. Die Zusammenarbeit läuft meist remote, bei Bedarf auch mit Workshops vor Ort.
Was soll die KI leisten?
Ich erkläre Ihnen, wie ich den Umfang festlegen würde.
Erzählen Sie mir von den Nutzenden, der Aufgabe, den verfügbaren Daten, dem bestehenden Produkt und den Rahmenbedingungen. Ich prüfe den Kontext persönlich und zeige den kleinsten glaubwürdigen Weg vom Anwendungsfall zu einem betreibbaren Produkt.
KI-Anwendungsfall besprechen