Angewandte KI · selbst gehostet
KI, die Teil
des Teams wird.
KNURZ entwickelt KI-Produkte für echte Arbeit: Agententeams, die eine Aufgabe bis zum geprüften Pull Request bringen, einen Besprechungsteilnehmer, der sich an das tatsächlich Gesagte erinnert, und Sprachverarbeitung zu Ihren Bedingungen. Eine Plattform — und jedes Produkt funktioniert auch für sich allein.
Die Produkte
Eine Plattform. Drei Produkte.
Jedes davon ist ein eigenständiges Produkt. Gemeinsam schliessen sie den Kreis vom Satz in einer Besprechung bis zur ausgelieferten Software.
Agententeams, die liefern.
- Teams, Modelle und Delegation über eine Oberfläche verwaltet — ein Sollzustand, umgesetzt auf Docker oder Kubernetes
- Aus einer Aufgabe werden Plan, Code, Tests und ein Pull Request — der Merge bleibt beim Menschen
- Oder geben Sie einem Agenten ein Postfach: Eingehendes wird sortiert, als Entwurf beantwortet und abgelegt
- Jeder Lauf zeigt Kosten, Überlegungen und Werkzeugschritte
Der Teilnehmer, der sich erinnert.
- Antwortet, wenn er angesprochen wird — im Raum, im direkten Chat oder in Teams
- Bewahrt Zusagen und offene Punkte mit dem wörtlichen Zitat als Nachweis
- Zeichnet während des Gesprächs Diagramme, Code und Live-Vorschauen auf den geteilten Bildschirm
Sprache zu Ihren Bedingungen.
- OpenAI-kompatibler Sprach-Endpunkt mit individuellen Stimmen
- Audio wird schon während der Erzeugung gestreamt — kein Warten auf die fertige Datei
- Whisper-Transkription mit Live-Ergebnissen; Schlüssel verlassen nie den Server
Ein geschlossener Kreis
Vom Satz in einer Besprechung zum zusammengeführten Pull Request.
- 01
Sprechen
meetingEntscheidungen und Zusagen werden festgehalten, während sie ausgesprochen werden — mit dem Originalzitat, über die gesamte Besprechungsreihe hinweg.
- 02
Einordnen
SieAus einem offenen Punkt wird ein Arbeitsauftrag: Titel, Abnahmekriterien, Repository. Ein Mensch entscheidet, was gebaut werden soll.
- 03
Liefern
agentdDer Lead plant und delegiert; Spezialisten schreiben den Code, führen die Tests des Projekts aus und eröffnen den Pull Request.
- 04
Zusammenführen
SiePrüfung und Merge bleiben beim Menschen. Der Pull Request ist das Tor — keine Formsache.
Keine Abhängigkeit zwischen den Teilen: Nutzen Sie meeting ohne agentd, agentd ohne meeting und speech unter allem, was die OpenAI-Audio-API anspricht.
Ein weiterer Eingang
Manche Arbeit kommt per E-Mail.
Ein Ticket ist eine Möglichkeit, Arbeit zu beginnen; ein Posteingang ist die andere — und meist kümmert sich niemand darum. Ein agentd-Agent kann ein Postfach erhalten: Er liest Eingehendes, sortiert es in die von Ihnen beschriebenen Klassen, antwortet mit einem von Menschen freigegebenen Entwurf und legt Dokumente in Ihrem bestehenden System ab.
Antworten, die auf Sie warten
Antworten landen standardmässig als Entwürfe im Postfach und werden nur dort automatisch versendet, wo Sie es festgelegt haben — immer an den Absender der beantworteten Nachricht, nie an eine Adresse, die im Inhalt genannt wird. Absender ausserhalb Ihrer Freigabeliste erreichen kein Modell.
Dokumente landen am richtigen Ort
Ein Anhang wird anhand seines Inhalts statt seines Namens erkannt und über Ihre bestehende API unter einem Datensatz abgelegt, den der Agent selbst nachgeschlagen hat. Was nicht sicher zugeordnet werden kann, wird zurückgehalten — eine E-Mail, die auf einen Menschen wartet, ist sichtbar; ein falsch abgelegtes Dokument nicht.
Derselbe Agent, dieselben Nachweise, ein anderer Eingang — so funktioniert der E-Mail-Eingang.
Die Plattform darunter
Wie Infrastruktur gebaut, nicht wie eine Demo.
Eine Steuerungsebene statt Konfigurationsdateien
Agenten und Teams werden im Cockpit erstellt und geändert. Ein versionierter Sollzustand steuert Docker lokal und Kubernetes in der Produktion — derselbe Vertrag für beide, ein Agent pro Container.
Identität entsteht automatisch
Jeder Agent erhält einen eigenen OIDC-Client, der mit ihm erstellt und entfernt wird. Auf Kubernetes gibt es keine dauerhaften Agentengeheimnisse — kurzlebige, rotierende Service-Account-Tokens übernehmen den Nachweis.
Ausgeliefert mit GitOps
Push, Tests, Image, Deployment — auf unserem eigenen Git und Argo CD. Was das Cockpit zeigt, läuft tatsächlich, bis hin zur Versionsnummer.
Ehrlich durch Messung
Kosten pro Lauf, Evaluationen im Repository, dokumentierte Grenzen. Verliert ein Aufbau gegen einen einfacheren, zeigen es die Zahlen — und der einfachere bleibt.