Multi-Agenten-Flows mit prüfbaren Übergaben
Multi-Agent-Team-Orchestrierung
14 Orchestrierungsstrategien für Teams von KI-Agenten. Von gesteuerten Agenten-Teams bis zu strukturierten Pipelines - Agenten arbeiten zusammen, vergleichen Ergebnisse und eskalieren Unsicherheit zur Prüfung.
Kernfunktionen
Gesteuerte Schwarm-Orchestrierung
Agenten übernehmen Aufgaben nach Koordinator-Regeln, Policy-Gates und operator-sichtbaren Logs, bevor Ergebnisse weitergegeben werden.
Planer-Ausführer-Pipeline
Ein Agent zerlegt das Problem in Teilaufgaben. Arbeiter-Agenten führen parallel aus und leiten Ergebnisse an einen Konvergenzpunkt zurück.
Wettbewerbs-Racing
Mehrere Agenten wetteifern um dieselbe Aufgabe. Das schnellste gültige Ergebnis gewinnt - ideal für Suche, Abruf und Optimierungsprobleme.
Selbstkritik-Schleifen
Ein Agent überprüft und überarbeitet seine eigene Ausgabe durch iterative Verfeinerungsschleifen, bis ein Qualitätsschwellenwert erreicht ist.
Mensch-in-der-Schleife
Fügen Sie Genehmigungsprüfpunkte an jeder Stelle ein. Agenten pausieren die Ausführung und warten auf menschliche Überprüfung, bevor sie fortfahren.
Dynamische Team-Zusammenstellung
Teams werden zur Laufzeit basierend auf Aufgabenanforderungen zusammengestellt. Agenten hinzufügen, entfernen oder austauschen ohne Workflow-Neubereitstellung.
So funktioniert's
Agenten definieren
Erstellen Sie spezialisierte Agenten mit unterschiedlichen Rollen, Werkzeugen und System-Prompts. Jeder Agent konzentriert sich auf einen Teil der Aufgabe.
Strategie wählen
Wählen Sie aus 14 Orchestrierungsstrategien - sequenzielle Pipeline, paralleler Fan-out, Schwarm, Debatte, Abstimmung und mehr.
Leitplanken setzen
Wenden Sie Agenten-spezifische Leitplanken, Genehmigungsschleusen und Qualitätsschwellenwerte an. Kontrollieren Sie die Autonomie bei jedem Schritt.
Bereitstellen & Überwachen
Führen Sie das Team als einzelnen Flow aus. Beobachten Sie die Entscheidungen, Kosten und Latenz jedes Agenten in Echtzeit.
Technologie-Stack
Bereit, produktionsreife
Self-Hosting in Minuten mit Docker oder nutzen Sie die Cloud. In jedem Fall gehören Ihre Daten und Modelle Ihnen.