xpander.ai

xpander.ai läuft auf dem Modell und Framework, das Sie bereits gewählt haben. Es arbeitet mit Claude, GPT, Gemini, Llama, Qwen, Mistral, Deepseek oder Ihrem feinabgestimmten Modell und mit Laufzeiten wie Claude Code, Codex, OpenCode oder einem selbst geschriebenen Harness. Diese Neutralität hält die Kosten eines Modellwechsels niedrig, was zählt, wenn eine bessere Option auftaucht oder ein Anbieter seine Bedingungen ändert.

Die Plattform gibt Betreibern einen Ort, um den Lebenszyklus des Agenten zu verwalten, vom ersten Start bis zum Betrieb der ganzen Flotte. Ein Agentenregister verfolgt Eigentümer, Versionen, Umgebungen und Status, während ein Register freigegebene APIs, Tools und MCP-Konnektoren hält. Das Kernversprechen: Wird eine Kontrolle nicht in der Laufzeit durchgesetzt, zählt sie nicht als Kontrolle.

Selbst gehostete KI-Agenten sind der Kern dieses Ansatzes: Die Agenten laufen in Ihrem AWS-, GCP- oder Azure-Konto, Ihrem VPC, lokal oder in einem vollständig abgeschotteten Netz. Selbst gehostete Bereitstellungen senden keine Betriebsdaten, und Anmeldedaten kommen im Moment der Nutzung aus einem Tresor, sodass das Modell nie ein Geheimnis sieht. Für Teams in regulierten Branchen ist das oft der ausschlaggebende Punkt.

Omni ist ein agentischer Forward-Deployed-Ingenieur, der Agenten aus einer Beschreibung in normaler Sprache baut. Sie rufen ihn wie einen Kollegen in ChatGPT oder Claude an, nennen den gewünschten Agenten, und er verdrahtet die Tools und liefert etwas Lauffähiges zurück. Mit der Zeit optimiert, migriert und repariert er auch Agenten, was die Einrichtungsarbeit senkt, die sonst die ersten Projektwochen frisst.

Agenten und die Menschen, die sie nutzen, teilen eine Unterhaltung. Ein veröffentlichter Agent läuft in Selbstbedienung für jedes berechtigte Team, und die Arbeit geschieht dort, wo die Menschen ohnehin sind: Slack, Teams, ChatGPT, Claude und die Omni-Oberfläche. Freigaben und Übergaben liegen im selben Thread, sodass ein Mensch eingreifen kann, ohne den Kontext zu verlassen.

Jeder Agent hat eine namentliche Identität, und jede Aktion wird mit pro Aufgabe zugeordneten Ausgaben protokolliert. Betreiber legen freigegebene Modelle, Routing-Regeln, Limits und Ausgabendeckel fest und hängen bei sensiblen Aktionen menschliche Freigaben an. Ein Lauf-Trace zeigt jeden Tool-Aufruf und die Antwort darauf, was einen Agenten prüfbar statt undurchsichtig macht.

Eine Richtlinien-Engine legt fest, wer Agenten bauen, starten, freigeben, veröffentlichen und darauf zugreifen darf, und begrenzt Berechtigungen, Geheimnisse und Datenzugriff je Agent. Das Unternehmen nennt SOC 2 Type II und DSGVO-Konformität, mit einem vollständigen Audit-Protokoll, das Sie in Ihr SIEM exportieren können. Sicherheitsteams wollen das meist schwarz auf weiß, und diese Plattform veröffentlicht es, statt es nur zu beschreiben.