XHawk 0.99

Die Agenten von XHawk arbeiten, ohne dass jemand an der Tastatur sitzt. Sie starten aus Ereignissen, Zeitplänen oder einer Gruppe koordinierter Worker und laufen Tag und Nacht weiter. Weil sie in der Cloud und nicht auf Ihrem Rechner leben, kann ein Agent eine eingereihte Aufgabe aufgreifen, sie bearbeiten, während Sie schlafen, und das Ergebnis liegt am Morgen bereit, ohne dass jemand einen Prompt anfasst. Der Unterschied zu einem Chat-Assistenten liegt in Reichweite und Eigenständigkeit: Ein Hintergrundagent kann in einem Lauf Ihre Repos, Systeme und das Unternehmenswissen berühren und dann Bericht erstatten.

Jeder Agent schöpft aus einer gemeinsamen Wissensbasis, die aus Ihren Slack-Gesprächen, E-Mails, Code, Dokumenten und Datenbanken gebaut wird. Das lässt Antworten auf Ihren tatsächlichen Daten fußen statt auf generischer Modellausgabe. Sie können eingrenzen, was jeder Agent sieht, damit ein kundenorientierter Agent nicht in interne Finanzdateien wandert. Hier ist der Kontext der ganze Punkt. Ohne Gedächtnis kein nützlicher Agent.

XHawk ist ein Multi-Agenten-Arbeitsbereich, kein einzelner Assistent. Wenn eine Aufgabe für einen Lauf zu groß ist, rufen die Agenten einander auf, um sie abzuschließen. Der Autopilot-Modus lässt sie Arbeit weitergeben, und so werden längere Aufträge wie Recherchieren, Entwerfen und Verifizieren fertig, ohne dass ein Mensch jeden Schritt anstößt. Denken Sie an einen Staffellauf.

Die Agenten handeln über mehr als 100 Apps hinweg und arbeiten neben Ihrem Team, nicht daneben. Verbindungen laufen in isolierten, sicheren Sandboxes mit abgegrenztem Zugang, also bekommt ein Agent nur die Berechtigungen, die er für eine bestimmte Aufgabe braucht. Standardmäßig eng gefasst.

Eine einzige Oberfläche entscheidet, welches KI-Modell jede Aufgabe übernimmt, je nachdem, was der Job braucht und was er kostet. Sie wählen kein Modell pro Prompt, was zählt, wenn derselbe Arbeitsbereich schnelle Abfragen mit schwerer Denkarbeit mischt.

Automatisierungen laufen per Timer, von nächtlichen Datenberichten bis zu wöchentlichen Dokumentaktualisierungen, und jede löst sich selbst aus, ohne dass jemand daran denken muss, sie zu starten. Zusammen mit Ereignis-Triggern von GitHub, CI, Slack und Webhooks deckt das die meiste wiederkehrende Arbeit ab, sodass ein fehlgeschlagener Build einen Agenten rufen kann, der nachforscht und die Ergebnisse in den Kanal postet, bevor jemand merkt, dass etwas kaputt ist.

Credits bündeln Tokens, Modellkosten und Sandbox-Nutzung in einer einzigen Zahl. Jeder Betrag von 20 $ fügt 1.000 Credits zu einem Pool hinzu, den der ganze Arbeitsbereich teilt, und ungenutzte Credits werden bei Pro übertragen. Das hält die Abrechnung vorhersehbar. Der Kompromiss ist, einen gemeinsamen Saldo im Blick zu behalten.