Django Agentur Berlin — Django, Django CMS und Python aus einer Hand

Erfahrung

10+ Jahre Django

Projekte

100+ Backend-Systeme

Fokus 2026

Django + KI-Integration

Unser Django-Stack

REST- & GraphQL-APIs

Django REST Framework als Standard, Strawberry/Graphene für GraphQL — sauber dokumentiert mit OpenAPI/Swagger und versioniert.

KI-Integration in Django

OpenAI, Anthropic, Open-Source-LLMs. Chatbots, RAG-Systeme, AI-Agenten direkt in bestehende Django-Apps eingebaut.

RAG & Vektorsuche

Retrieval-Augmented Generation mit pgvector in PostgreSQL — keine Extra-Services, alles in eurem Stack.

Django CMS Setups

Mehrsprachige Inhalte, Redaktions-Workflows, Plugin-Entwicklung, Headless-CMS-Architektur mit Django CMS.

Datenpipelines

ETL, Celery-Tasks, geplante Jobs, Webhooks. Wenn Geschäftsdaten aus mehreren Quellen zusammenfließen müssen.

Auth, SSO & Sicherheit

OAuth, SAML, SSO, JWT, Rollen und Berechtigungen — DSGVO-konform, mit Audit-Trail.

SaaS-Plattformen

Multi-Tenancy, Subscription-Billing (Stripe), Team-Verwaltung, Audit-Logs — finban.io ist eines unserer Beispiele.

Legacy-Modernisierung

Django auf neue LTS-Version heben, Python 2 → 3 Migrationen abschließen, Tests einziehen, Performance kippen.

Performance-Tuning

Query-Optimierung, Caching mit Redis, asynchrone Views, Datenbank-Indexierung — wenn die Anwendung an die Wand fährt.

Discovery

Woche 1–2

Anforderungen, Architektur, Tech-Entscheidungen

Setup

Woche 2–3

Projektstruktur, CI/CD, PostgreSQL, Docker

Build

Woche 3–10

Iterative Sprints mit Tests und Code-Reviews

AI / CMS

Woche 8–12

LLM-APIs, RAG, Django CMS Redaktions-Setup

Launch

Woche 12+

Deployment, Monitoring, Wartung

Was eine Django Agentur 2026 leisten muss

Eine Django Agentur, die heute noch nur Django, PostgreSQL und ein bisschen REST anbietet, läuft an der Realität vorbei. Die spannenden Projekte 2026 verbinden klassische Geschäftslogik mit KI-Funktionen: intelligente Suche, Klassifikation, Zusammenfassungen, Chat-Schnittstellen, Agenten, die Aufgaben übernehmen. Genau dort spielt Django seine Stärken aus — weil es Python ist und Python die Sprache der KI ist.

Konkret bedeutet das: Wir bauen euch keine reine Django-App und übergeben dann an ein anderes Team für die KI. Wir machen beides im selben Stack. LLM-APIs hängen direkt an Django-Views, Embeddings landen in pgvector, asynchrone Jobs laufen über Celery, Streaming-Responses gehen an ein React-Frontend. Eine Sprache, eine Datenbank, ein Deploy. Vergleicht das mit einer Architektur, in der Django nur das CRUD macht und ein Node.js-Service die KI orchestriert — und ihr seht den Unterschied im Wartungsbudget.

Wir sehen das in unseren Projekten: Teams, die ihren Django-Stack ausbauen, statt einen zweiten Stack einzuführen, sind nach 12 Monaten signifikant produktiver — und ihr Quellcode bleibt verständlich.

Django REST Framework als Standard für moderne APIs

Wenn wir „Django Agentur“ sagen, meinen wir in 90% der Projekte: Django REST Framework. Das DRF ist der Standard für API-Entwicklung in Python — Serialisierung, Authentifizierung, Permissions, Pagination, Filtering, Throttling: alles eingebaut, alles erprobt.

In KI-lastigen Projekten erweitern wir DRF um Streaming-Responses (StreamingHttpResponse), WebSocket-Support für Echtzeit-Funktionen, asynchrone Views und differenzierte Rate-Limiting-Strategien für teure Endpoints (etwa, wenn ein Endpoint pro Aufruf 50 Cent Token-Kosten erzeugt). Das ist kein Detail — das entscheidet, ob eure KI-Funktion wirtschaftlich tragfähig ist oder nicht.

Wer tiefer einsteigen will: In unserem Artikel zu <em>Python API Entwicklung mit REST und GraphQL</em> beschreiben wir die Architektur-Entscheidungen, die wir in der Praxis treffen.

Django CMS — und wann es das richtige Werkzeug ist

Django CMS ist seit 2009 eines der ausgereiftesten Open-Source-CMS auf Python-Basis. Wir setzen es ein, wenn drei Punkte zusammenkommen: Redaktionsteams sollen Inhalte selbst pflegen, Mehrsprachigkeit ist wichtig, und es gibt schon Django-Logik im Haus, an die das CMS angedockt werden soll.

Wofür Django CMS in der Regel nicht das richtige Werkzeug ist: reine Marketing-Microsites ohne Backend (dafür reicht ein statischer Generator), reine API-Backends (da brauchen wir kein CMS), oder Anwendungen mit komplexen Workflow-Engines, wo Plone oder eine eigene Lösung passender wären.

Wenn euer Setup kompliziert wird — etwa Headless-CMS hinter Next.js, mehrere Sprachen, Plugin-Entwicklung — bringt eine erfahrene Django Agentur euch oft Wochen voraus, einfach weil wir die typischen Stolperfallen kennen: nicht-cachebare Plugins, langsame Tree-Operations, falsch geschnittene URL-Patterns, blockierende Migrationen bei großen Sites.

Django und KI — pgvector, RAG, Agents

Der wichtigste Hebel für KI in Django: pgvector. PostgreSQL bekommt damit einen vollwertigen Vektor-Index, und wir sparen uns einen separaten Service wie Pinecone oder Weaviate. Das vereinfacht Deployment, Backup und Sicherheit erheblich — eure Vektoren liegen in derselben Datenbank wie eure Geschäftsdaten und genießen dieselben Schutzmechanismen.

Auf dieser Grundlage bauen wir Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eure Dokumente werden chunked, mit Embeddings versehen, und ein LLM beantwortet Nutzerfragen mit Bezug auf eure echten Inhalte. Das reduziert Halluzinationen drastisch und macht KI-Antworten unternehmensspezifisch nützlich.

Für anspruchsvollere Szenarien gehen wir bis zu AI-Agents: Django-Views, die mehrstufige Aufgaben planen, Tools aufrufen (APIs, Datenbanken, Mailserver), Zwischenergebnisse evaluieren und auf dieser Basis weiterarbeiten. Hier sind sauberes Error-Handling und menschliche Freigabe-Schleifen für kritische Aktionen Pflicht — wir bauen das von Anfang an mit Audit-Logs und granularen Permissions.

Wann ist Django die richtige Wahl — und wann nicht?

Django ist die richtige Wahl, wenn:

• Eure Anwendung in 5 Jahren noch wartbar sein muss.
• Es schon Python- oder KI-Logik im Unternehmen gibt.
• Authentifizierung, Berechtigungen und Audit-Trails wichtig sind.
• Mehrere Teams gleichzeitig am Code arbeiten und Konventionen helfen.
• Ihr in PostgreSQL investiert habt und ein starkes ORM braucht.

Django ist eher nicht die erste Wahl, wenn:

• Ihr ausschließlich Microsekunden-Latenz braucht (dann eher FastAPI oder Go).
• Das Projekt klar JavaScript-only ist und es kein Python-Know-how gibt.
• Es um eine Wegwerf-Landingpage geht, die in 4 Wochen wieder offline ist.

Wir sind nicht religiös. Wir setzen Django ein, wenn es trägt — und empfehlen offen Alternativen, wenn etwas anderes besser passt. Mehr dazu in unserem Vergleich <em>Django vs. Flask vs. FastAPI</em>.

Django Agentur Berlin — was uns unterscheidet

Wir sitzen in Berlin, arbeiten DACH-weit, und wir sind keine reine Code-Werkstatt. Hinter unseren Django-Projekten stehen über zwei Jahrzehnte Web- und Plattform-Erfahrung — von Forschungseinrichtungen wie dem PIK Potsdam und der Humboldt-Universität bis zu SaaS-Plattformen wie finban.io.

Was uns unterscheidet: Wir verstehen Django technisch tief (LTS-Migrations, Performance-Tuning, Security, asynchrone Patterns), und wir denken die Geschäftsseite mit. Bei einer Liquiditätsplanung müssen wir verstehen, was Liquidität ist. Bei einem Forschungs-Portal, was eure Forscher:innen täglich tun. Erst dann hilft Django wirklich — und nicht erst, wenn das Modell stimmt.

Wenn ihr eine Django Agentur sucht, mit der ihr nicht nur einmal ein Projekt baut, sondern mehrere Jahre zusammenarbeiten könnt: Lasst uns reden. Schreibt an team@e-laborat.de oder bucht direkt ein Erstgespräch über die Schaltfläche oben.