mAIstro
Mit mAIstro erstellen Sie Agenten, die suchen, Ihre Systeme abfragen und entscheiden. Jeder Schritt hat sein eigenes Modell und eigene Guardrails, und jede Ausführung wird protokolliert.
Der Baustein
Jeder Knoten ist ein Schritt: suchen, ein Modell aufrufen, ein System abfragen, umwandeln, verzweigen oder wiederholen. Knoten funktionieren in jeder Bereitstellung gleich.
Wie Agenten zusammenspielen
Derselbe Baustein auf jeder Ebene. So wird ein Agent, den ein Team erstellt, zum Schritt im Workflow eines anderen Teams.
Ein Schritt mit eigenen Einstellungen: welches Modell, welche Quelle, welcher Schwellenwert. Erstellen Sie ihn im visuellen Editor oder schreiben Sie ihn in NTL, der Template-Sprache von NeuralSeek. Beides ergibt denselben Knoten.
Knoten, zu einem Flow gestapelt oder nebeneinander verkettet, mit Bedingungen, Schleifen und parallelen Schritten. Dank paralleler Schritte dauert eine Ausführung nur so lange wie ihr langsamster Knoten.
Agenten können andere Agenten aufrufen, mit gemeinsamen Variablen oder getrennt. Ein Orchestrator kann außerdem aus Ihrem Agentenverzeichnis den passenden Agenten wählen oder einen Plan mit mehreren Agenten.
Ausführungen, die Sie prüfen können
Der Inspector zeigt jeden Schritt: was gesetzt wurde, wann und wie. Governance zeigt, wie oft jeder Agent läuft, dazu Antwortzeiten, ausgelöste Guardrails und die Agenten, die jede Ausführung aufgerufen hat.
Jeder Schritt im Detail
Nach einer Ausführung
Neben dem Editor zeigt mAIstro, was eine Ausführung getan hat, wie Agenten einander aufrufen und wann ein Agent selbstständig läuft, dazu den Agenten als NTL-Code.
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Inspector: Schritt für SchrittDer Inspector öffnet jeden Schritt einer Ausführung: was gesetzt wurde, wann und wie es verarbeitet wurde. Ein Modellschritt zeigt Prompt, Cache-Einstellung, Token-Zahlen, Modellzeit und Ausgabe. Werte, die Remove PII maskiert hat, bleiben auch hier maskiert.
Was Sie steuern
Was Ihr Team braucht, um einen Agenten vom Prototyp bis zum Einsatz mit Produktivdaten zu bringen.
Legen Sie fest, welche Aufgaben jedes Modell übernimmt, überschreiben Sie das Modell an jedem Knoten oder übergeben Sie eine Modell-ID in einem API-Aufruf. Nutzen Sie ein schnelles Modell zum Klassifizieren und ein stärkeres für die Antwort.
Ein Agent läuft, wenn die API ihn aufruft, oder nach einem Zeitplan, den Sie nach Minute, Stunde, Tag oder Monat festlegen. Sie wählen, welche Agenten selbstständig laufen und welche auf eine Anfrage warten.
Schutz vor Prompt-Injection, Entfernen personenbezogener Daten und der Schimpfwortfilter sind Knoten, die Sie überall in einem Workflow platzieren. Ein abgerufenes Dokument oder ein Tool-Ergebnis wird genauso geprüft wie eine Frage.
Wählen Sie Modelle aus, geben Sie eine Frage ein und vergleichen Sie die Antworten nebeneinander. Token-Kosten und Geschwindigkeit werden mit erfasst. Das funktioniert für Seek und mAIstro.
Wenden Sie Red Team Testing auf einen Agenten an und führen Sie es aus, wann Sie wollen. Der Bericht zeigt die Risiken des Agenten, die Testbelege und empfohlene Korrekturen. Testen Sie nach jeder Änderung erneut.
Was Teams fragen, bevor sie ihren ersten Agenten erstellen.
Beides. Einen im visuellen Editor erstellten Flow können Sie als NTL-Code lesen und bearbeiten, und umgekehrt. Was anderswo Glue-Code erfordert, ist hier ein Knoten, der sich im Review lesen lässt.
Nur wenn Sie wollen. Beschreiben Sie den Agenten in natürlicher Sprache, und der Auto-Builder erstellt einen Entwurf. Oder öffnen Sie eine Vorlage aus dem Marketplace und verbinden Sie sie mit Ihren Daten. Jeder Knoten bleibt sichtbar und bearbeitbar.
Das Ausführungsprotokoll ist in die Plattform integriert, sodass kein Team es selbst einrichten muss. Jede Ausführung wird protokolliert, die Latenz wird pro Agent und Unteraufruf aufgeschlüsselt, und Tokens und Kosten werden erfasst.
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