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Wir bauen die Assembly-Schicht für reale KI-Systeme.

Pipelogic hilft Teams dabei, über einmalige Demos hinauszugehen, indem es einen wiederverwendbaren Weg bietet, um KI-Systeme zu entwickeln, bereitzustellen und zu betreiben. Unsere Plattform verbindet Applications, AI Backends, Components und Runtimes, damit reale KI mit echten Eingaben, echter Infrastruktur und echten Nutzern arbeiten kann.

Was wir glauben

Das Modell ist nur ein Teil des Systems.

icon related to KI sollte zusammengesetzt, nicht neu gebaut werden.

KI sollte zusammengesetzt, nicht neu gebaut werden.

Jedes Team sollte von wiederverwendbaren Applications, Components und Backend-Mustern starten können, anstatt denselben Verbindungscode immer wieder neu zu schreiben.

icon related to Reale KI braucht Struktur.

Reale KI braucht Struktur.

Produktive Systeme benötigen typisierte Verbindungen, sichtbaren Datenfluss, klare Konfiguration, versionierte Releases und operative Transparenz.

icon related to Visuell und Code sollten zusammenarbeiten.

Visuell und Code sollten zusammenarbeiten.

Teams sollten Systeme visuell zusammensetzen und dann mit Python oder C++ erweitern können, wenn benutzerdefinierte Logik, Leistung oder proprietäre Integrationen erforderlich sind.

icon related to Die Bereitstellung sollte zur Umgebung passen.

Die Bereitstellung sollte zur Umgebung passen.

Manche KI-Systeme gehören in die Cloud. Andere müssen in der Nähe von Kameras, Maschinen, Sensoren, privaten Daten oder abgeschnittener Infrastruktur laufen.

icon related to KI-Agenten brauchen echte Werkzeuge.

KI-Agenten brauchen echte Werkzeuge.

Agenten sollten nicht nur Code vorschlagen. Sie sollten Docs, CLIs, Workflows und Plattform-Tools nutzen können, um echte Systeme zu bauen, zu testen, bereitzustellen und zu debuggen.

Warum wir existieren

KI-Demos sind einfach. Echte Systeme sind immer noch zu schwer.

Es gibt keinen Mangel an Modellen, APIs, Frameworks, Agenten, Notebooks und Demos.

Aber diese Teile in ein funktionierendes System zu verwandeln, ist nach wie vor mühsam und manuell.

Ein produktives KI-System muss sich mit Live-Eingaben verbinden, die richtigen Modelle aufrufen, Geschäftsregeln anwenden, Ereignisse routen, Entscheidungen über Benutzeroberflächen bereitstellen und in der Umgebung laufen, wo die Arbeit stattfindet. Es muss inspiziert, wiederverwendet, bereitgestellt, überwacht, aktualisiert und vertrauenswürdig sein.

Zu oft bauen Teams dieses System für jeden Anwendungsfall von Grund auf neu auf.

Pipelogic wurde geschaffen, um das zu ändern.

Wir glauben, dass KI-Teams nicht zwischen fragilen Prototypen und teurer Individualentwicklung wählen müssen. Sie sollten reale KI-Systeme aus wiederverwendbaren Bausteinen zusammensetzen, an ihre Umgebung anpassen und kontinuierlich verbessern können.


Produktvision

Eine wiederverwendbare Grundlage für produktive KI-Systeme.

Pipelogic gibt Teams eine gemeinsame Struktur für den Aufbau realer KI.

Applications sind die nutzerseitigen Erfahrungen, in denen Menschen überwachen, überprüfen, kontrollieren und handeln.

AI Backends sind die typisierten Datenfluss-Systeme, die Eingaben, Modelle, Regeln, Integrationen und Aktionen verbinden.

Components sind wiederverwendbare Bausteine für Modelle, Streams, Transformationen, Sensoren, APIs, Geschäftslogik und benutzerdefinierten Code.

Runtimes sind die Umgebungen, in denen Backends laufen: Cloud, Private Cloud, verbundenes On-Premise oder Air-gapped-Umgebungen.

Zusammen ermöglichen diese Teile Teams, von funktionierenden Beispielen zu starten, zu inspizieren, wie sie aufgebaut sind, bewährte Components wiederzuverwenden, Backends anzupassen und Systeme dort bereitzustellen, wo sie laufen müssen.


Für wen wir bauen

Für Teams, die KI in operative Systeme verwandeln.

Wir entwickeln Pipelogic für Teams, die KI über die Demo hinaus zum Einsatz bringen müssen.

  • Für Entwickler, die Components und Backends aufbauen.
  • Für KI-Ingenieure, die Modelle mit echten Daten und Workflows verbinden.
  • Für Produktteams, die KI-Fähigkeiten in Applications umsetzen.
  • Für Betriebsteams, die KI in der Nähe von Maschinen, Kameras, Sensoren und Nutzern einsetzen.
  • Für Unternehmen, die Kontrolle über Infrastruktur, Sicherheit, Daten und Bereitstellungsumgebungen benötigen.
  • Für Partner und Solution-Builder, die wiederverwendbare KI-Systeme für Kunden entwickeln.

Pipelogic ist für Anwendungsfälle wie industrielle Sicherheit, Qualitätskontrolle, Logistik-Ausnahmen, vorausschauende Wartung, Sprach- und Dokumenten-Workflows, Robotik, Physical AI und private KI-Assistenten konzipiert.


Ökosystem

Eine wachsende Bibliothek von Applications, Components und Produktionsmustern.

Pipelogic ist nicht nur eine Plattform zum Aufbau von Grund auf. Es wird zu einem Ort, an dem Teams funktionierende Applications entdecken, die dahinterstehenden Backends inspizieren, Components wiederverwenden und eigene Bausteine veröffentlichen können.

Unser Ziel ist es, reale KI wiederholbarer zu machen.

  • Eine Sicherheits-Application sollte zum Ausgangspunkt für das nächste Sicherheitssystem werden.
  • Eine Kamera-Component sollte über Inspektion, Logistik, Robotik und Überwachung hinweg wiederverwendbar sein.
  • Ein Backend-Muster sollte forkbar, anpassbar und in verschiedenen Umgebungen einsetzbar sein.
  • Eine von Partnern entwickelte Solution sollte einfach zu präsentieren, auszuprobieren und zu erweitern sein.

Bald wird Pipelogic Dutzende von Applications und Hunderte von wiederverwendbaren Components in den Bereichen Vision, Audio, Text, Sensoren, Modelle, APIs und Geschäfts-Workflows umfassen.

ApplicationsFunktionierende nutzerseitige Erfahrungen für reale KI-Workflows.
ComponentsWiederverwendbare typisierte Bausteine für Modelle, Streams, APIs, Sensoren und Logik.
BackendsInspizierbare Datenfluss-Systeme, die Components zu operativer KI verbinden.
ProfileEine Möglichkeit für Teams, Partner und Builder, ihre Kreationen zu präsentieren.
SolutionsPaketierte Applications und Backends für reale Anwendungsfälle.

Unternehmen

Gebaut für Teams, die KI in die reale Welt bringen.

Pipelogic wird von einem Team entwickelt, das sich auf die Systemschicht der KI konzentriert: den Teil, der Modelle mit Eingaben, Infrastruktur, Schnittstellen und Betrieb verbindet.

Wir arbeiten mit technischen Teams, Unternehmen und Partnern zusammen, die KI in realen Umgebungen einsetzen müssen — nicht nur in Notebooks, Demos oder isolierten Tools.

Gegründet2026
HauptsitzMünchen / Remote / Verteilt
SchwerpunktProduktive KI-Systeme
BereitstellungCloud, Private Cloud, On-Premise und Air-gapped-Umgebungen

Karriere · Presse und Medien · Partnerschaften · Kontakt


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