Airweave
Airweave · Coding
Airweave ist eine Open-Source-Kontext-Retrieval-Schicht, die KI-Agenten eine einheitliche Suche über Apps, Datenbanken und Dokumente gibt, mit Synchronisierung in Echtzeit.
Über Airweave
About
Was ist Airweave
Airweave ist eine Kontext-Retrieval-Schicht, die zwischen deinen Datenquellen und deinen KI-Systemen sitzt. Du verbindest die Apps, Datenbanken und Dokumente, die du ohnehin nutzt, und Airweave synchronisiert deren Inhalte in eine durchsuchbare Sammlung. Danach stellt dein Agent eine einzige Frage in natürlicher Sprache und bekommt fundierte Antworten aus allen verbundenen Quellen auf einmal.
Das Problem, das es angeht, kennt jeder, der Agenten ausrollt. Unternehmensdaten liegen verstreut in Slack, Notion, GitHub, Salesforce, Google Drive und einem Dutzend weiterer Tools, und jedes spricht seine eigene API. Am Ende bauen Teams dieselbe fragile Retrieval-Pipeline für jeden neuen Agenten neu. Airweave erledigt diese Arbeit einmal und stellt sie als geteilte Infrastruktur bereit.
Abzuwägen ist der Umfang. Airweave ist für Entwickler und Teams gedacht, die Retrieval in einen Agenten oder eine RAG-Pipeline einbauen, nicht für jemanden, der einen fertigen Chatbot sucht. Ohne etwas Entwicklerroutine kommt man nicht weit, auch wenn die gehostete Plattform und die SDKs diesen Weg verkürzen.
Erste Schritte
- Lege ein Konto auf der gehosteten Plattform an, oder klone das Repository und starte
./start.sh, um selbst zu hosten, auf macOS, Linux oder WSL. - Installiere das SDK (
pip install airweave-sdkfür Python odernpm install @airweave/sdkfür Node.js) und füge deinen API-Schlüssel ein. - Erstelle eine Collection, also die Wissensbasis, die dein Agent abfragen wird.
- Füge der Collection Quellverbindungen hinzu. Wähle einen Konnektor, melde dich mit deinen Zugangsdaten an und lass Airweave die Daten synchronisieren.
- Frage die Collection über das SDK, die REST-API oder MCP ab und gib die Ergebnisse an deinen Agenten weiter.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Airweave.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die KI-Agenten bauen
- Backend- und Plattform-Engineers in Startups
- Data- und Machine-Learning-Teams mit RAG-Systemen
- Teams, die selbst hosten müssen
Aufgaben
- Mehrere Tools auf einmal durchsuchen
- Aktuellen Kontext auf Abruf holen
- Den Agenten-Stack versorgen
- Ergebnisse nach Quelle oder Datum filtern
Szenarien
- Ein interner Wissensassistent, der Richtlinienfragen beantwortet
- Ein Support-Agent, der die Kontohistorie braucht
- Ein Recherche-Agent mit mehreren Quellen
Wichtigste Funktionen
Einheitliche Suche über Quellen hinweg
Eine einzige Abfrage durchsucht jede verbundene App, Datenbank und jedes Dokument auf einmal, und genau diese Suche für KI-Agenten fehlt den meisten Teams. Der Agent findet relevante Ergebnisse, egal wo die Daten liegen, und das Team hört auf, pro Quelle einen Konnektor zu bauen.
Drei Suchstufen
Airweave bietet Instant-, Classic- und agentische Suche. Instant startet eine direkte Vektorsuche in rund einer halben Sekunde, Classic lässt ein LLM eine optimierte Strategie in etwa zwei Sekunden bauen, und agentisch schickt einen Agenten durch die Collection für den besten Recall.
Datensynchronisierung in Echtzeit
Verbundene Quellen synchronisieren laufend, sodass der Agent stets aktuelle Informationen sieht. Keine veralteten Kopien, kein manueller Aktualisierungsschritt, den man vergessen kann.
Fertige Konnektoren
Ein wachsender Katalog an Datenquellen-Konnektoren deckt über 50 Datenquellen ab, von Slack, Notion und GitHub bis Salesforce, Google Drive und Airtable. Du konfigurierst eine Quelle einmal, und Airweave übernimmt Authentifizierung und Synchronisierung.
Semantische, Stichwort- und hybride Suche
Die Vektorsuche-API lässt dich wählen, wie Ergebnisse abgeglichen werden. Hybrid mischt semantische und Stichwortsuche für die meisten Abfragen, semantisch findet inhaltlich Ähnliches, und Stichwort nutzt BM25, wenn du einen exakten Begriff brauchst, etwa einen Fehlercode.
Entwickler-SDKs und MCP
Offizielle SDKs für Python und Node.js, eine REST-API und ein MCP-Server decken fast jeden Stack ab. Das Unternehmen sagt, von der Installation bis zur ersten Antwort dauere es rund fünf Minuten.
Open Source und Selbst-Hosting
Der Kern ist Open Source und kann neben dem gehosteten Dienst selbst betrieben werden, was das Open-Source-Retrieval für Teams mit eigenen Datenregeln greifbar macht. Teams behalten die Kontrolle darüber, wie Daten synchronisiert, abgerufen und an KI-Systeme ausgeliefert werden.
Filter, Metadaten und Hierarchie
Suchfilter grenzen Ergebnisse nach Quelle, Entitätstyp oder Datum ein, und Agenten können Beziehungen von Eltern, Kindern und Geschwistern ablaufen. So wird aus einer flachen Suche etwas, das dem Navigieren durch eine echte Wissensbasis nahekommt.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Verbindet über 50 Datenquellen über eine Schnittstelle, sodass Agenten keine eigene Pipeline mehr pro Quelle brauchen
- Drei Suchstufen erlauben es, je nach Aufgabe Latenz gegen Recall zu tauschen
- Die Echtzeit-Synchronisierung hält Antworten aktuell, statt auf statische Embeddings zu setzen
- Open Source mit Selbst-Hosting, was zu Teams mit strengen Datenregeln passt
- SDKs für Python und Node.js, REST-API und MCP passen in fast jedes Agenten-Framework
Nachteile
- Das Tool ist auf Entwickler zugeschnitten, weshalb nicht technische Nutzer den Aufbau ungewohnt finden
- Der Gratisplan deckelt die Nutzung auf 50 Abfragen und 50K Entitäten pro Monat, was bei stark genutzten Agenten schnell aufgebraucht ist
- Der Konnektor-Katalog wächst ständig, deshalb solltest du vor der Entscheidung prüfen, ob deine konkrete Quelle unterstützt wird
Häufige Fragen
Airweave gibt KI-Agenten einen einzigen Ort, um Kontext aus vielen Apps und Datenbanken abzurufen. Typische Einsatzbereiche sind interne Wissensassistenten, Support-Agenten und RAG-Systeme, die aktuelle, quellenfundierte Informationen brauchen.
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