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We are a team of engineers & problem solvers who deliver value across areas of IoT, hardware, embedded systems, big data, machine learning, DLT, DevOps, and software engineering.

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Die Rechtsberatungs-Web-App hilft Anwälten, ihren Service durch KI-Agenten zu verbessern

Das Ergebnis ist eine Effizienzsteigerung auf beiden Seiten durch den Recht-KI-Agent. Der Mandant muss zu Beginn des Termins keine Zeit damit verschwenden, seinen Fall zu erläutern und der Anwalt ist bereits zu Gesprächsbeginn über den Sachverhalt informiert. Dadurch dauert die gesamte Rechtsberatung nur 12 Minuten und führt zu viel besseren Ergebnissen als ein regulärer Termin.

Der Investor erkannte das KI Potenzial. Allerdings verfügte er nicht über die Fähigkeiten zur Entwicklung.

Der Gründer war auf der Suche nach einem Technologiepartner, der seine Idee für eine Web-App realisieren konnte und stieß dabei auf DAC.digital. Dank unserer KI-Experten und unserer bewährten Erfahrung in der App-Entwicklung waren wir die richtige Wahl für ihn.

Das ursprüngliche Projektziel bestand darin, wichtige Geschäftsannahmen zu bestätigen. Vor allem musste die Fähigkeit der KI nachgewiesen werden. Konkret sollte nachgewiesen werden, ob diese tatsächlich die Rechtsberatung optimieren würde.

Wie bei jeder App-Entwicklung gab es auch bei dieser viele potenzielle Funktionsideen. Umso entscheidender war es, genau die auszuwählen, die die Annahmen bestätigen und den vollen Funktionsumfang ermöglichen würden. Dies könnte dann in Partnergesprächen genutzt werden.

Wir starteten mit einem KI Workshop, um die Anforderungen zu klären und eine Roadmap zu erstellen

Bevor unsere DAC.digital Mitarbeiter mit der Arbeit begannen, schlugen wir eine bewährte Methode zur Ideenfindung und Recherche vor. Damit das Projekt auch Erfolg verspricht, starteten wir mit einem speziellen KI Workshop. Dies ist der effektivste Weg, um die Entwicklung zu planen, Anwendungsfälle und Funktionen zu priorisieren, eine Lösungsskizze zu entwerfen und einen kostenbasierten Fahrplan zu erstellen.

Um diese Herausforderungen direkt anzugehen, setzte sich das Workshopteam aus Rechtsexperten, Technologieexperten und Unternehmensstrategen zusammen. Das Team diskutierte, welche Funktionen die größte Wirkung hätten und welche Technologien diese unterstützen würden. Dieser Prozess führte zu einer priorisierten Liste von Funktionen. Zudem verstand der Kunde direkt, wie KI-Agenten funktionieren und wie sie seine Rechts-App unterstützen können. Die gesamte Erfolgsgeschichte finden Sie hier: Ein KI Workshop, der dabei half, einen KI Agenten als Kern für eine Web-App einzusetzen.

Als Nächstes wurde ein KI Chat Assistent entwickelt, der den Rechtsfall noch vor der Konsultation einordnet

Nach dem Workshop zeigte sich, dass es zwei Hauptnutzergruppen gibt. Anwälte und ihre Kunden. Das DAC.digital Team konzentrierte sich zunächst auf das Kundenerlebnis. In dieser Phase lag der Fokus daher auf der Entwicklung eines KI-Chats.

Der Chat beruhte auf einem LLM-Wrapper. Doch ein simpler KI-Chat reichte hier nicht aus. Daher fügten die Entwickler eine agentenbasierte KI Ebene hinzu. So konnte der Chat die Kundenbedürfnisse verstehen und verarbeiten, den jeweils passenden Anwalt auswählen und alle Kundeninformationen leicht verständlich zusammenfassen. Auf diese Weise entwickelten sie einen KI-Agent, einen Rechts-KI-Chat-Assistenten.

Der KI Chat Rechtsassistent erfüllt drei wichtige Funktionen:

  • Für den Berater wird eine Zusammenfassung erstellt, sodass die Beratungen mit Ratschlägen statt Schilderungen beginnen können.
  • Er erstellt eine übersichtliche Q&A Übersicht, der rechtlichen Frage des Kunden.
  • Es bietet eine direkte, kontextbezogene Beratung, die auf der Wissensdatenbank zum britischen Arbeitsrecht basiert.

Um zu verhindern, dass die KI außerhalb ihrer Wissensdatenbank Ratschläge gibt, hat das Team Kontrollen, Benutzerauthentifizierungssysteme und Schutzvorrichtungen implementiert. Zudem wurde die Lösung so konzipiert, dass keine sensiblen Informationen nach außen gelangen können.

„Ablaufdiagramm eines KI Agent Recht Systems: Nutzer beschreibt sein Problem, der KI-Agent analysiert es mithilfe von Anwaltsdatenbank, vorherigen Chats und allgemeinem Wissen, wählt den passenden Rechtsanwalt aus und ermöglicht Chat, Terminbuchung sowie Zahlungsabwicklung.“

Für die gesamte Entwicklung, hat DAC.digital ein inter-disziplinäres Team aus UI-, Frontend-, Backend- und DevOps-Entwicklern zusammengestellt.

Als Nächstes wurden alle erforderlichen Funktionen für das grundlegende Ziel entwickelt: Nutzer mit Anwälten zu verbinden und Beratungen zu ermöglichen.

Für die Anwälte wurde ein einfaches Formular mit Uploadfunktion erstellt. Über dieses können sie ihr Profil bearbeiten und ihre Erfahrungen hinzufügen. Der KI-Agent unterstützt sie dann bei der natürlichen Beschreibung und Kontextualisierung des Profils.

Nach dem Chat mit dem Recht-KI-Agent erhielt der Kunde eine Empfehlung für einen Rechtsanwalt. War er mit der Auswahl zufrieden, konnte er einen Termin aus dem Kalender auswählen und die Zahlung über die sichere Stripe Integration vornehmen.

„Architekturdiagramm einer KI-Agent-Recht-Plattform mit drei Hauptbereichen: App-Frontend (React, OpenAI-Chat mit reCAPTCHA, Benutzerprofile, Registrierung, Video-Integration via Daily), App-Backend (Spring/Kotlin, E-Mail via Mailjet, Zahlung via Stripe, Benutzerverwaltung und Token-basierte Autorisierung via Keycloak) und Agent-Backend (Python, LlamaIndex, FastAPI, Abruf über Hybride Suche, Qdrant und bm42 Embeddings, Berechtigungsdurchsetzung via OpenAI mit Chat Guardrails). Alle Komponenten laufen auf AWS."

Dabei wurde das Frontend mit React erstellt, während für das Backend Kotlin und Spring genutzt wurden. Letzteres ist für die Verwaltung der Benutzerauthentifizierung, die Datenverarbeitung und die API Integrationen zuständig.

Um eine schnelle und benutzerfreundliche Oberfläche zu schaffen, haben die Produktdesigner von DAC.digital als nächstes einen kundenspezifischen Plattform Styleguide erstellt, Benutzerabläufe entwickelt und die Benutzeroberfläche der Web-App gestaltet.

Der Gründer erkannte das Potenzial seines innovativen Geschäftsmodells und wollte daher mehr Funktionen

Der von der Technik überzeugte Gründer begann mit der Optimierung der geschäftlichen Seite. Es gab viele potenzielle Möglichkeiten: den Plattformzugang für Einzelkunden und Anwaltskanzleien, die Möglichkeit einer internen Rechtsberatung für Unternehmen und vieles mehr.

Daher haben wir zusätzlich zum Bereich für einzelne Anwälte einen separaten Verwaltungsbereich auf Kundenseite eingerichtet. Dieser ermöglicht die Verwaltung mehrerer Benutzer für Anwälte und Kunden. Außerdem kann die Plattform nun Tokenzahlungen verwenden, direkte Zahlungen sind durchführbar und die Rechnungsbearbeitung ist nun automatisiert.

Die Anwendung unterstützt ab sofort Konten für den persönlichen Gebrauch sowie ein Abonnementmodell für B2B-Unternehmen. Zudem wurden neue Bewerbungen von Anwälten überprüft und bewertet. Dadurch erhielten unsere Kunden mehr Optionen für die Erweiterung der Web-App.

Die Wissensdatenbank und Antwortenqualität kann kontinuierlich erweitert werden

Das DAC.digital-Team hat den Recht-KI-Agent so entwickelt, dass er sich anhand der gespeicherten Kenntnisse und Datenbanken ständig verbessert. Dadurch lässt er sich leicht anpassen. Ein Beispiel wäre, wenn man sich einem anderen Rechtsgebiet widmen oder eine völlig neue Richtung einschlagen möchte, wie etwa andere Arten an Beratungsdienstleistungen.

Die finale Lösung wird kontinuierlich um neue Funktionen ergänzt und somit für einzelne Kunden ausgebaut.

Die Web-App wird 2026 an den Start gehen.

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About the Company

DAC is a company born out of numerous R&D projects completed in the past 11 years. As specialists in emerging technologies, we are not only up to date – we work every day on technologies that will change our future. We work on the intersection of technology, science, and business. A unique combination of a scientific and business approach is our advantage, which allows for above-average effectiveness.

Our experienced team consists of experts in business, design, and mobile platform development with deep expertise in knowing the requirements from idea to architecture to deployment. At DAC, we strive to embed innovation at every phase of product development, from the first strategy at the lunch and maintenance end. This best practice is critical to developing digital products that surpass client expectations.

Technology stack.

Agentic AI

Agentic AI

Learn about Agentic AI and build AI agents that understand domain-specific language, follow structured processes, and reflect organizational goals.

What is agentic AI?

Agentic AI is a system that can perceive their environment, pursue predefined goals, and take autonomous actions to achieve them. These systems operate with a degree of independence. They can use tools, make decisions, and complete tasks on behalf of users or other systems. They adapt to changing conditions and maintain focus on their objectives without the need to redesign the system.

Agentic AI introduces capabilities such as:

  • Deterministic workflows, not random model outputs
  • Goals and working memory to maintain context over time
  • Planning and self-correction mechanisms that guide multi-step execution
  • Structured reasoning loops, including ReAct-style reason → act cycles and self-verification loops (reason → verify → act)

Instead of responding to a single prompt, agents navigate steps, check their work, use tools, query data sources, and retry when needed. This transforms them from reactive systems into autonomous problem-solvers capable of managing complex workflows.

Agentic AI has emerged from earlier generations of large language models and conversational systems that were primarily reactive to prompts. Unlike traditional models that simply generate responses, agentic systems can plan, reason across multiple steps, and act within larger workflows. This marks a shift from passive text generation to autonomous, goal-directed problem-solving.

Collections of such agents form multi-agent systems (MAS). They explore collective intelligence through collaboration, coordination, or even competition to achieve shared or complementary objectives. These systems introduce greater complexity and require advanced orchestration and observability to ensure coherent behaviour across a network of agents.

If you want more information on what you need to consider when building your agent, schedule a consultation session with our experts.

What does agentic AI consist of?

An AI agent typically consists of several core components. At the core, it has a large language model for interpreting input, reasoning, planning next steps, and making decisions based on the goal you set for it. Then you need a memory and context retrieval. For that, an agent is connected to a vector database and has access to database that it needs to use or APIs of app it needs to connect for interaction with external systems. These elements together enable the agent to operate.

Nvidia's explanation of agentic AI workflow that shows what is needed for agentic ai
source: https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai/

What types of agents can you build?

Prompt-based agents

Prompt-based agents are particularly useful as drop-in modules for knowledge bases, internal APIs, or document processing pipelines, as they respond to triggers such as user input or system action.

Autonomous agents

Those type of AI agents are proactive. They operate automatically, without the need of a direct prompt. They are perfect for workflow monitoring, compiling structured summaries, verifying rules, and more.

Multi-agent systems

Agents can collaborate as a coordinated team. You can assign them a role like a planner, executor, verifier, etc. They behave like a distributed microservices and communicate via agent-to-agent protocol.

What agentic AI system is made of?

Building an agentic AI system involves combining several core components into an integrated architecture that supports perception, reasoning, action, and feedback.

At the core of Agentic AI lies a Large Language Model (an LLM) that provides reasoning, planning, and decision-making capabilities. The LLM interprets goals, breaks them into sub-tasks, and generates actions or tool calls. Surrounding this core are supporting layers that provide memory, data retrieval, and control mechanisms.

A vector database enables contextual memory by storing and retrieving relevant information embeddings. Through retrieval-augmented generation (RAG) pipelines, agents can access external knowledge sources or documents to inform decisions. Tool integration, via APIs or plugins, extends the agent’s ability to act, allowing it to interact with external systems such as databases, web services, or applications.

A controller or orchestration framework (for example, LangChain, LangGraph, or Agno) defines how the agent plans, executes, and tracks tasks. These frameworks coordinate interactions between reasoning, memory, and tool layers, ensuring consistent goal-directed behavior.

Finally, observability and monitoring complete the system by providing visibility into the agent’s internal processes. They track reasoning steps, resource consumption, and decisions made during task execution that’s essential for debugging, auditing, and optimizing performance.

Book agentic AI consulting and learn what you need to develop a system
Gain expert guidance on designing a robust agent architecture, and choosing the tools and frameworks that will keep your agent ecosystem stable, scalable, and secure.

Our clients use agentic AI to design custom agents that use domain knowledge, operate on their own, and remain fully auditable

A property management platform gained a realistic agentic AI architecture plan in two days

The client began with a focused workshop to understand the client’s business goals and explore potential applications of agentic AI. Key opportunities were prioritized, and a practical, actionable plan for implementing agentic AI was delivered in just two days. This roadmap is now helping the client transform property management through autonomous, goal-driven AI agents.

How agentic AI helps squeeze the most out of legal consultation and save money for people who need a solicitor’s help

An AI agent has access to UK labor law, analyzes the situation, and compiles all relevant information into a structured case brief. When the client joins the session, the solicitor already has a detailed summary, enabling an efficient, focused discussion. This approach reduces costs, maximizes the value of each consultation, and demonstrates how agentic AI can extend access to expert legal advice.

Which agentic AI services DAC.digital provides?

With experience in platform development, embedded systems, IoT, computer vision, and more, our experts are fully capable of advising you on how to add agentic AI to your system or help you with developing AI agents from A to Z. We build agent-first apps, integrate agents with your systems, and develop agentic architectures that you need.

Agentic AI consulting

Agentic architecture design that aligns with business outcomes.

Our consulting process maps goals to technical solutions, evaluates feasibility, and establishes best practices for monitoring, governance, and multi-agent coordination.

Custom Agentic AI

Custom AI agents development tailored to specific business needs.

AI agents that we develop can use domain knowledge, integrate with existing workflows, and execute tasks as a team.

AgentOps services

Full observability and control of your agentic system.

As experts in DevOps and MLOps, our experts provide AgentOps, your AI agents are autonomous, auditable, and fully controllable.

What industries apply agentic AI?

Industrial

Agentic AI supports industrial operations by automating monitoring, diagnostics, and task execution across machinery, production lines, and supply networks.

AI agents can access up-to-date technical documentation, maintenance logs, and sensor data and help staff makes data-informed decisions about the process.

Telecommunications

Agentic AI system can access the latest installation guidelines, engineering specifications, and historical site data, ensuring that every assessment reflects current technical requirements.

Full transparency is maintained for each verification step, allowing operators to trace decisions and improve reliability.

Administration and HR

AI agents automate hiring workflows, policy compliance checks, internal communication, and employee support. RAG keeps all agent actions aligned with the latest internal policies and legal requirements.

Observability provides full transparency and verifiable audit trails, helping organizations maintain trust, fairness, and compliance in HR operations.

Healthcare

Agentic AI automates patient intake, scheduling, documentation, and administrative coordination. Such agents must be grounded in validated medical guidelines, forms, and facility procedures. The architecture needs to support audit requirements and patient safety.

Sales and MarTech

AI agents automate research and insight generation by collecting data from multiple sources, identifying trends, segmenting audiences, and evaluating campaign performance in real time. They can also manage operational tasks such as preparing reports, refreshing dashboards, generating content variants, and coordinating multichannel campaigns.

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