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Leuchtturmprojekt · GovTech
India Post – Beschwerdesystem

Landesweit in Indien, vergeben über GeM (Nov. 2025).

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India Post – Beschwerdesystem

Landesweit in Indien, vergeben über GeM (Nov. 2025).

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Globale Präsenz
Indien · Belgien · Großbritannien

Drei Standorte, drei Zeitzonen.

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KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben in Ihren Systemen erledigen.

Mindrops konzipiert und entwickelt KI-Agenten und Agentic Workflows, die über typisierte Tools in Ihren Systemen handeln – mit Retrieval, Human-in-the-Loop-Prüfung, Guardrails und Tracing bei jedem Schritt.

Kunden

  • Cushman & Wakefield
  • Pacific Group
  • DLF Group
  • Barbeque Nation
  • The Coffee Bean & Tea Leaf

Ausgewählte Projekte

Eine Auswahl der Software, die Mindrops für Kunden konzipiert und entwickelt hat.

Cafés in Indien50+Filialen in ganz Indien, unterstützt von den Systemen, die wir gebaut habenSeit 1963

KI · Gastronomie

BeanBot – The Coffee Bean & Tea Leaf

Ein einbettbarer KI-Chat-Assistent auf Basis von Live-Katalog- und Filialdaten, mit „Order Now“-Aktion bei jedem Produkt und einer No-Code-Admin-Konsole für Inhalte und Preise.

Live in über 50 Filialen in Indien, mit rund 10.000 Gesprächen im Monat und etwa 50 Bestellungen pro Tag.

Postfilialen insgesamt165.000Das größte Postnetz der Welt

Behörden · GovTech

India Post – Beschwerdemanagement

Eine KI-automatisierte Plattform auf Basis von LazyMonkey von Mindrops, die jede Beschwerde kategorisiert, priorisiert, weiterleitet und automatisch beantwortet – mit einem SLA-überwachten Vorgang für zentrale und regionale Teams.

Vergeben über GeM (Nov. 2025): Die Plattform sortiert täglich Tausende Beschwerden automatisch vor – für ein Netz von über 150.000 Postfilialen.

Extraktionsgenauigkeit99 %mit Human-in-the-Loop-Prüfung, bei Zehntausenden Dokumenten im MonatBritische Kanzlei

KI · Buchhaltung

Caelum AI – Dokumentenverarbeitung

Ein Document-Intelligence-Produkt von Mindrops, das Transaktionen, Rechnungspositionen, Summen und Datumsangaben über eine REST-API als Excel, CSV, JSON oder XML ausgibt – mit Prüfung durch Menschen (Human in the Loop).

Erreicht 99 % Extraktionsgenauigkeit bei unterstützten Dokumenten – Kontoauszügen, Rechnungen und Belegen.

Leistungen in der Entwicklung von KI-Agenten

Mindrops baut produktionsreife KI-Agenten und Agentic Workflows, die planen und handeln: Sie rufen Tools auf, holen Daten ab und erledigen mehrstufige Aufgaben über die Systeme einer Organisation hinweg. Jeder Agent wird mit Retrieval, Human-in-the-Loop-Checkpoints, Guardrails und Observability entwickelt und in bestehende Systeme integriert.

Agentic Workflows

Mehrstufige Agenten, die planen, Tools aufrufen und echte Aufgaben über Ihre Systeme und APIs hinweg erledigen.

Retrieval (RAG)

Antworten auf Basis Ihrer eigenen Dokumente und Daten, mit Quellenangaben und aktuellem Stand.

Tool- & API-Nutzung

Agenten, die handeln – Datensätze anlegen, Workflows auslösen und Services über sichere, typisierte Tools orchestrieren.

Human-in-the-Loop

Prüf- und Freigabe-Checkpoints, wo viel auf dem Spiel steht, sodass Automatisierung nie ungeprüft läuft.

Guardrails & Sicherheit

Input-/Output-Validierung, Berechtigungen, Rate Limits und Richtlinienkontrollen, die Agenten in klaren Grenzen halten.

Observability & Evals

Tracing, Evaluation und Monitoring, damit Sie Qualität messen und Regressionen in Produktion erkennen.

Für wen wir KI-Agenten entwickeln

Operations-Teams, die in der Triage versinken

Anfragen kommen schneller herein, als Menschen sie lesen, klassifizieren und weiterleiten können. Ein Agent sortiert, priorisiert und entwirft die Antwort und eskaliert alles Unsichere.

Backoffices, die Daten zwischen Systemen abtippen

Mitarbeitende übertragen Daten von einer Anwendung in die nächste, um eine Aufgabe abzuschließen. Ein Agent ruft dieselben APIs über typisierte Tools auf und hinterlässt eine prüfbare Spur.

Produktteams, die „Erledige das für mich“ einbauen

Nutzer erwarten, dass das Produkt Aufgaben für sie erledigt. Agentische Funktionen planen die Schritte und handeln in Ihrer App mit den Rechten des Nutzers.

Entscheider, die eine fragile Demo enttäuscht hat

Ein Prototyp-Agent funktionierte auf der Bühne und scheiterte an echten Eingaben. Wir bauen ihn mit Evals, Guardrails und Tracing neu, damit er im Produktivbetrieb besteht.

Warum Mindrops für KI-Agenten

Planen getrennt vom Antworten
In BeanBot entscheidet ein Planner-Modell nur, welche Abfragen laufen, und schreibt nie die Antwort; ein separater Schritt antwortet auf Basis der Ergebnisse. Dieselbe Trennung nutzen wir, damit Agenten weder Aktionen noch Daten erfinden können.
Fakten aus Quelldaten neu aufgebaut
Preise, Datensätze und Links werden nach der Modellantwort aus maßgeblichen Daten neu aufgebaut, sodass ein fehlendes Feld nie beim Nutzer ankommt. Agenten-Aktionen erhalten dieselbe Absicherung.
Eskalation eingeplant
Die Plattform von India Post beantwortet Routinebeschwerden automatisch und eskaliert komplexe Fälle an ein zentrales Team für die finale Antwort – das Muster, nach dem wir festlegen, welche Agentenschritte einen Menschen brauchen.
Jeder Schritt nachverfolgt
Jeder Tool-Aufruf, jedes Retrieval und jede Entscheidung wird protokolliert – so sehen Sie, warum ein Agent gehandelt hat, und testen sein Verhalten vor jedem Release auf Regressionen.
Eingesetzte Technologien
Models & orchestration
OpenAI / LLMs · Anthropic · RAG · Function calling
Data & retrieval
Vector DBs · PostgreSQL · Embeddings · OCR
Backend
Python / FastAPI · Node.js · Queues · Webhooks
Ops & safety
Tracing · Evals · Guardrails · SSO / JWT

Kundenbewertungen

KI-gestützte Fahrzeugüberwachung

Computer Vision am Tor einer Mine erfasst Kennzeichen, Fahrzeugbewegungen und Fahrtenzahlen für die tägliche Berichterstattung.

Aus der Kundenbewertung

“Die Tagesberichte liegen von selbst bereit, sodass sich niemand am Schichtende hinsetzen und sie erstellen muss.”
Ashok Kumar SinghInhaber, M/s Mineshaft Traders & ConsultantVollständige Bewertung auf DesignRushAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

KI-Rechnungsextraktion

Lieferantenrechnungen werden automatisch gelesen und ausgewertet, gespeichert und an die Buchhaltungstools übergeben, die das Finanzteam bereits nutzt.

Aus der Kundenbewertung

“Die KI-Extraktion, die sie gebaut haben, funktioniert zuverlässig mit unterschiedlichen Rechnungsformaten – genau das, was wir in erster Linie brauchten.”
Keshpal YadavMitarbeiter, VRV Hospitality Private LimitedVollständige Bewertung auf SortlistAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Plattform für Lagerprozesse

Eine mobile App und ein Web-Adminbereich verbinden Materialerfassung, Standortkosten und Berichte über mehrere Lagerstandorte.

Aus der Kundenbewertung

“Ein Reporting, das früher einen ganzen Tag Tabellenarbeit kostete, ist jetzt ein gefilterter Download aus dem Adminbereich.”
Amit AgarwalDirector, Footprint WarehousingVollständige Bewertung auf ClutchAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Recruiting und Bewerberverwaltung

Eine Recruiting-Plattform mit Registrierung, Bewerbungen, Zulassungsbescheinigungen und einem zentralen Verwaltungsdashboard.

Aus der Kundenbewertung

“Sie haben die Plattform für hohen gleichzeitigen Zugriff während aktiver Rekrutierungsphasen ausgelegt – das war für uns entscheidend.”
AnujDirector, NIA Aviation Services Pvt. Ltd.Vollständige Bewertung auf GoodFirmsAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Fintech-Kreditplattform

Kunden-App, Partner-App und Admin-Panel aus einer Hand, mit KYC, CIBIL-Bonitätsprüfung und automatisierter Kreditfreigabe.

Aus der Kundenbewertung

“Fintech-Projekte haben viele Ebenen, und es war gut, mit einem Team zu arbeiten, das die Seite von Krediten und Kreditvergabe verstand.”
Shyam AryaDirector, Insto Fin Private LimitedVollständige Bewertung auf SortlistAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Telemedizin-Plattform für ländliche Regionen

Mobile App, Website und Admin-Dashboard, die Patienten im ländlichen und kleinstädtischen Indien mit Ärzten verbinden – mit Videosprechstunden, digitalen Rezepten und Patientenregistrierung.

Aus der Kundenbewertung

“Der UI/UX-Designprozess war kooperativ, und sie hatten die Endnutzer stets im Blick – das war für eine Plattform für ländliche Nutzer sehr wichtig.”
Rama RamanDirector, EonMedVollständige Bewertung auf SortlistAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Weitere Kundenbewertungen

So entwickeln wir KI-Agenten

  1. 01 – Erfassen

    Aufgaben- & Tool-Inventar

    Wir erfassen den Workflow Schritt für Schritt, die beteiligten Systeme und APIs und welche Aktionen sicher automatisierbar sind und welche eine Freigabe brauchen.

  2. 02 – Entwickeln

    Typisierte Tools & Retrieval

    Wir stellen eng gefasste Tools mit klar begrenzten Berechtigungen bereit, verankern den Agenten in Ihren Daten und schreiben die Evaluationsfälle, die er bestehen muss.

  3. 03 – Schattenbetrieb

    Begleiteter Testlauf

    Der Agent arbeitet an echten Vorgängen, während ein Mensch jede Aktion freigibt – bis seine Entscheidungen die Evaluationsschwelle zuverlässig erreichen.

  4. 04 – Release

    Autonomie nach Risikostufe

    Aktionen mit geringem Risiko laufen zuerst autonom, kritische Schritte behalten menschliche Checkpoints, und Tracing und Alerts überwachen jeden Lauf.

Häufige Fragen

Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent nutzt ein großes Sprachmodell, um zu planen und zu handeln – Tools aufzurufen, Daten abzurufen und mehrstufige Aufgaben zu erledigen. Wir bauen Agenten, die sicher in Ihren Systemen handeln.
Wie verhindern Sie, dass Agenten Fehler machen?
Mit Guardrails: Input-/Output-Validierung, Berechtigungen, Human-in-the-Loop-Checkpoints für kritische Schritte sowie Observability mit Evaluierungen, sodass Qualität gemessen und Regressionen erkannt werden.
Können Agenten unsere internen Daten und Tools nutzen?
Ja. Wir verankern Agenten per Retrieval (RAG) in Ihren Dokumenten und Daten und geben ihnen sichere, typisierte Tools, um auf Ihren Systemen und APIs zu handeln.
Wie unterscheidet sich das von einem Chatbot?
Ein Chatbot antwortet; ein Agent handelt. Agentic Workflows planen über mehrere Schritte und führen echte Aktionen aus. Für reine Dialogschnittstellen siehe unsere KI-gestützten Chatbots.
Welche Modelle stecken hinter den Agenten?
Das hängt vom Schritt ab: Planung braucht starkes Reasoning, während Routineabfragen auf kleineren, schnelleren Modellen oder ganz ohne Modell laufen können. Wir sind modellunabhängig – darunter OpenAI und Anthropic – und wählen je Schritt nach Qualität, Latenz, Kosten und Datenstandort.

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Beschreiben Sie den Workflow und die beteiligten Systeme. Wir sagen Ihnen, welche Schritte ein Agent sicher übernehmen kann, und antworten innerhalb eines Werktags.

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