Eigenes KI-Produkt (SaaS)
GardenPilot
Aus einem Gartenfoto werden KI-Visualisierungen, ein Konzept und ein umsetzbarer Gartenplan – orchestriert von Dutzenden spezialisierten KI-Agenten.
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KI-Agenten im Einsatz
01 · Ausgangslage
Gartenplanung ist für Privatkunden teuer und abstrakt: Ein Plan auf Papier lässt sich schwer vorstellen, ein Landschaftsarchitekt ist für viele zu teuer. Gleichzeitig verlieren Garten- und Landschaftsbaubetriebe viel Zeit mit Erstberatungen, aus denen kein Auftrag wird.
02 · Lösung
- 1 Nutzer laden ein Foto ihres Gartens hoch. Ein Orchestrator-Agent führt sie durch vier Phasen: Vision, Konzept, Planung und Umsetzung.
- 2 Spezialisierte Sub-Agenten erzeugen fotorealistische Visualisierungen, Pflanzkonzepte, eine Projektmappe als PDF und optional einen CAD-Plan.
- 3 Fachbetriebe sind als Partner angebunden und erhalten vorqualifizierte Anfragen mit fertigem Konzept.
- 4 Die Bildpipeline signiert jedes KI-Bild mit C2PA-Herkunftsnachweis und kennzeichnet es als KI-generiert.
03 · Was ich daraus gelernt habe
Ein Prompt ist kein Riegel
Regeln, die nie gebrochen werden dürfen, gehören in den Code: Pro Schritt sieht ein Agent nur die Werkzeuge, die er braucht, Werte werden im Schema erzwungen, und Text, der unverändert bleiben muss, geht gar nicht erst an das Modell.
Erst der Testlauf, dann echte Daten
Bevor ein Modell Daten verändert, läuft es an einem Datensatz, der sich nicht ändern darf. Erst wenn dort nichts passiert, geht es an den Bestand.
Erfolg am Ergebnis messen
Eine Erfolgsmeldung ist kein Beleg. Ein Deploy gilt erst als erledigt, wenn der neue Inhalt tatsächlich live geprüft ist.