Forsy
Forsy · Coding
Forsy ist eine Datenplattform für KI-Agenten, die festhält, wie Agenten sich während ihres Laufs verhalten, und nicht danach. Sie erfasst vollständige Arbeitsabläufe in Echtzeit über Toolchains hinweg und verwandelt diese Aktivität dann in hochwertige Daten, die Teams bewerten, lizenzieren oder handeln können. Entwickelt vom Team hinter CPIBench-0, positioniert sich Forsy als Lernschleife für KI-Agenten, die in der lebendigen Welt arbeiten.
Über Forsy
Was ist Forsy
Forsy ist eine Dateninfrastruktur und ein Marktplatz für Agenten, gedacht für Teams, die KI-Agenten bauen oder einkaufen. Fast jeder Agenten-Stack sagt Ihnen, ob eine Aufgabe abgeschlossen wurde. Er sagt Ihnen nicht, wie der Agent dorthin gelangt ist, welche Tool-Aufrufe fehlgeschlagen sind oder warum eine Antwort mitten in einem langen Lauf abgedriftet ist. Forsy schließt diese Lücke. Es erfasst die Arbeitsabläufe von Agenten nativ, während sie geschehen, und verpackt das Ergebnis dann so, dass Sie es prüfen und wiederverwenden können.
Das Produkt kommt mit CPIBench-0, einem öffentlichen Benchmark zur Bewertung der Frage, wie Frontier-Modelle und Agenten-Setups mit Vorgängen umgehen, die von cyber-physischen Systemen abhängen. Diese Projekte reichen von Mechatronik über Fertigung und Materialien bis Energie, sodass die Daten unordentliche, reale Bedingungen widerspiegeln und nicht saubere Laboraufgaben. Wenn Sie eine Datenplattform für KI-Agenten bewerten, ist dieses Paar aus Erfassung und Bewertung das Hauptargument.
Der Haken ist der Zugang. Forsy läuft über ein Demo-Anfrage-Modell, ohne Selbstbedienungsregistrierung und ohne veröffentlichte Preismodelle. Sie können es also nicht testen, ohne zuerst mit dem Vertrieb zu sprechen. Es gibt auch keine öffentliche API-Dokumentation. Das ist eine echte Hürde für Teams, die ein Tool gern testen, bevor sie sich binden.
Erste Schritte
- Öffnen Sie die Forsy-Website und nutzen Sie das Formular für die Demo-Anfrage, mit Ihrem Namen, Ihrer E-Mail-Adresse und Ihrer Organisation.
- Warten Sie, bis das Team sich meldet und eine Führung durch die Plattform vereinbart, einschließlich der Module für Erfassung und Marktplatz.
- Gehen Sie in der Demo durch, wie Arbeitsabläufe erfasst werden, was die Ranglisten von CPIBench-0 zeigen und wie Agentendaten lizenziert werden können.
- Verständigen Sie sich mit dem Forsy-Team auf Umfang und Zugangsbedingungen, da Preise und Pakete nirgends veröffentlicht sind.
- Verbinden Sie Ihre eigene Agenten-Toolchain, oder starten Sie mit den öffentlichen Benchmark-Daten, bevor Sie Live-Arbeitsabläufe anbinden.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Forsy.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI-Teams, die Agenten bauen
- Data- und ML-Leads
- Betriebsteams in der Industrie
Aufgaben
- Arbeitsabläufe von Agenten erfassen
- Modelle und Agenten-Setups vergleichen
- Agentendaten lizenzieren
Szenarien
- Einen Agenten vor dem Rollout bewerten
- Cyber-physische Vorgänge erforschen
- Eine Datenpipeline rund um Agenten bauen
Wichtigste Funktionen
Echtzeit-Erfassung von Arbeitsabläufen
Forsy zeichnet die Aktivität des Agenten auf, während er läuft, und erfasst Tool-Aufrufe, Kontextänderungen und Workspace-Zustand, sobald sie auftreten. Sie erhalten die vollständige Spur einer Aufgabe, nicht ein später zusammengesetztes, bereinigtes Protokoll. Beim Debuggen eines Agenten, der sich bei jedem Lauf anders verhält, zählt dieser Unterschied. Es ist der Beweis, den Sie brauchen.
Verfolgung der gesamten Toolchain
Die Plattform verfolgt Agenten über ihre Toolchains hinweg, damit ein Arbeitsablauf durchgehend verbunden bleibt. Wenn ein Agent zwischen einem Dateisystem, einem Suchtool und einem eigenen Endpoint springt, hält Forsy jeden dieser Schritte in einer einzigen verbundenen Ansicht zusammen. Teams, die eine Datenplattform für Agenten bewerten, wollen diese Abdeckung meist vor allem anderen.
Marktplatz für Agentendaten
Erfasste Arbeitsabläufe werden zu Werten. Forsy beschreibt sich als Marktplatz, auf dem Teams authentische Agentendaten entdecken, lizenzieren und handeln können. Das eröffnet Teams mit nützlichen Spuren einen Weg zur Monetarisierung. Die Bedingungen für Listung und Lizenzierung laufen über das Forsy-Team statt über einen Selbstbedienungsshop.
Benchmark CPIBench-0
Forsy veröffentlicht CPIBench-0, seinen ersten Benchmark für Modelle und Agenten in cyber-physischen Vorgängen. Er basiert auf echten Projekten aus Mechatronik, Fertigung, Materialien und Energie, mit mehr als 1900 bewerteten Läufen. Der Benchmark trennt einen Model Track und einen Agent Track. So sehen Sie, ob die rohe Fähigkeit das vollständige Agenten-Setup übersteht.
Leistung gegen Kosten
Die Ranglisten von CPIBench-0 melden Erfolgsquote und Punktzahl neben Gesamtkosten, Laufzeit und Token-Verbrauch. Ansichten wie Erfolgsquote gegen Gesamtlaufzeit zeigen, wie viel ein Agent ausgibt, um ein bestimmtes Ergebnis zu erreichen, was hilft, eine Konfiguration zu erkennen, die Token für einen marginalen Gewinn verbrennt. Für Teams mit knappem Budget ist dieser Rahmen nützlicher als eine einzelne Genauigkeitszahl.
Lernschleife für eingesetzte Agenten
Die Kernidee ist eine Lernschleife. Agenten laufen in der Welt, ihre Arbeitsabläufe werden erfasst, und diese Daten fließen in besseres Verhalten zurück. Sie zielt auf Agenten, die in unordentlichen, echten Umgebungen arbeiten, nicht in Sandboxes. Deshalb stützt sich der Benchmark auf industrielle Projekte.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Erfasst das Verhalten des Agenten in Echtzeit, sodass Spuren widerspiegeln, was tatsächlich geschah
- CPIBench-0 verbindet Genauigkeit mit Kosten, Laufzeit und Token-Verbrauch für die Agentenbewertung
- Verbindet Datenerfassung mit einem Marktplatz für Lizenzierung und Handel von Agentendaten
- Benchmark-Daten stützen sich auf echte industrielle Projekte, nicht auf synthetische Aufgaben
- Deckt in seinen Ranglisten sowohl das Basismodell als auch das vollständige Agenten-Setup ab
Nachteile
- Keine veröffentlichten Preise, sodass Sie Kosten ohne Vertriebsgespräch nicht einschätzen können
- Keine Selbstbedienungsregistrierung; alles beginnt mit einer Demo-Anfrage
- API-Verfügbarkeit wird nicht genannt, was die Integrationsplanung unsicher lässt
- Der Marktplatz ist früh, daher sind Listungs- und Lizenzbedingungen nicht klar dokumentiert
Häufige Fragen
Forsy erfasst Arbeitsabläufe von KI-Agenten in Echtzeit und verwandelt sie in Daten, die Sie bewerten, lizenzieren oder handeln können. Was macht es dann anders? Es verbindet diese Erfassungsschicht mit CPIBench-0, einem Benchmark für Agenten, die cyber-physische Vorgänge ausführen.
Ähnliche Inhalte
Entdecke passende Tools, Skills und Artikel zu Forsy.
Alternativen zu Forsy
Forefront
Forefront · CodingForefront ist eine Webplattform zum Bauen mit Open-Source-KI. Sie lassen sich führende Open-Source-Sprachmodelle mit eigenen Daten feintunen, ihre Leistung bewerten und sie über eine API ausführen oder exportieren, um sie selbst zu hosten. Entwickler, die den Komfort einer geschlossenen Plattform wollen, aber darauf bestehen, ihre Modelle und Daten zu besitzen, sind hier die Zielgruppe.
Startkit
StartKit.AI · CodingStartkit ist ein Boilerplate zum Bauen von KI-SaaS-Produkten und KI-Wrappern. Man kann es sich als KI-Startup-Boilerplate vorstellen, bei dem die langweiligen Teile schon verdrahtet sind: Authentifizierung, Zahlungen über Stripe und Lemon Squeezy, Nutzungslimits, transaktionale E-Mail und ein KI-API-Starter-Kit, das mit OpenAI, Anthropic, Groq oder Llama spricht. Man klont das Repository, setzt seinen Preis und kümmert sich um den Teil des Produkts, für den Menschen wirklich bezahlen. Es basiert auf Next.js über React und Tailwind, deshalb fühlt sich ein Großteil des Boilerplate-Codes schon vertraut an.
Testim
Tricentis · CodingTestim ist eine KI-gestützte Plattform für Testautomatisierung, mit der man End-to-End-Tests für Web-, Mobile- und Salesforce-Anwendungen baut und ausführt. Sie setzt auf maschinelles Lernen, um Tests stabil zu halten, wenn sich eine Oberfläche ändert, sodass Teams weniger Zeit mit der Reparatur kaputter Selektoren verbringen. Nicht schlecht für ein Tool für automatisierte Tests, das Sie heute schon nutzen können. Sie erstellen Tests, indem Sie Aktionen im Browser aufzeichnen, und fügen danach JavaScript hinzu, wenn Sie mehr Kontrolle brauchen. Für ein beschäftigtes QA-Team eine solide Wahl.