gschlepperAI · AI Agent Builder

KI-Agenten, auf Sie persönlich zugeschnitten,
kostenbewusst betrieben.

Praktische KI-Systeme für Selbstständige, Unternehmen, Studios und Kreative. Klein starten, echten Nutzen prüfen, sauber erweitern – für den Arbeitsalltag, nicht für Demos.

Erstgespräch anfragen → Angebote ansehen

MAX

Personal Agent · Live output

📌 Daily Briefing — 10.05.2026

⭐ Fokus heute

Live-Pilot stabil halten — Integration im 7-Tage-Test beobachten, Kostenreport sauber liefern.

🧠 Projektstand

• Kundenprojekt A: Phase 3B läuft (Tag 1 von 7)

• Kundenprojekt B: Businessplan fast fertig

• Recherche-Agent: Server-Aufbau steht an

📬 Mails / 📅 Kalender

Mails: keine neuen Nachrichten

Kalender: 2 Termine

🧭 Heute sinnvoll

1. Daily-Counts auf Limit-Einhaltung prüfen

2. Businessplan finalisieren

3. Sonntag nutzen — Energie tanken ☀️

09:51

💰 Kostenreport — 09.05.2026

Status: 🟡 Beobachten

Kosten: 0,45 USD · 144 Calls

Modelle

• Qwen: 0,45 USD · 127 Calls

• Gemma: <0,01 USD · 17 Calls

Nutzung

Memory aktiv: Live, Dialectic, Ingest

heute: 1 Live · 1 Dialectic · 1 Ingest

Nächster Schritt

Nutzung prüfen, Limits nicht erhöhen.

10:15

Telegram Agent MVP Täglich im Einsatz

01 Über mich

Handwerk statt Hype.

Ich bin Gregory Schlepper, Gründer von gschlepperAI. Ich entwickle KI-Agenten, die konkrete Arbeitsabläufe unterstützen: Anfragen strukturieren, Informationen vorbereiten, Recherche verdichten, Routinen entlasten.

Was ich Kunden empfehle, nutze ich selbst – jeden Tag. Mein eigener Personal Agent MAX liefert mir morgens das Briefing, hält Kosten im Blick, nimmt mir wiederkehrende Arbeit ab. Diese tägliche Praxis schärft den Blick dafür, was auch in Ihrem echten Arbeitsalltag funktioniert und was nur in der Demo gut aussieht.

Technische Tiefe ist vorhanden – aber sie steht nicht im Vordergrund. Entscheidend ist, dass Sie verstehen, welchen Nutzen Ihr System bringt, was es darf und wie es sauber erweitert werden kann.

↗ GitHub als technischer Nachweis

🛠️

Eigennutzung

MAX läuft täglich auf meinem eigenen Rechner

🧭

Einstieg

Kleine MVPs statt riskanter Großprojekte

💸

Betrieb

Kostenbewusste Modellwahl und klare Grenzen

📄

Dokumentation

README, RUNBOOK, CHANGELOG und nachvollziehbare Übergaben

02 Mein Ansatz

01 /

Erst Workflow, dann Technik

Wir klären zuerst, welche Aufgabe wirklich entlastet werden soll. Danach wird entschieden, ob ein Agent, ein Formular, ein Skript oder ein anderer Weg sinnvoll ist.

02 /

Klein starten, sauber lernen

Ein gut begrenzter Pilot ist besser als ein großes System ohne Betriebserfahrung. Der erste Agent soll schnell zeigen, ob der Workflow trägt.

03 /

Kostenehrlichkeit

KI verursacht laufende Kosten. Ich plane Modellwahl, Umfang und Automatisierung so, dass Nutzen und Aufwand in einem gesunden Verhältnis bleiben.

04 /

Stabilität statt Prompt-Bastelei

Ich baue KI nicht als lose Prompt-Sammlung, sondern als System mit klaren Grenzen, dokumentierten Abläufen und nachvollziehbaren Entscheidungen.

03 Angebote

Vom ersten Agenten zum belastbaren System

Der beste Einstieg ist meistens klein: ein klar abgegrenzter Agent, ein konkreter Workflow, ein überprüfbarer Nutzen. Daraus kann später ein größeres System mit Weboberfläche, Mail-/Kalenderanbindung, Recherchepfad oder Dokumentation entstehen.

→ Eigenen Use Case besprechen

Einstieg

KI-Agent Quickstart

Kurzer Workshop, Use-Case-Schärfung und ein realistischer Umsetzungsplan. Ideal, wenn Sie wissen wollen, ob ein Agent für Ihr Geschäft überhaupt sinnvoll ist.

Ziel: Klarheit vor Umsetzung

Kernangebot

Telegram Agent MVP

Ein schlanker Agent für einen konkreten Workflow: Anfragen vorstrukturieren, Ideen sammeln, Recherche vorbereiten, Briefings erstellen oder interne Routinen unterstützen.

Ziel: schneller, risikoarmer Praxistest

Business

Workflow Agent / Business Assistant

Ein kundenspezifischer Agent für wiederkehrende Aufgaben: Mailüberblick, Kalenderkontext, Kundenfragen, Projektordnung, Reporting oder interne Wissensarbeit.

Ziel: wiederkehrende Arbeit entlasten

Recherche

Research Agent nach VERITAS-Art

Für redaktionelle, beratende oder wissensintensive Arbeit: Quellen sammeln, strukturieren, bewerten und zu nachvollziehbaren Übersichten verdichten.

Ziel: bessere Informationsarbeit

Content

Creator OS / Content Workflows

Konzept für Creator und kleine Medienteams: Ideen, Skripte, Assets, Veröffentlichungspläne, Analytics und Community-Arbeit besser organisieren.

Status: Produktidee / Ausbaupfad

Laufend

Support & Weiterentwicklung

Agenten brauchen Pflege. Ich unterstütze bei Updates, Erweiterungen, Dokumentation, Kostenkontrolle und sinnvollen nächsten Ausbaustufen.

Ziel: verlässlich betreiben

04 Projekte & Richtungen

Aktuelle Praxis

MAX – Personal Agent

Mein eigener, täglich genutzter Agent: Daily Briefings, Kostenreports, Skills, persönlicher Kontext. Auf Nanobot aufgebaut, mit klaren Rollen und kontrollierten Freigaben. Der Repo zeigt die Architektur als Blueprint – ohne Secrets, ohne Personendaten.

→ MAX Agent Showcase auf GitHub

Vorläufer

NEO – früher Agent (2026)

Selbst entwickelter Telegram-Agent als Lern- und Praxisbasis: Memory, Mail-/Kalenderkontext, Briefing-Logik, Approval-Gate. Wurde im April 2026 von MAX abgelöst. Steht als Beleg für den Builder-Ansatz weiterhin offen.

→ NEO auf GitHub

Recherche-Agent

VERITAS

Konzept und Projektlinie für strukturierte Recherche: Quellen erfassen, Informationen verdichten, Auswertungen vorbereiten und nachvollziehbar dokumentieren.

Kundenkonzept

Rug Studio Agent

Dreistufiges Konzept für ein Rug-/Interior-Studio: Studio-Agent als Einstieg, später Web-Konfigurator und visuelle Workflows. Aktuell als neutrale Gesprächs- und Konzeptbasis.

Produktidee

Creator OS

Zukünftige Produktlinie für Creator-Workflows: Content-Ideen, Shortform-Planung, Assets, Publishing, Analytics und Community-Prozesse in einem klareren System.

05 Frameworks

Eigenes Framework · in Entwicklung

AbraxasOS

Schlankes Agent-Framework für den Praxiseinsatz – als bewusste Alternative zu größeren Systemen wie Nanobot, Hermes oder OpenClaw. Fokus: kosteneffiziente Modellnutzung, lesbare Outputs, persönlicher Kontext und Memory. Erweiterbar, aber ohne unnötigen Ballast.

Status: in aktiver Entwicklung · privater Repo · Veröffentlichung geplant, sobald die Architektur stabil ist

Open-Source-Beitrag

Hermes Agent Framework

Aktive Mitarbeit am Open-Source-Framework Hermes: eigener Fork mit Arbeit an Telemetrie und Latenz-Metriken. Beleg dafür, dass ich nicht nur mit Frameworks arbeite, sondern auch in sie hineinschaue.

→ Hermes-Fork auf GitHub

06 Stabilität vor Magie

Grundhaltung

Stabilität vor Magie.

Ich baue KI-Systeme nicht als Prompt-Sammlung, sondern als nachvollziehbare Architektur: mit klaren Rollen, festen Grenzen, Prüfungen, Logs, Versionierung und kontrollierten Freigaben.

LLMs sind stark — aber sie brauchen ein System, das sie rahmt. Gerade für Unternehmen reicht „Prompt rein, Hoffnung raus“ nicht aus.

Klare Rollen

Ein Agent braucht definierte Aufgaben und Verantwortlichkeiten. Nicht jedes Modell darf alles tun – und nicht jeder Nutzer bekommt denselben Werkzeugraum.

Feste Grenzen

Gute Systeme setzen technische Leitplanken: erlaubte Aktionen, ausgeschlossene Bereiche, geprüfte Datenflüsse und bewusst begrenzte Automatisierung.

Kontrollierte Freigaben

Wichtige Änderungen laufen nicht im Blindflug. Logs, Versionierung und Freigaben machen nachvollziehbar, was passiert ist und warum es passiert ist.

07 Kontakt

Lassen Sie uns Ihren Agenten sauber eingrenzen.

Sie haben ein Projekt, eine Idee oder einfach eine Frage zu KI-Agenten? Schreiben Sie mir kurz, worum es geht. Ich antworte persönlich – ohne Autoresponder und ohne Verkaufsmaschine.

Oder direkt per Mail:
gregory@gschlepper.de

KI-Agenten, auf Sie persönlich zugeschnitten,kostenbewusst betrieben.