Opencontroller by lyzr
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Opencontroller by Lyzr ist eine Control Plane, die jeden KI-Agenten in Clouds, auf Notebooks und bei Fremdanbietern findet und bei jedem Aufruf Identität, Regeln und Budget durchsetzt.
Über Opencontroller by lyzr
About
Was ist Opencontroller by Lyzr
Opencontroller ist das Governance-Produkt von Lyzr, einem Anbieter von KI-Infrastruktur mit Sitz in Jersey City. Es greift ein Problem auf, das fast jede IT-Abteilung kennt: Agenten entstehen in jeder Fachabteilung, jeder hält eigene API-Schlüssel, und niemand weiß, wie viele laufen oder was sie kosten. Die Control Plane legt ein Inventar, eine Eigentümerliste und ein Regelwerk über alle hinweg.
Sie sitzt als Schicht im Anfragepfad. Bevor ein Agent ein Modell, ein MCP-Tool, eine Unternehmens-API oder einen anderen Agenten erreicht, prüft Opencontroller, wer aufruft, ob der Aufruf erlaubt ist und ob noch Budget übrig ist, und protokolliert danach das Ergebnis. Der Datenverkehr läuft weiter zum gewohnten Ziel. Lyzr gibt an, dass bei einer vom Kunden betriebenen Installation weder Steuerungsdaten noch Zugangsdaten oder Telemetrie die eigenen Server erreichen müssen.
Der Umfang bleibt bewusst eng. Opencontroller baut keine Agenten und ersetzt weder Identity Provider noch CI/CD-Pipeline oder SIEM. Diese Systeme bleiben, wo sie sind, und werden über OIDC, SAML, SCIM, MCP, A2A und OpenTelemetry angebunden. Wer einen einzigen Agenten in einer einzigen Cloud betreibt, wird den Aufwand größer finden als das Problem. Sinnvoll wird das Produkt, wenn zehn oder fünfzig Agenten über Bedrock, Foundry, Vertex und einige Notebooks verteilt dieselben Regeln brauchen.
Erste Schritte
- Fordern Sie eine Demo an und wählen Sie eine Umgebung für den Anschluss, denn die Erkennung läuft schreibgeschützt und verändert nichts in Ihrer Cloud.
- Starten Sie einen Scan über Cloud-Konten, Kubernetes-Cluster und Entwickler-Notebooks, um das Inventar für KI-Agenten aufzubauen.
- Vergeben Sie für jeden Agenten im Register einen namentlichen Eigentümer, eine Identität und eine Risikostufe.
- Ergänzen Sie Evaluierungen und ein Freigabetor, damit Versionen, die bei Aufgabenerfolg, Belegtreue oder Red-Team-Tests durchfallen, nicht in die Produktion kommen.
- Leiten Sie Aufrufe über Agent Gateway und LLM Gateway und setzen Sie Ausgabenlimits, Guardrails und Traces je Eigentümer.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Opencontroller by lyzr.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Plattform- und Sicherheitsingenieure
- CIOs und KI-Verantwortliche
- Compliance- und Risikoteams
Aufgaben
- Ein Inventar für KI-Agenten aufbauen
- Governance für KI-Agenten bei jedem Aufruf durchsetzen
- Kostenkontrolle für KI-Agenten betreiben
- Geteilte API-Schlüssel abschaffen
Szenarien
- Ein Unternehmen mit Agenten in drei Clouds nach Zukäufen oder Abteilungsprojekten
- Ein reguliertes Team, das keine Telemetrie nach außen geben darf
- Coding-Agenten auf Notebooks
Wichtigste Funktionen
Schreibgeschützte Erkennung über Clouds und Notebooks
Das erste Modul durchsucht AWS-Konten, Azure-Abonnements, Google-Cloud-Projekte, Kubernetes-Cluster und Entwicklerrechner und ordnet die Funde als registrierten oder Schattenagenten ein. Die Scans schreiben nichts, ein Einstieg ohne Eingriff in laufende Workloads ist also möglich. Lyzr nennt weniger als eine Woche bis zur ersten angebundenen Umgebung.
Register mit Eigentümer und Identität
Jeder Agent erhält einen Datensatz mit Zweck, Runtime, Tools, Versionen, Risikostufe und einer verantwortlichen Person. Dazu kommt eine eigene Identität von Okta oder einem anderen OIDC-Anbieter, mit Berechtigungen wie Akten lesen oder Erstattungen unter einem Betrag. Geteilte Schlüssel sinken auf null, und jede Kennung bekommt ein Ablaufdatum.
Freigabetore mit Evaluierungen
Mehrstufige, Red-Team- und Regressionstests laufen, bevor eine Version die Produktion erreicht. Ein schwacher Wert bei Aufgabenerfolg oder Belegtreue blockiert den Weg in die Staging-Umgebung, die durchgefallenen Fälle gehen an den Eigentümer zurück. Releases unterstützen Canary, Vier-Augen-Freigabe und Rücksprung in einem Schritt, während Ihre CI weiter baut.
Agent Gateway und LLM Gateway
Das Agent Gateway entscheidet, wer einen Agenten aufrufen darf, ob öffentliche App, interner Dienst oder anderer Agent über A2A, und begrenzt Anfragen pro Aufrufer. Das LLM Gateway ergänzt virtuelle Schlüssel, Teambudgets, Routing und Ausweichen zwischen Modellanbietern: Eine gedrosselte Anfrage wechselt ohne Codeänderung auf ein zweites Modell.
Guardrails und Ausgabenlimits
Ein- und Ausgaben werden in beide Richtungen geprüft. Prompt-Injection wird blockiert, personenbezogene Daten und Kartennummern werden maskiert, und Tool-Aufrufe über einer Schwelle, etwa eine Erstattung über 2.500 USD, warten auf menschliche Freigabe. Limits pro Tool gelten auch für MCP-Server.
Traces und Verbesserungsschleife
Agent-Observability läuft über OpenTelemetry, mit Segmenten für Agentenlauf, Autorisierung am Gateway, Guardrails, Modellaufrufe und Tool-Aufrufe, jeweils mit Kostenangabe. Fehler werden nach Muster gruppiert, der vorgeschlagene Fix wird an zurückgehaltenen Fällen geprüft, und das korrigierte Verhalten wird zum neuen Testfall.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Läuft im eigenen Netz, auch air-gapped, sodass Zugangsdaten und Telemetrie unter Ihrer Kontrolle bleiben.
- Deckt Agenten anderer Plattformen ab, mit Adaptern für Bedrock AgentCore, Microsoft Foundry und Gemini Enterprise sowie Unterstützung für MCP und A2A.
- Legt die Regel in den Anfragepfad, ein blockierter Aufruf erreicht also weder Modell noch Tool.
- Die zehn Module kommen einzeln, ein Start mit der Erkennung und spätere Tore sind möglich.
- Die Einrichtung dauert Tage statt Quartale, und der erste schreibgeschützte Scan senkt die interne Hürde für den Start.
Nachteile
- Der Preis beginnt bei 100.000 USD pro Jahr, für kleine Teams und Einzelprojekte zu viel.
- Es gibt keine Selbstregistrierung und keine öffentliche Preisliste über die Einstiegssumme hinaus, jeder Kauf läuft über den Vertrieb.
- Der Nutzen setzt Agenten in Produktion auf mehr als einer Runtime voraus, bei einem Agenten in einer Cloud bleiben die meisten Module ungenutzt.
- Der Alltag braucht einen Plattformverantwortlichen, der Regeln, Testdatensätze und Agentendaten pflegt.
Häufige Fragen
Es findet KI-Agenten in Ihren Clouds und auf Notebooks, gibt jedem einen Eigentümer und eine Identität und setzt Regeln, Budget und Guardrails durch, bevor ein Aufruf ein Modell, ein Tool oder eine API erreicht. Register, Releases und Traces liegen in derselben Konsole.
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