ProdOps.AI
Revelry Labs (Revelry Ai) · Produktivität
ProdOps.AI führt heute zu Revelry Ai, einer KI-Agenten-Plattform, auf der Operations-Teams ihre eigenen Tools anbinden, Skills und Workflows starten und Entwürfe freigeben, bevor etwas hinausgeht.
Über ProdOps.AI
About
Was ist ProdOps.AI
Die Adresse erklärt fast alles. Wer prodops.ai eingibt, landet auf revelry.ai, wo das Produkt als Revelry Ai verkauft wird. Dahinter steht Revelry Labs, ein Softwarestudio, das seit 2013 entwickelt und die Plattform 2024 auf den Markt gebracht hat.
Die Arbeit selbst besteht darin, den wiederkehrenden Teil des Tages abzunehmen. Die Plattform verbindet die Systeme, in denen das Team ohnehin arbeitet, etwa Procore, QuickBooks, Xero, Slack, Jira, GitHub, Microsoft und Google, und erzeugt aus den eigenen Dokumenten und Vorlagen fertige Wochenberichte, Angebotsvergleiche, Kunden-Nachfassungen und Monatsabschlüsse. Zu jeder Zahl kommt der Datensatz, aus dem sie stammt. Wer prüft, sieht die Quelle, statt ihr blind zu glauben. Das Angebot ist Workflow-Automatisierung mit KI, kein weiterer Chat mit angehängten Dateien.
Zwei Grenzen fallen vor der Anmeldung auf. Eine öffentliche Preisliste gibt es nicht, der Preis erscheint im Angebot. Und die Branchen-Kits, die fertige Skills und Workflows bündeln sollten, waren auf der Entwicklerseite noch als nicht im Produkt enthalten markiert.
Erste Schritte
- Konto auf revelry.ai anlegen und ein Dokument hochladen, mit dem Sie ohnehin arbeiten. Eine Karte ist nicht nötig, die erste Antwort stammt aus dieser Datei.
- Die Tools des Teams anbinden. Hilfe beim Erstaufbau ist kostenlos, und ein System ohne Connector landet auf der Ausbauliste des Anbieters.
- Regeln eintragen, die Ihr Team einmal aufschreibt, und Google Drive oder SharePoint mit Knowledge synchronisieren, damit Antworten aus aktuellen Dateien kommen.
- Mit einem fertigen Agent starten oder den eigenen im Chat beschreiben. Freigaben für alles setzen, was in ein verbundenes System schreibt.
- Im Chatfenster arbeiten oder einen API-Schlüssel erzeugen und dieselben Agents aus dem eigenen Code aufrufen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von ProdOps.AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Operations-Leiter bei Bauunternehmen und Nachunternehmern
- Operations-Teams in Banken und im Kreditgeschäft
- Entwickler, die interne KI-Funktionen bauen
Aufgaben
- Wöchentliche Projektberichte
- Angebotsvergleich
- Kunden-Nachfassungen und Statusabfragen
- Monatsabschluss und Dokumentenprüfung
Szenarien
- Ein Team, das bereits Chat-Tools bezahlt und von jedem Kollegen eine andere Antwort bekommt
- Organisationen, die KI unter eigener Marke weitergeben wollen
- Arbeit, die eine Prüfspur braucht
Wichtigste Funktionen
Skills, Agents und Workflows
Drei Bausteine decken fast alles ab. Ein Skill ist ein Prompt mit Modell, Tools und Datenquellen, und Skills können einander in fester Reihenfolge aufrufen oder dann, wenn das Modell einen weiteren braucht. Ein Agent ist ein eingerichteter Chat mit Rolle, Gedächtnis, Skills und Tools. Ein Workflow ist eine Kette von Schritten mit ausdrücklichen Ein- und Ausgaben dazwischen, das Richtige, wenn ein Prozess immer gleich laufen muss. Jeder Schritt darf auf einem anderen Modell laufen, eine lange Analyse und eine schnelle Einschätzung teilen sich also keine Rechnung. Diese Struktur trennt KI-Agenten für Operations-Teams von einem gewöhnlichen Chat-Abo.
Knowledge mit Quellenangabe
Sie laden Dokumente hoch, synchronisieren Google Drive und SharePoint oder ziehen Webseiten herein, und alle Agents im Konto durchsuchen diese Bibliothek. Im Tagesgeschäft zählt die Quellenangabe: jede Antwort nennt die Datei oder den Datensatz hinter der Zahl. Zweifelt ein Projektleiter an einem Wert im Bericht, dauert die Prüfung Sekunden.
Freigabe vor jeder Änderung
Bevor ein Agent in einem verbundenen Dienst einen Datensatz anlegt, ändert oder löscht, hält er an und fragt. Sie geben einmal frei, erlauben die Aktion dauerhaft oder lehnen ab. Lesezugriffe laufen ohne Unterbrechung, und alles landet im Protokoll. Erst dadurch lässt sich ein Agent auf das echte ERP richten und nicht auf eine Kopie.
MCP in beide Richtungen
Claude, Cursor oder eine interne Anwendung rufen Ihre Agents und Skills über MCP auf, eine Fähigkeit entsteht also einmal und jeder Client erreicht sie. Andersherum genauso: Agents rufen fremde MCP-Server auf, und der von GitHub ist das deutlichste Beispiel, weil er Issues liest, Code durchsucht und einen Pull Request zur Prüfung öffnet.
Abgeschottete Workspaces
Workspaces geben dem Agent einen Platz zum Lesen und Schreiben von Dateien, zum Ausführen von Code und für Tabellen. Jede Umgebung bleibt von den Produktivsystemen getrennt, eine halbfertige Rechnung berührt das echte Hauptbuch also nicht. Es ist die unspektakulärste Funktion der Liste und vermutlich die erste, nach der Ihre Sicherheitsabteilung fragt.
Ein Modell pro Aufgabe und API-Zugang
Jeder Skill und jeder Agent wählt sein Modell, teures Schlussfolgern bleibt damit aus günstigen Aufgaben heraus. Die Plattform ist in Elixir geschrieben, um viele langlaufende Aufträge gleichzeitig zu halten. Für die Entwicklung startet ein REST-Aufruf am Chat-Endpunkt mit Bearer-Schlüssel ein Gespräch mit einem benannten Agent, die Ratenlimits staffeln sich nach Tarif.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Jede Antwort trägt ihre Quelle, Prüfen ist ein Klick statt eines Rundgangs durch vier Systeme.
- Die Plattform läuft auf Tools, die das Team ohnehin bezahlt, darunter Procore, QuickBooks, Xero, Slack, Jira und GitHub.
- Freigaben und Aktionsprotokoll machen Schreibzugriffe auf Live-Systeme gegenüber einer Prüfung vertretbar.
- Der Anbieter erklärt, nicht mit Kundendaten zu trainieren, und stellt einen SOC-2-Type-1-Bericht auf Anfrage bereit.
- Der Einstieg kostet nichts, und laut Unternehmen sind einfache Aufbauten in rund zwei Wochen produktiv.
Nachteile
- Keine veröffentlichten Preise. Wer budgetieren will, braucht ein Verkaufsgespräch, was jeden Vergleich in einer Tabelle ausbremst.
- Der Name führt in die Irre: ProdOps.AI klingt nach Produktmanagement-Software, das Produkt zielt aber auf allgemeine Operations-Rollen in Bau und Kredit.
- Die Connector-Liste ist kurz. Steht Ihr führendes System nicht unter den rund zehn genannten Integrationen, heißt es warten.
- Branchen-Kits, die fertige Skills und Workflows je Sparte bündeln sollten, waren noch nicht veröffentlicht, jedes Team baut seinen Einstieg selbst.
Häufige Fragen
Ja, jedenfalls im Web. Die Domain prodops.ai leitet auf revelry.ai weiter, dort wird die Plattform unter dem Namen Revelry Ai dokumentiert und verkauft. Hinter beiden steht Revelry Labs.
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