Agenta

Du beschreibst die Aufgabe, die erledigt werden soll, und gibst dem Agenten dann seinen Kontext und seine Tools. Von dort aus verbesserst du ihn durch echte Arbeit und Feedback, statt die Konfiguration von Grund auf neu zu schreiben. Produktmanager können sich hier einbringen, ohne auf einen Entwickler zu warten, der einen Prototyp zusammenbaut, was bedeutet, dass die Menschen, die dem Problem am nächsten sind, den Agenten direkt formen können, statt ein Ticket zu eröffnen und zu hoffen, dass die Absicht die Übersetzung übersteht. Wie viel Einrichtung ist nötig? Weniger, als du denkst. Beschreibe einfach die Aufgabe.

Prompts, Skills und Tools werden wie Code versioniert, also ist jede Änderung eine Revision, die du prüfen kannst. Wenn ein neuer Prompt die Qualität der Ausgabe schadet, rollst du zum letzten guten zurück, statt zu raten. Großer Unterschied. Diese Funktion macht aus dem Basteln an Prompts etwas, das du im Team wirklich verwalten kannst.

Du testest eine Änderung gegen ein Testset, bevor sie live geht, mit einem LLM als Richter oder mit Evaluatoren, die du selbst schreibst. Das Ziel ist, Qualitätseinbrüche zu erkennen, bevor es deine Nutzer tun. Das zählt am meisten, wenn eine Prompt-Änderung im Review harmlos aussieht, aber die Ausgaben auf Arten verschiebt, die niemand vorhergesehen hat, was häufiger passiert, als die meisten Teams erwarten, sobald ein Agent ein Dutzend Tools angehängt hat. Die Evaluierungen sind in den bezahlten Cloud-Plänen unbegrenzt, also rationierst du deine Testläufe nicht.

Jeder Lauf erzeugt einen Trace, der jeden Schritt zeigt, was er gekostet hat und wo er gescheitert ist. Wenn eine Ausgabe falsch ist, musst du nicht den ganzen Ablauf blind nachstellen. Lies einfach den Trace. Kein Rätselraten. Die Aufbewahrung der Trace-Daten reicht von einer Woche im Gratisplan bis zu drei Monaten im Business-Plan.

Agenten können nach Zeitplan laufen oder auslösen, wenn in einer verbundenen App etwas passiert. Nicht schlecht. Das macht aus einem Agenten etwas, das du manuell anstößt, etwas, das im Hintergrund arbeitet. Bezahlte Cloud-Pläne enthalten unbegrenzte Zeitpläne und Ereignis-Trigger.

Du kannst eine Person vor Aktionen mit weitreichenden Folgen setzen, damit nichts Unumkehrbares von allein läuft. Die Freigabe erscheint als normaler Teil des Laufs und nicht als separates Tool, das an die Seite geschraubt ist. Glaub mir, dieses Detail erspart viele peinliche Gespräche, wenn ein Agent von selbst entscheidet, dass eine Rückerstattung an einen Kunden die richtige Wahl ist. Für Teams, die irgendetwas automatisieren, das Geld oder Kundenkonten berührt, ist das der Unterschied zwischen einer Demo und etwas, dem du trauen würdest.

Die Open-Source-Version läuft auf deiner eigenen Infrastruktur unter der MIT-Lizenz, mit unbegrenzten Nutzern, Projekten, Agenten und Zeitplänen. Deine Agenten und Daten bleiben bei dir, was für regulierte Teams oft der ausschlaggebende Faktor ist. Stelle mit Docker Compose bereit. Nutze deine eigenen Zugangsdaten.

Die REST-API ist unter Basis-URLs für die USA, die EU und selbst gehostete Umgebungen verfügbar, authentifiziert mit einem API-Schlüssel, der an ein einzelnes Projekt gebunden ist, was bedeutet, dass du das Übergeben einer project_id bei jeder Anfrage überspringen kannst, eine Kleinigkeit, die sich summiert, wenn du täglich Tausende von Aufrufen machst. Ein Python-SDK wird mit einem einzigen pip-Befehl installiert. Eine OpenAPI-3.1-Spezifikation ist veröffentlicht, also kannst du Agenta in deine bestehende Pipeline einbinden, statt durch die Oberfläche zu klicken. Keine Oberfläche nötig.