Vom Job zum Beleg, vollständig gemessen
AgentsWeaver nimmt einen Job aus Ihrer Anwendung entgegen, führt ihn auf einer verwalteten Flotte von KI-Agenten aus, misst jede Aktion und liefert einen auditierbaren Beleg zurück. Sie hosten nie ein Agenten-Runtime — Sie reichen Arbeit ein und verwerten das Ergebnis.
Wie funktioniert AgentsWeaver?
Vier Phasen, ein Mesh
Einreichen
Sie senden einen Job über die Intake-API. Jede Anfrage ist HMAC-signiert, ratenbegrenzt und mit einer Korrelations-ID versehen, sodass sie durchgängig nachverfolgt werden kann. Es gibt kein Agenten-Runtime, das Sie auf Ihrer Seite installieren oder verwalten müssen — Sie senden Arbeit, keine Infrastruktur.
Ausführen
Ein Worker aus der Flotte übernimmt den Job und führt ihn in einem isolierten, rootless Sandbox-Container aus. Jobs sind pro Mandant isoliert, sodass Ihre Arbeit niemals Runtime-Zustand mit jemand anderem teilt. Der gesamte Netzwerkverkehr dieses Agenten läuft über ein Kosten-Metering-Gateway — nichts, was der Agent tut, erreicht die Außenwelt ungemessen.
Messen & abrechnen
Kosten werden vor Jobstart gegen Ihr Guthaben reserviert und nach Abschluss präzise abgerechnet, wobei jede Bewegung in ein Ausgaben-Ledger geschrieben wird. Darunter liegt eine feste Vorab-Margen-Untergrenze, sodass ein Job nie außer Kontrolle geraten oder mit Verlust abgeschlossen werden kann.
Beleg & Audit
Sie erhalten das Ergebnis des Jobs plus einen Beleg, der aus Saga-Datensätzen und dem Ausgabenverlauf erstellt wird — eine wiederholbare Aufzeichnung dessen, was gelaufen ist, was es berührt hat und was es gekostet hat, sodass nichts an dem Job im Nachhinein eine Blackbox bleibt.
Metering und Isolation sind keine optionalen Zusatzfunktionen
Autonome Agenten, die Tools aufrufen und Geld ausgeben können, sind riskant, wenn sie unbeaufsichtigt laufen. Die Antwort von AgentsWeaver ist architektonisch, nicht prozedural: Sandbox und Metering-Gateway liegen direkt im Ausführungspfad, sodass ein Job nicht laufen kann, ohne isoliert zu sein, und ein Agent nicht ausgeben kann, ohne dass dies zuerst reserviert und protokolliert wird. Genau das macht es möglich, Agenten-Arbeit in die Produktion auszulagern — nicht nur in eine Demo.
Siehe Sicherheit und Vertrauen dafür, wie Isolation, Egress-Kontrolle und die Margen-Untergrenze durchgesetzt werden, und was ist AgentsWeaver für das Gesamtbild auf Plattformebene.
Derselbe Lebenszyklus, ob Mensch oder Agent
Die Intake-API ist dieselbe Schnittstelle, egal ob eine von Menschen gebaute Anwendung den Job einreicht oder ein anderer KI-Agent dies programmatisch tut. Capabilities, Endpunkte und Preise sind maschinenlesbar, sodass ein LLM AgentsWeaver direkt evaluieren und aufrufen kann. Lesen Sie für KI-Agenten für diesen Integrationspfad oder die FAQ für häufige Fragen zur Partnerschaft. Der Zugang ist wholesale / white-label — Partner-Zugangsdaten werden bereitgestellt, sobald Sie onboardet sind, nicht selbstbedienend.
Die Garantien hinter jedem Schritt ansehen
Isolation, Metering und die Margen-Untergrenze machen es sicher, unbeaufsichtigt zu laufen.