Timbal AI

Agenten und Workflows werden in einem Open-Source-Python-Framework geschrieben, mit Beobachtbarkeit von Anfang an. Der Code gehört Ihnen. Alles, was Sie bauen, wird zu sauberem Code kompiliert, den Sie lesen, bearbeiten, lokal ausführen und selbst hosten können, also keine Blackbox und keine Anbieterbindung. Ein typisiertes Tool-System hält Agenten vorhersehbar, während sie wachsen.

Timbal's KI-Wissensdatenbank behandelt Vektorsuche und strukturierte Abfragen als eine einzige Engine. Sie zerlegt und ruft gemeinsam aus Dokumenten und Datenbanken ab. Ein Agent kann einen Richtlinienabsatz und eine Live-Datenbankzeile im selben Schritt ziehen, statt zwei Systeme zusammenzuflicken. Das zählt am meisten für Teams, deren Antworten zur Hälfte in PDFs und zur Hälfte in einem CRM leben.

Jeder Lauf wird mit Spans, Zeiten und Details auf Schrittebene nachverfolgt, und eine Evaluierungssuite läuft bei jeder Änderung. Nichts erreicht die Produktion, bevor es die Evaluierungen besteht, die Ihr Team festlegt. Traces lassen sich wiedergeben. Das verwandelt ein vages "der Agent hat etwas Merkwürdiges getan" in einen konkreten Fehler, den Sie beheben können.

Composer lässt Sie einen Agenten beschreiben und ein funktionierendes Gerüst erhalten, statt ihn von Hand zu schreiben. Sie tippen, er baut. Timbal hat ihn in einen Architekten, der plant, und Builder, die parallel arbeiten, aufgeteilt, was ihn laut Unternehmen bis zu 10-mal günstiger und 2-mal schneller macht. Ein UI-Generator setzt Bildschirme aus einem Designsystem zusammen, statt jeden einzelnen zu erfinden.

ACE-Leitplanken steuern das Verhalten der Agenten zur Laufzeit, und Berechtigungen, Evaluierungen und Audit-Protokollierung sind Teil der Plattform statt nachträglich angebaut. Die Compliance-Dokumentation ist für ein Sicherheitsreview bereit und deckt ISO 27001, laufendes SOC 2 Type II, DSGVO und die Ausrichtung am EU-KI-Gesetz ab. Für regulierte Teams ist das oft der Unterschied zwischen Ausliefern und Steckenbleiben. Es zählt. Sicherheitsteams stellen harte Fragen, und eine Plattform mit bereits zusammengestellten Nachweisen beantwortet die meisten.

Betreiben Sie Timbal in der EU-Cloud des Unternehmens, in Ihrer eigenen VPC auf AWS, Azure oder GCP oder vollständig vor Ort, mit derselben API und demselben Governance-Modell überall. Wählen Sie Ihr Zuhause. Modellaufrufe können über Ihre eigenen OpenAI-, Anthropic- oder Google-Konten laufen, und Schlüssel bleiben in Ihrem Tresor. Es ist außerdem modellagnostisch, sodass Sie jede Aufgabe an Mistral, Llama oder einen beliebigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt routen können, ohne die App neu zu entwerfen.

Über 100 native Konnektoren decken SAP, Salesforce, Slack, Teams, Drive, Jira und mehr ab, und Agenten erreichen Kunden über Telefonie-, CRM- und ERP-Systeme, die bereits vorhanden sind. Liefern Sie eine KI-Anwendung aus, erhalten Sie eine API, automatisch generiert und sofort live. Dieselbe Plattform verwaltet Agenten, Workflows, Wissensdatenbanken und Oberflächen, sodass Teams nicht vier Tools zusammenkleben. Was spart das? Vor allem die Verdrahtungsarbeit, die niemand übernehmen will.