Wir bauen KI dort ein, wo sie Ihnen nützt: in Ihre eigene Software. Als Softwareunternehmen aus Hannover entwickeln wir KI-Agenten, MCP-Integrationen und Machine-Learning-Funktionen mit .NET – als Teil Ihrer Individualsoftware, nicht als losgelöste Chatbot-Demo. Von der Architektur über die Umsetzung bis zum Betrieb: ein Team, ein Stack und ein Ansprechpartner in Hannover, den Sie auch nach dem Go-live noch erreichen.
KI-Projekt besprechen
Die meisten KI-Angebote beginnen beim Chatbot. Wir beginnen bei Ihrer Anwendung: Welche Aufgabe soll die KI übernehmen, welche Daten braucht sie dafür, und wo verläuft die Grenze zwischen klassischer Programmlogik und Sprachmodell? Nicht jede Anforderung braucht einen autonomen Agenten. Oft ist ein klar definierter Skill, ein trainiertes Modell oder schlicht gute Programmlogik die günstigere und zuverlässigere Lösung – wie man das entscheidet, beschreiben wir in KI-Agenten vs. Skills: wann welche Architektur passt.
Weil wir seit Jahren Individualsoftware in .NET entwickeln, ziehen KI-Funktionen bei uns in denselben Stack ein wie der Rest Ihrer Anwendung: gleiche Sprache, gleiche Tests, gleiches Deployment, gleicher Betrieb. Das hält KI wartbar – auch in fünf Jahren noch.
| Baustein | Wofür wir ihn einsetzen |
|---|---|
| Microsoft Agent Framework | KI-Agenten und Workflows in C#. Der Nachfolger von Semantic Kernel und AutoGen ist seit April 2026 stabil und arbeitet mit Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic oder lokal betriebenen Modellen. |
| Microsoft.Extensions.AI | Eine einheitliche Schnittstelle zu Sprachmodellen. Der Anbieter lässt sich wechseln, ohne den Anwendungscode umzubauen. |
| MCP (Model Context Protocol) | Kontrollierter Zugriff von Agenten auf Ihre Systeme – als eigene MCP-Server mit dem offiziellen C#-SDK. |
| ML.NET | Klassisches Machine Learning direkt in .NET: Klassifikation, Prognosen, Anomalieerkennung. Läuft lokal in Ihrer Anwendung, ohne Cloud-Aufruf und ohne laufende Token-Kosten. |
| Azure oder eigene Server | Betrieb in der Microsoft-Cloud, hybrid oder als lokale KI auf eigener Hardware – je nachdem, wo Ihre Daten bleiben sollen. |
Agenten, die mit Ihren Systemen arbeiten: Ticketsystem, Dokumentation, interne APIs oder Datenbanken. Wir entwickeln dafür eigene MCP-Server in C# – mit klaren Berechtigungen, Freigaben für alles, was etwas verändert, und nachvollziehbarer Protokollierung.
MCP-Integrationen →
Nicht jede KI braucht ein Sprachmodell. Für Prognosen, Klassifikation oder das Erkennen von Auffälligkeiten in Ihren Daten trainieren wir Modelle mit ML.NET und binden sie direkt in Ihre .NET-Anwendung ein – schnell, lokal und ohne laufende API-Kosten.
Projekt anfragen →
Ihre Anwendung ist über Jahre gewachsen, und KI soll trotzdem einziehen? Wir analysieren, stabilisieren und erweitern Bestandssoftware schrittweise statt mit riskantem Neubau. Dazu gehört auf Wunsch auch die Einführung von GitHub Copilot in Ihrem Entwicklerteam.
Modernisierung →Was wir anbieten, setzen wir zuerst bei uns selbst ein:
Agenten arbeiten bei uns nie direkt auf Produktivsystemen, sondern über definierte Schnittstellen – mit Freigaben für alles, was Daten verändert, mit Protokollierung und mit klaren Grenzen, was ein Agent darf. Warum das wichtig ist, beschreiben wir in Warum KI-Agenten im Unternehmen echte Sandboxes brauchen und Agent Plugins und Sicherheit.
Was kostet es, einen KI-Agenten entwickeln zu lassen? Das hängt vor allem von vier Dingen ab: wie klar die Aufgabe abgegrenzt ist, wie viele Systeme angebunden werden, welche Freigaben und Protokollierung nötig sind und ob ein Cloud-Modell mit laufenden Token-Kosten oder ein lokales Modell zum Einsatz kommt. Wir empfehlen, mit einem Proof of Concept für einen einzelnen Prozess zu starten. Danach wissen Sie, was der Agent leistet, bevor Sie in die Breite gehen.
Bleiben unsere Daten unter Kontrolle? Das legen wir gemeinsam fest: Modelle in europäischen Azure-Regionen, lokal betriebene Modelle im eigenen Haus oder Machine Learning mit ML.NET, das komplett in Ihrer Anwendung läuft. Datenflüsse planen wir so, dass nur das Nötigste Ihre Systeme verlässt.
Müssen wir unsere Software dafür neu entwickeln? Nein. KI-Funktionen lassen sich über Schnittstellen und MCP-Server schrittweise an bestehende Anwendungen anbinden. Ist die Software selbst in die Jahre gekommen, modernisieren wir sie Stück für Stück mit.
Warum .NET und nicht Python? Wenn Ihre Anwendung in .NET läuft, bleibt die KI im selben Stack: ein Team, eine Codebasis, dieselben Tests und dasselbe Deployment. Mit Agent Framework, Microsoft.Extensions.AI und ML.NET ist .NET für KI-Anwendungen vollständig ausgestattet. Wo Python die bessere Wahl ist, etwa beim Training großer Modelle, sagen wir das offen.
Arbeitet ihr nur mit Unternehmen aus Hannover? Nein. Unser Sitz ist in Hannover, und für Kunden aus der Region sind Termine vor Ort selbstverständlich. Projekte im gesamten deutschsprachigen Raum betreuen wir genauso zuverlässig remote.
Quellen: Microsoft Learn – Microsoft Agent Framework · Microsoft Learn – Microsoft.Extensions.AI · Model Context Protocol – offizielles C#-SDK · Microsoft – ML.NET
Lauth IT GmbH
Große Düwelstraße 28
30171 Hannover