Hallo, ich bin Mustafa.
Ich baue KI-Agenten, die wirklich handeln — und beweise, dass sie sicher sind.
Salesforce-Entwickler und ISV Partner. Ich baue Agentforce-Agenten, die nicht raten — sie grounden ihre Antworten in Data 360, handeln über Custom Apex und laufen unter dem Einstein Trust Layer. Und weil einem Agenten, der handelt, vertraut werden muss, baue ich auch den Beweis: den Korpus, der ihn angreift, die Prüfinstanz, die er nicht überreden kann, und den Analyzer, der liest, was sein Code wirklich erreicht. Alles auf echten Revenue-Systemen — CPQ, Verträge, Billing, SAP — denn ein Agent ist nur so gut wie die Org unter ihm.
Bauen
Agenten, die wirklich handeln
Ein live deployter Agentforce-Agent erklärt die Rechnung eines Kunden gegroundet in Data 360 — und legt den Support-Case dann selbst an. Custom Apex, das Claude als MCP-Tools nutzt. Eine Agenten-Schleife, die eine ganze Salesforce-Org baut, verifiziert durch ihre eigenen Tests. Ein Einstein-gestütztes Produkt im AppExchange Security Review.
Zum Live-AgentenBeweisen
Agenten, denen man wirklich trauen kann
Ein Vorinstallations-Scan, der bewertet, ob die Daten des Kunden einen Agenten tragen können — vor der ersten Build-Stunde. Ein vorregistrierter deutscher Red-Team-Korpus mit einer deterministischen Prüfinstanz, die das LLM nie kontrolliert. Ein statischer Analyzer, der ein DSGVO-gelabeltes Feld fing, das an den Rechten des laufenden Nutzers vorbei entkam — mit einer echten Org, nicht mir, als Richter. Ein Runtime-Wächter, der die Qualitätseinbrüche eines Live-Agenten mit dem Änderungsstrom der Org korreliert, mit Evidenz benotet. Und ein EU-AI-Act-Artikel-26-Nachweispaket, das die Traces eines Agenten in eine audit-fertige Akte verwandelt. Der Agent Development Lifecycle, von Anfang bis Ende geschlossen.
Zum Teststand
Projekte
Alle zehn Fallstudien →Zehn Salesforce-Projekte, als Geschichte geordnet.
- 2026ARI · Zero-Credit-ScanIn Entwicklung
PreFlight — der Vorinstallations-Nachweis-Scan für Agentforce
Bevor jemand einen Agentforce-Agenten auf einer Kunden-Org baut, scannt PreFlight 12–24 Monate echter geschlossener Cases — LLM-frei, null Credits, read-only — und bewertet, ob die Historie gut genug ist, um einen Agenten zu beweisen: ein sechskomponentiger Agent Readiness Index plus ein vorstandsfertiger deutscher Nachweisbericht, in dem jede Zahl als Measured, Observed, Derived oder Projected markiert ist.
Apex (with sharing) + Queueable orchestrationAgent Readiness Index — 6 components, frozen weights 25/20/15/15/15/10Projekt ansehen - 2026Live-Agent
HanseWatt — Agentforce & Einstein KI-Service für die DACH-Energiebranche
Ein live deployter Agentforce-Agent, der die Rechnung eines Kunden gegroundet in Data 360 erklärt — und den Support-Case dann selbst anlegt.
Service CloudAgentforce (ReAct planner)Projekt ansehen - 2026Live getestet
Agent Blast Radius — die Daten, die ein Agentforce-Agent wirklich erreichen kann
Ein statischer Analyzer, der berechnet, was der Code eines Agenten wirklich erreicht — und bei einem Agent-Script-Agenten ein DSGVO-Feld von der Datenbankspalte bis in den Prompt des Modells verfolgt, mit Zeilennummer.
Agentforce (authority analysis)Agent Script (.agent) — Salesforce's own parserProjekt ansehen - 2026Live getestet
Prüfstand — der Teststand, der beweist, dass ein Agentforce-Agent sicher ist
Ich baute den Agenten — und dann das, was ihn zu brechen versucht: ein deutsches Red-Team-Korpus und eine Prüfinstanz, die sich vom Modell nicht überreden lässt.
Agentforce (evals & red-teaming)Agent Script (.agent) + tree-sitter ASTProjekt ansehen - 2026Root Cause · κ-GateIn Entwicklung
Nabz — die Runtime-Root-Cause-Schicht für live Agenten
Ein org-interner Zero-Egress-Root-Cause-Wächter für live Agentforce-Agenten: Nabz (türkisch für 'Puls') korreliert eine deterministische Zeitreihe der Gesprächsqualität mit dem Änderungsstrom der Org und benennt die stärkste Kandidaten-Ursache mit einer Evidenz-Note A–E — nie eine nackte 'Root Cause' — mit Fix-Vorschlägen, die ein Mensch freigeben muss.
Apex + 6 Lightning Web ComponentsEWMA control band + changepoint detection — deterministic, no MLProjekt ansehen - 2026AI Act · Art. 26
Aktenlage — die EU-AI-Act-Artikel-26-Nachweisschicht
Die juristische Ausgabeschicht von Agent Blast Radius: ein reines Python-Tool, das die Betriebs-Traces eines Agenten in ein EU-AI-Act-Artikel-26-Nachweispaket verwandelt — jede Pflicht auf zwei Achsen geprüft: ist sie dokumentiert, und zeigt der Trace, dass sie wirklich läuft.
EU AI Act — Article 26 (deployer obligations)Pure Python — zero LLM, zero network, zero creditsProjekt ansehen - 2024
Urla Shoes — KI-Dokumenten-Compliance-Engine + Multifeature-Salesforce-Plattform
Einstein klassifiziert Partnerdokumente in strukturiertes JSON — und zwei Apex-Actions stehen Claude als MCP-Tools zur Verfügung.
Apex (Queueable, Schedulable)Lightning Web ComponentsProjekt ansehen - 2026
Hospital Org — eine Salesforce-Org, gebaut von einer Agenten-Schleife, die ich entworfen habe
Eine komplette Salesforce-Org, gebaut von einer Agenten-Schleife, die ich entworfen habe — sechs MCP-Tools, mit dem Test-Runner als Prüfinstanz, nicht dem Modell.
Model Context Protocol (Salesforce-hosted)Loop engineeringProjekt ansehen - 2026Im Security Review
Configra — KI-Deal- & Konfigurations-Builder für Revenue Cloud
Mein eigenes KI-Produkt, im AppExchange Security Review: Beschreibe einen Deal in einem Satz und es baut das Angebot — ohne den Katalog zu überladen.
Revenue Lifecycle ManagementEinstein Models API (GPT-4o mini)Projekt ansehen - 2025
TechnoStore — Revenue Cloud Quote-to-Cash für den DACH-Markt
Das Quote-to-Cash-Fundament, auf dem die Agenten laufen — zehn externe Systeme mit MuleSoft orchestriert, inkl. SAP, lexoffice und DATEV.
ApexRevenue Lifecycle ManagementProjekt ansehen