KI-Kompetenzen von Context Studios
Jede Kompetenz führt zu einer eigenen Seite mit Use Cases, Tech-Stack und Preisrahmen. Stand 2026.
Was Sie unter KI-Kompetenzen bei Context Studios erwarten dürfen
Context Studios ist ein AI-natives Entwicklungsstudio mit Sitz in der Kaiser-Friedrich-Straße 6 in Berlin-Charlottenburg. Wir verbinden KI-Beratung, Software-Engineering und den operativen Betrieb agentenbasierter Systeme. Das hier aufgelistete Portfolio ist kein Marketing-Raster, sondern eine Karte der Disziplinen, in denen wir aktiv Code ausliefern. Unsere Arbeit ruht auf vier verzahnten Bereichen. Die Orchestrierung von KI-Agenten bauen wir mit LangGraph von LangChain, dem OpenAI Agents SDK und unserem eigenen OpenClaw-Framework. Für die Anbindung externer Werkzeuge nutzen wir das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic — unser Produktivserver stellt 243 Tools in 21 Kategorien bereit, von Recherche über Blog-Management bis zu Finanzbuchhaltung. Die Produktentwicklung läuft durchgehend auf Next.js 16, TypeScript und Convex als Realtime-Backend. Bei der Modellauswahl setzen wir auf Fine-Tuning-freies Prompting mit Claude Opus, GPT-4, Gemini und Open-Source-Modellen von Mistral oder DeepSeek. Für CTOs und Tech-Leads bedeutet diese Breite: Sie erhalten einen Technologiepartner, der nicht nur Prototypen liefert, sondern auch die Betriebsverantwortung für RAG-Pipelines, Vector-Stores und MCP-Integrationen übernimmt. Unser MVP-Sprint zum Festpreis von 18.000 Euro bündelt vier Wochen Engineering-Zeit und liefert am Ende ein deploytes Produkt — kein Deck, kein Figma.
Wie unsere Kompetenzbereiche ineinandergreifen
Wir denken Kompetenzen nicht als Silos, sondern als zusammengesetzte Fertigungsstraße. Ein typisches Mandat kombiniert in der Praxis mehrere Disziplinen: Ein B2B-SaaS-Hersteller aus München beauftragt uns mit einem Voice-Agent für die Kundenhotline. Dahinter stehen drei Kompetenzfelder aus unserem Katalog — Speech-to-Text (Whisper oder Deepgram), LLM-gestützte Klassifikation (Claude Sonnet 4) und Workflow-Automatisierung via LangGraph. Derselbe Kunde bucht später eine RAG-Integration für interne Dokumentation, die auf unsere Kompetenz im Embedding-Design (OpenAI text-embedding-3-large, Cohere Rerank) und in der Vector-Datenbank-Auswahl (Pinecone, Weaviate, pgvector) zurückgreift. Für Dev-Teams, die mit uns arbeiten, heißt das: Sie wählen keine isolierte Fähigkeit aus, sondern bekommen ein kohärentes System. Wir dokumentieren jede gelieferte Komponente in einer internen Wissensbasis — Cortex, unserem Memory-Layer —, sodass spätere Erweiterungen konsistent bleiben. Der Tech-Stack ist bewusst auf wenige, robuste Bausteine reduziert: Next.js 16 mit dem App Router, Convex statt klassischer Postgres-plus-API-Schicht, Clerk für Authentifizierung, Vercel für das Deployment. Diese Auswahl macht unsere Projekte fünf bis zehn Mal schneller auslieferbar als klassische Agenturen, die auf breitflächige Microservice-Architekturen setzen.
So wählen Sie das passende Kompetenzfeld
Wenn Sie nicht sicher sind, welcher Kompetenzbereich zu Ihrem Projekt passt, orientieren Sie sich an drei Leitfragen. Braucht Ihr Vorhaben einen aktiven Akteur, der Entscheidungen trifft und Werkzeuge bedient? Dann suchen Sie unter AI-Agent-Entwicklung oder Multi-Agent-Orchestrierung. Soll ein LLM Ihre firmeneigenen Dokumente oder Datenbanken zitieren können? Dann führt der Weg über RAG-Systeme, Embedding-Pipelines und semantische Suche. Geht es darum, Ihre Software durch andere KI-Werkzeuge — Claude Desktop, ChatGPT, Cursor — nutzbar zu machen? Das ist die Domäne von MCP-Servern und Tool-Interfaces. Für Entscheider mit knappem Budget empfehlen wir den Einstieg über einen MVP-Sprint (18.000 Euro, vier Wochen), bei dem wir eine dieser Kompetenzen fokussiert liefern. Für größere Programme verschalten wir mehrere Felder zu einem Quartalsprogramm. Jedes Kompetenzfeld ist mit Fallbeispielen, Referenzarchitekturen und einem Preisrahmen hinterlegt — stöbern Sie durch die Einträge oder buchen Sie direkt ein Discovery-Gespräch.
88 Kompetenzen gefunden
Tier 1 — Kernleistungen
Leistungen, die wir täglich liefern: MVP-Sprint (4 Wochen, Festpreis), Custom Software Development, AI Agent Development mit LangGraph und OpenAI Agents SDK, RAG-Systeme und LLM-Integration (Claude, GPT, Gemini).
Technologielösungen
Spezialisierte Technologie-Stacks und Frameworks.
Branchenlösungen
KI-Lösungen für spezifische Branchen und Anwendungsfälle.
Regionale Dienstleistungen
Lokale KI-Entwicklung und Beratungsdienstleistungen.
Entscheidungshilfen
Ressourcen für fundierte KI-Investitionsentscheidungen.