Ich entwickle
Websites.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from agents import klassifiziere, entwurf_erstellen

app = FastAPI()

class Anfrage(BaseModel):
    name: str
    email: str
    nachricht: str

@app.post("/anfragen")
async def neue_anfrage(a: Anfrage):
    kategorie = await klassifiziere(a.nachricht)
    entwurf = await entwurf_erstellen(a, kategorie)
    return {"kategorie": kategorie, "entwurf": entwurf.id}

Eine API nimmt Anfragen von der Website an. Ein KI-Agent ordnet sie ein und erstellt einen Angebotsentwurf.

export default async function Immobilien() {
  const objekte = await getObjekte({ status: "verfuegbar" });

  return (
    <section className="grid gap-6 md:grid-cols-3">
      {objekte.map((o) => (
        <ObjektKarte key={o.id} objekt={o} />
      ))}
    </section>
  );
}

Eine React-Komponente lädt verfügbare Objekte direkt auf dem Server und zeigt sie als Raster an.

SELECT
  DATE_TRUNC('month', eingang)    AS monat,
  COUNT(*)                        AS anfragen,
  COUNT(*) FILTER (WHERE auftrag) AS auftraege
FROM anfragen
WHERE eingang >= NOW() - INTERVAL '12 months'
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

Eine Abfrage für ein Dashboard: Anfragen und Aufträge pro Monat, als Grundlage für bessere Entscheidungen.