Superexpert.AI

Ein einzelner Agent kann viele Aufgaben tragen, und eine Hauptaufgabe entscheidet, welche der Nutzer erreicht. Sie schreiben die Weiterleitungsregeln in natürlicher Sprache, sodass ein Agent einen Besucher von der Begrüßung in einen Kaufablauf und dann in eine Bestellabfrage führen kann, ohne dass der Nutzer ein Menü wählt. Jede Aufgabe behält ihre eigenen Anweisungen und Einstellungen, was komplexe Agenten lesbar hält, statt sie in einen riesigen Prompt zu verwandeln.

Sie können für jede Aufgabe ein Standardmodell festlegen oder für jeden Job ein anderes wählen. Superexpert.AI registriert Modelle von OpenAI, Anthropic und Google, darunter GPT-4.1, Claude 3 Opus und Gemini 2.0 Pro, und neue Modelle kommen über die Bearbeitung einer Adapterdatei hinzu. Ein kleines Modell auf leichte Arbeit und ein großes auf schwere zu setzen senkt die Kosten, ohne Qualität dort aufzugeben, wo sie zählt.

Sie registrieren eine TypeScript-Funktion, um Werkzeuge anzulegen, und die Plattform macht sie dem Modell als aufrufbare Aktionen zugänglich. Client-Werkzeuge können den Nutzer fragen, Server-Werkzeuge laufen auf Ihrem Backend, und Kontextwerkzeuge liefern die Daten, die der Agent braucht. So bestätigt ein Agent eine Zahlung, liest einen Live-Bestellstatus oder greift in ein System, das Sie bereits betreiben.

RAG lässt einen Agenten relevante Textstellen aus einem großen Datensatz ziehen, bevor er antwortet, was die Antworten auf Ihren Inhalten statt auf dem Gedächtnis des Modells verankert. Die Plattform nutzt pgvector für die Einbettungen, sodass der Aufbau auf der PostgreSQL-Datenbank aufsetzt, die Sie ohnehin installiert haben. Das ist der Unterschied zwischen einem Agenten, der rät, und einem, der Ihre Unterlagen zitiert.

Die Plattform trennt das Modell vom Agenten, sodass ein Anbieterwechsel eine Konfigurationsänderung ist und keine Neuentwicklung. Sie können eine Aufgabe auf Gemini, eine andere auf OpenAI und eine dritte auf Anthropic im selben Agenten laufen lassen. Diese Mischung bewahrt Sie davor, das ganze Produkt auf einen Anbieter oder eine Modellgeneration zu setzen.

Der vollständige Quellcode erscheint unter einer offenen Lizenz, und die App läuft auf Next.js, TypeScript und PostgreSQL. Sie läuft auf Vercel, AWS, GCP, Azure oder jedem Host, der Node.js und PostgreSQL unterstützt. Selbsthosting legt Ihre Daten auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren, und streicht die Rechnung pro Nutzer, die gehostete Agentenplattformen berechnen.

Plugins ergänzen neue KI-Modelle, Werkzeuge und Chat-Themes, ohne das ganze Projekt zu forken. Drei Themes sind standardmäßig dabei, und Sie können ein eigenes bauen, das zu einer Marke oder einem Anwendungsfall passt. Das Plugin-Modell lässt die Plattform mit Ihrem Projekt wachsen, statt ein Update aufzuzwingen, das Sie nicht verlangt haben.