
AxWise - AI User Discovery Engine
AxWise GmbH · Produktivität
AxWise ist eine kognitive Entscheidungsschicht für agentische Arbeit. Es nimmt ein vages Ziel, klärt, für wen die Arbeit wirklich ist und welches Ergebnis zählt, trennt Bekanntes von Vermutungen und liefert ein Umsetzungsbriefing plus einen gerankten Agenten oder ein Team, das die Aufgabe ausführt. Es ist Entscheidungsintelligenz mit KI, zugeschnitten auf eine einzige klar umrissene Aufgabe. Teams nutzen es, um den richtigen KI-Arbeiter auszuwählen, bevor irgendetwas läuft, und der Open-Source-Kern lässt sich innerhalb eines bestehenden Produkts oder Agenten-Stacks selbst hosten.

Über AxWise - AI User Discovery Engine
Was ist AxWise
AxWise ist eine Plattform für Entscheidungsintelligenz, gebaut für Teams, die Arbeit an KI-Agenten übergeben. Ihre Aufgabe ist der Teil, den die meisten Tools überspringen: das eigentliche Problem klären, bevor ein Agent zu handeln beginnt. Sie geben ein Ziel in einfacher Sprache ein, und Sie erhalten ein beweisgestütztes Umsetzungsbriefing, das den Kunden, das Ergebnis, die offenen Fragen und die geforderten Fähigkeiten benennt.
Das Produkt behandelt Beweise anders als Schlussfolgerungen. Zitatgestützte Felder behalten den Sprecher, das Quelldokument und den genauen Wortlaut, sodass Sie eine bestätigte Kundenaussage von einer Vermutung des Modells unterscheiden können. Synthetische Recherche wird als Hypothese gekennzeichnet statt als Tatsache ausgegeben. Dieser Unterschied zählt. Eine falsche Prämisse schickt einen gesamten Arbeitsablauf in die falsche Richtung.
AxWise berät, es autorisiert nicht. Jede Empfehlung braucht die Freigabe des Host-Systems, in das sie eingebettet ist. Und wenn niemand freigibt? Dann läuft nichts. In der aktuellen Referenzkonfiguration prüft eine begleitende Plattform namens Orqaly Identität, Budgets und Connector-Berechtigungen, bevor eine externe Aktion ausgelöst wird. Der Kern ist Open Source und selbst hostbar, und genau das ist die zentrale Einschränkung, mit der Sie planen sollten: Das ist evidenzbewusste Infrastruktur für Teams mit etwas Engineering-Kapazität, keine fertige Consumer-App.
Erste Schritte
- Erstellen Sie ein Konto oder klonen Sie den Open-Source-Kern aus dem AxWise-GitHub-Repository, wenn Sie selbst hosten wollen.
- Beschreiben Sie Ihr Ziel in einfacher Sprache, inklusive Kontext dazu, für wen die Arbeit ist und welches Ergebnis Sie wollen.
- Lassen Sie AxWise den Problem-Eigentümer, den Entscheider, die Beweise und die nötigen Fähigkeiten zu einem Umsetzungsbriefing auflösen.
- Prüfen Sie die gerankten Agenten oder Teams, die es zurückgibt, und gleichen Sie jede zitatgestützte Aussage mit ihrer Quelle ab.
- Geben Sie eine Empfehlung in Ihrem Host-System frei, was den nachgelagerten Agenten zum Handeln autorisiert.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von AxWise - AI User Discovery Engine.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Produkt- und Operationsteams
- Plattform-Engineers und KI-Entwickler
- Leiter von Recherche und Discovery
Aufgaben
- Ein Symptom in ein definiertes Problem verwandeln
- Zwischen Agenten oder Teams wählen
- Beweis-Herkunft nachverfolgen
Szenarien
- Frühe Discovery zu einem Prozessproblem
- Begrenzte Agenten-Übergaben
- Einen evidenzbewussten Arbeitsablauf in ein Produkt einbauen
Wichtigste Funktionen
Auflösung vom Ziel zum Briefing
AxWise nimmt ein locker formuliertes Ziel und arbeitet die Teile heraus, die ein Team meist überspringt. Es identifiziert, für wen die Arbeit ist, welches Ergebnis zählt, was bekannt ist, was unsicher ist und welche Fähigkeiten die Aufgabe braucht. Das Ergebnis ist ein Umsetzungsbriefing, auf das eine Person reagieren kann, kein Chat-Transcript zum Interpretieren.
Beweisgestützte Personas
Kunden- und Persona-Felder behalten ihre Herkunft. Jedes kann Sprecher, Quelldokument, genaues Zitat und Zeichen-Offsets für eine Prüfung auf Feldebene speichern. AxWise hält zitierten Beweis getrennt von Modell-Schlussfolgerungen, sodass Sie sehen, welche Teile eines Profils aus echten Daten stammen und welche das Modell ergänzt hat.
Hypothesen-Kennzeichnung für synthetische Recherche
Wenn Recherchedaten synthetisch oder abgeleitet sind, kennzeichnet AxWise sie als Hypothese statt als geprüfte Wahrheit. Das verhindert, dass die fundierte Vermutung eines Modells still zu einer Tatsache wird, auf der spätere Entscheidungen ruhen. Für Teams, die Discovery im Schnellverfahren betreiben, ist diese Kennzeichnung der Unterschied zwischen einem brauchbaren Entwurf und einem irreführenden.
Ranking von Agenten und Teams
Mit dem aufgelösten Briefing rankt AxWise vorhandene Agenten oder Teams danach, wie gut jeder zum konkreten Ziel passt. Solange die Beweise dünn sind, kann ein Discovery-Spezialist über einem Prozess-Spezialisten liegen und zurückfallen, sobald geprüfte Fakten das Problem festigen. Die Passungssignale hinter jedem Ranking werden gezeigt, nicht versteckt. Welcher Agent passt, ändert sich, wenn sich die Fakten ändern.
Selbst hostbare kognitive API
Der Open-Source-Kern kann über eine selbst hostbare API in Ihrem eigenen Produkt oder Agenten-Stack laufen. Sie betten die Entscheidungslogik dort ein, wo Ihr Arbeitsablauf ohnehin läuft, statt alles über ein separates Tool zu leiten. Selbst-Hosting hält auch sensiblen Kundenkontext auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Kein externes Dashboard nötig.
Autorisierungsgrenze
AxWise liefert Empfehlungen, die ein Host-System freigeben muss, bevor extern etwas läuft. In der Referenzintegration deckt die Validierung Mandanten-Eigentum, Identität, Agenten-Verfügbarkeit, Freigabe, Budget und Connector-Berechtigungen ab. Die Schicht berät; Ihr System entscheidet, was ausgeführt werden darf.
Überprüfbare Entscheidungsspur
Jede Empfehlung kommt mit einer Entscheidungsspur, die zeigt, wie AxWise vom Ziel zur Übergabe kam. Sie können jeden Schritt nachvollziehen, auch den Punkt, an dem es entschied, ob weitere Recherche sich lohnte. Diese Prüfspur macht die Empfehlungen überprüfbar statt automatisch.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Trennt geprüfte Beweise von Modell-Schlussfolgerungen, was Entscheidungen auf Basis erfundener Fakten reduziert.
- Rankt Agenten nach Passung zum konkreten Ziel und zeigt die Signale hinter jedem Ranking.
- Der Open-Source-Kern ist selbst hostbar und hält sensiblen Kundenkontext auf Ihrer eigenen Infrastruktur.
- Die Autorisierungsgrenze lässt ein Host-System die Kontrolle darüber behalten, was tatsächlich ausgeführt wird.
- Entscheidungsspuren machen jede Empfehlung auditierbar statt zu einer Blackbox.
Nachteile
- Kein Gratisplan, und Preise gibt es nur über den Vertrieb, sodass Sie Kosten nicht vorab testen können.
- Keine native Mobile-App. Alles läuft über die Web-Konsole oder Ihre eigene API-Integration.
- Der aktuelle gehostete Referenzablauf ist auf Orqaly abgestimmt, andere Setups brauchen also mehr Anbindung.
- Es ist Infrastruktur, kein Plug-and-Play-Tool. Sie brauchen Entwicklerzeit, um echten Nutzen daraus zu ziehen.
Häufige Fragen
Es wandelt ein vages Ziel in ein beweisgestütztes Umsetzungsbriefing um und empfiehlt dann den Agenten oder das Team, das am besten zur Arbeit passt. Unterwegs trennt es bestätigte Fakten von Hypothesen und liefert eine auditierbare Spur, wie es zu seiner Empfehlung kam.
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