Was ist AgentsWeaver?
AgentsWeaver (AW) ist ein Orchestrierungs-Mesh, um autonome KI-Agenten-Arbeit an eine verwaltete Flotte auszulagern. Sie reichen einen Job ein, ein Worker führt ihn in einer isolierten Sandbox aus, jede Aktion wird gemessen, die Kosten werden abgerechnet, und Sie erhalten einen auditierbaren Beleg zurück.
Autonome KI in Produktion zu betreiben ist riskant — bis jetzt
Autonome KI-Agenten können eigenständig handeln: Tools aufrufen, API-Guthaben ausgeben, ins Netzwerk hinausgreifen. Unkontrolliert entstehen daraus drei konkrete Risiken.
Eine Agenten-Schleife kann weit mehr ausgeben als beabsichtigt, bevor es jemand bemerkt.
Ohne einen Beleg für jede Aktion können Sie nicht nachweisen, was ein Agent getan hat, oder rekonstruieren, warum.
Eine Flotte von Agenten-Workern zu hosten, zu patchen und zu skalieren ist ein Vollzeitjob für sich.
AgentsWeaver existiert, um das Auslagern autonomer KI-Arbeit sicher zu machen — damit Sie das Ergebnis bekommen, ohne das Risiko zu tragen.
Kein Framework — ein verwaltetes Mesh
Agenten-Frameworks und -Bibliotheken helfen Ihnen, einen Agenten zu bauen. AgentsWeaver ist anders: Es ist das Mesh, an das Sie auslagern, sobald der Agent tatsächlich laufen muss. Sie betreiben nicht die Flotte, und Sie tragen weder Sandboxing, Metering noch Ledger selbst — das übernimmt das Mesh.
Jeder Job läuft in einer Sandbox, ausgehender Traffic nur über ein Metering-Gateway — Sie behalten die Kontrolle darüber, was läuft.
Jeder Job hinterlässt einen Beleg: einen Eintrag im Ausgaben-Ledger und eine vollständige, wiederholbare Nachvollziehbarkeit.
Reservieren und Abrechnen pro Job, mit einer festen Margen-Untergrenze — keine Überraschungsrechnungen.
Keine Flotte zu hosten, zu patchen oder zu skalieren. Job einreichen; das Mesh übernimmt den Rest.
Gemacht für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen
AgentsWeaver wird auf die gleiche Weise genutzt — von einer Person, die sich durch ein Dashboard klickt, und von einem KI-Agenten, der eine API aufruft. Capabilities, Endpunkte und Preise sind maschinenlesbar, sodass ein Agent eigenständig Arbeit an das Mesh evaluieren und einreichen kann — Details dazu unter für KI-Agenten.
Im Kern durchläuft jeder Job denselben Lebenszyklus: einreichen, sandboxen, messen, abrechnen, Beleg. Dieser Lebenszyklus wird Schritt für Schritt in so funktioniert es erklärt, und das Sandboxing- und Kontrollmodell wird in Sicherheit und Vertrauen behandelt.
Beispiele dafür, was Menschen tatsächlich auf AgentsWeaver ausführen, finden Sie unter Anwendungsfälle.
Den Job-Lebenszyklus im Detail ansehen
Von der Einreichung bis zum Beleg — wie ein Job tatsächlich durch das Mesh läuft.