Agent OS

Die erste selbstentwickelnde Ausführungs-Engine für AI-Agenten

Agent OS ist Beams proprietäres Framework für produktive KI-Agenten. Im Gegensatz zu statischer Automatisierung lernen Beam-Agenten aus jeder Interaktion. Die Genauigkeit verbessert sich automatisch, ohne dass manuelle Wartung erforderlich ist. Die graphbasierte Ausführung kombiniert die Zuverlässigkeit von Workflows mit der Flexibilität von KI. Die Koordination von mehreren Agenten skaliert auf die Komplexität von Unternehmen. Das Ergebnis sind Agenten, die mit der Zeit besser werden, anstatt wochenlang fehlerhaft zu bleiben.

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Die erste selbstentwickelnde Ausführungs-Engine für AI-Agenten

Agent OS ist Beams proprietäres Framework für produktive KI-Agenten. Im Gegensatz zu statischer Automatisierung lernen Beam-Agenten aus jeder Interaktion. Die Genauigkeit verbessert sich automatisch, ohne dass manuelle Wartung erforderlich ist. Die graphbasierte Ausführung kombiniert die Zuverlässigkeit von Workflows mit der Flexibilität von KI. Die Koordination von mehreren Agenten skaliert auf die Komplexität von Unternehmen. Das Ergebnis sind Agenten, die mit der Zeit besser werden, anstatt wochenlang fehlerhaft zu bleiben.

Agent OS

Die erste selbstentwickelnde Ausführungs-Engine für AI-Agenten

Agent OS ist Beams proprietäres Framework für produktive KI-Agenten. Im Gegensatz zu statischer Automatisierung lernen Beam-Agenten aus jeder Interaktion. Die Genauigkeit verbessert sich automatisch, ohne dass manuelle Wartung erforderlich ist. Die graphbasierte Ausführung kombiniert die Zuverlässigkeit von Workflows mit der Flexibilität von KI. Die Koordination von mehreren Agenten skaliert auf die Komplexität von Unternehmen. Das Ergebnis sind Agenten, die mit der Zeit besser werden, anstatt wochenlang fehlerhaft zu bleiben.

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Agent OS

Kernkompetenzen für Produktions-AI-Agenten

Alles, was Sie benötigen, um KI-Agenten in Unternehmensgröße zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern. Von graphbasierter Ausführung bis hin zu selbstlernenden Fähigkeiten machen diese Funktionen Beam-Agenten bereit für den Produktionseinsatz.

Agent OS

Kernkompetenzen für Produktions-AI-Agenten

Alles, was Sie benötigen, um KI-Agenten in Unternehmensgröße zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern. Von graphbasierter Ausführung bis hin zu selbstlernenden Fähigkeiten machen diese Funktionen Beam-Agenten bereit für den Produktionseinsatz.

Über 1500 Fähigkeiten und Aktionen einsatzbereit

Über 1500 vorgefertigte Aktionen. Individuelle KI-Tools für alles Weitere. Verbinden Sie sich mit SAP, Salesforce, Oracle oder erstellen Sie Ihre eigenen. Jede Aktion, die Ihr Workflow benötigt, einsatzbereit.

Über 1500 Fähigkeiten und Aktionen einsatzbereit

Über 1500 vorgefertigte Aktionen. Individuelle KI-Tools für alles Weitere. Verbinden Sie sich mit SAP, Salesforce, Oracle oder erstellen Sie Ihre eigenen. Jede Aktion, die Ihr Workflow benötigt, einsatzbereit.

Orchestrierung von Multi-Agenten in großem Maßstab

Komplexe Prozesse, einfache Architektur. Spezialisierte Agenten für bestimmte Aufgaben. Koordinatoren, die das Ganze verwalten. MCP-Protokoll für die Kommunikation mit externen Agenten. Skalieren ohne Chaos.

Orchestrierung von Multi-Agenten in großem Maßstab

Komplexe Prozesse, einfache Architektur. Spezialisierte Agenten für bestimmte Aufgaben. Koordinatoren, die das Ganze verwalten. MCP-Protokoll für die Kommunikation mit externen Agenten. Skalieren ohne Chaos.

Agenten, die aus jeder Interaktion lernen

Das macht Beam einzigartig. Die Agenten lernen automatisch aus Fehlern. Von 5 % auf 100 % Genauigkeit in 30 Sekunden. Keine manuelle Eingabeverbesserung erforderlich. VW hat sich für uns entschieden.

Agenten, die aus jeder Interaktion lernen

Das macht Beam einzigartig. Die Agenten lernen automatisch aus Fehlern. Von 5 % auf 100 % Genauigkeit in 30 Sekunden. Keine manuelle Eingabeverbesserung erforderlich. VW hat sich für uns entschieden.

Eingebaute Genauigkeitsverfolgung

Wissen Sie genau, wie gut Ihre Agenten sind. Genauer Bewertungswert für jeden Knoten. Automatische Validierung. Automatischer Wiederholungsversuch bei niedrigen Ergebnissen. Ziel ist 95 % und mehr, und verfolgen Sie den Fortschritt, um dieses Ziel zu erreichen.

Eingebaute Genauigkeitsverfolgung

Wissen Sie genau, wie gut Ihre Agenten sind. Genauer Bewertungswert für jeden Knoten. Automatische Validierung. Automatischer Wiederholungsversuch bei niedrigen Ergebnissen. Ziel ist 95 % und mehr, und verfolgen Sie den Fortschritt, um dieses Ziel zu erreichen.

Menschen haben die Kontrolle, wenn es darauf ankommt

Menschen behalten die Kontrolle über Entscheidungen mit hohen Einsätzen. Die Agenten bereiten alles vor, Sie genehmigen. Beginnen Sie mit voller Aufsicht und reduzieren Sie diese, wenn das Vertrauen wächst. Risiko wird gemanagt, Effizienz gewonnen.

Menschen haben die Kontrolle, wenn es darauf ankommt

Menschen behalten die Kontrolle über Entscheidungen mit hohen Einsätzen. Die Agenten bereiten alles vor, Sie genehmigen. Beginnen Sie mit voller Aufsicht und reduzieren Sie diese, wenn das Vertrauen wächst. Risiko wird gemanagt, Effizienz gewonnen.

Jedes LLM, ohne Bindung

Verwenden Sie beliebige LLMs. GPT, Claude, Gemini, Llama, Ihre feinabgestimmten Modelle. Benchmark, um das Beste für Ihren Anwendungsfall zu finden. Wechseln Sie, ohne neu zu bauen. Kein Vendor Lock-in.

Jedes LLM, ohne Bindung

Verwenden Sie beliebige LLMs. GPT, Claude, Gemini, Llama, Ihre feinabgestimmten Modelle. Benchmark, um das Beste für Ihren Anwendungsfall zu finden. Wechseln Sie, ohne neu zu bauen. Kein Vendor Lock-in.

Persistenter Speicher über Aufgaben hinweg

Agenten, die sich erinnern. Kurzfristig für aktuelle Aufgaben. Langfristig für dauerhaftes Wissen. Dokumente hochladen, Agenten lernen daraus. Kontext, der sich ansammelt, nicht zurücksetzt.

Persistenter Speicher über Aufgaben hinweg

Agenten, die sich erinnern. Kurzfristig für aktuelle Aufgaben. Langfristig für dauerhaftes Wissen. Dokumente hochladen, Agenten lernen daraus. Kontext, der sich ansammelt, nicht zurücksetzt.

Graph-basierte Ausführung für Zuverlässigkeit und Flexibilität

Ein Flow ist eine grafenbasierte Struktur, die die Ausführung von Agenten definiert. Knoten führen Aktionen aus: KI-Verarbeitung, API-Aufrufe, Datenoperationen. Zweige erstellen bedingte Pfade. Zusammenführungspunkte vereinigen mehrere Zweige. Das Ergebnis ist, dass Sie die Zuverlässigkeit von festen Workflows für vorhersehbare Schritte erhalten und die Flexibilität der KI-Überlegungen für komplexe Entscheidungen. Im selben Agenten, im selben Workflow.

Graph-basierte Ausführung für Zuverlässigkeit und Flexibilität

Ein Flow ist eine grafenbasierte Struktur, die die Ausführung von Agenten definiert. Knoten führen Aktionen aus: KI-Verarbeitung, API-Aufrufe, Datenoperationen. Zweige erstellen bedingte Pfade. Zusammenführungspunkte vereinigen mehrere Zweige. Das Ergebnis ist, dass Sie die Zuverlässigkeit von festen Workflows für vorhersehbare Schritte erhalten und die Flexibilität der KI-Überlegungen für komplexe Entscheidungen. Im selben Agenten, im selben Workflow.

Graph-basierte Ausführung für Zuverlässigkeit und Flexibilität

Ein Flow ist eine grafenbasierte Struktur, die die Ausführung von Agenten definiert. Knoten führen Aktionen aus: KI-Verarbeitung, API-Aufrufe, Datenoperationen. Zweige erstellen bedingte Pfade. Zusammenführungspunkte vereinigen mehrere Zweige. Das Ergebnis ist, dass Sie die Zuverlässigkeit von festen Workflows für vorhersehbare Schritte erhalten und die Flexibilität der KI-Überlegungen für komplexe Entscheidungen. Im selben Agenten, im selben Workflow.

Knoten: KI-Verarbeitung, Integrationen, Datenoperationen

Zweige: Bedingte Pfade mit Auswahlkriterien für Kanten

Zusammenführung: Mehrere Zweige konvergieren zu einem einzigen Ausführungspfad

Vereinigte Bausteine für jeden Agenten

Agent OS vereint Fähigkeiten, Integrationen, Werkzeuge, Trigger und Diagramme in einem System. Trigger starten die Arbeit aus Ereignissen wie Webhooks, Zeitplänen, E-Mails oder App-Aktionen. Fähigkeiten umfassen wiederverwendbare Logik, die Sie über Agenten hinweg einsetzen können. Werkzeuge integrieren LLM-Fähigkeiten und benutzerdefinierte Logik. Integrationen verbinden sich mit SAP, Salesforce, Oracle, Workday und Ihren internen Systemen. Diagramme orchestrieren alles in End-to-End-Workflows anstelle von verstreuten Skripten.

Vereinigte Bausteine für jeden Agenten

Agent OS vereint Fähigkeiten, Integrationen, Werkzeuge, Trigger und Diagramme in einem System. Trigger starten die Arbeit aus Ereignissen wie Webhooks, Zeitplänen, E-Mails oder App-Aktionen. Fähigkeiten umfassen wiederverwendbare Logik, die Sie über Agenten hinweg einsetzen können. Werkzeuge integrieren LLM-Fähigkeiten und benutzerdefinierte Logik. Integrationen verbinden sich mit SAP, Salesforce, Oracle, Workday und Ihren internen Systemen. Diagramme orchestrieren alles in End-to-End-Workflows anstelle von verstreuten Skripten.

Vereinigte Bausteine für jeden Agenten

Agent OS vereint Fähigkeiten, Integrationen, Werkzeuge, Trigger und Diagramme in einem System. Trigger starten die Arbeit aus Ereignissen wie Webhooks, Zeitplänen, E-Mails oder App-Aktionen. Fähigkeiten umfassen wiederverwendbare Logik, die Sie über Agenten hinweg einsetzen können. Werkzeuge integrieren LLM-Fähigkeiten und benutzerdefinierte Logik. Integrationen verbinden sich mit SAP, Salesforce, Oracle, Workday und Ihren internen Systemen. Diagramme orchestrieren alles in End-to-End-Workflows anstelle von verstreuten Skripten.

Auslöser: Webhook, Zeitplan, E-Mail und App-Ereignisse zum Starten von Agenten

Fähigkeiten: Wiederverwendbare Pakete aus Logik und Eingabeaufforderungen, die zwischen Agenten geteilt werden

Integrationen & Werkzeuge: 1500+ Verbindungen plus benutzerdefinierte Werkzeuge in einem Katalog

Multi-Agenten-Orchestrierung zur Skalierung ohne Chaos

Die Zusammenarbeit von mehreren Agenten ermöglicht es einem Agenten, einen anderen innerhalb eines Workflows auszulösen. Entwickeln Sie spezialisierte Agenten, die sich auf bestimmte Aufgaben spezialisiert haben. Rechnungsverarbeitung, Kandidatenscreening, Compliance-Prüfungen. Koordinieren Sie diese über einen zentralen Orchestrator. Das MCP (Model Context Protocol) ermöglicht die Kommunikation mit externen Agentenplattformen (bereitgestellt mit IBM und Cisco). A2A-Protokollunterstützung für flexible Integrationsmuster.

Multi-Agenten-Orchestrierung zur Skalierung ohne Chaos

Die Zusammenarbeit von mehreren Agenten ermöglicht es einem Agenten, einen anderen innerhalb eines Workflows auszulösen. Entwickeln Sie spezialisierte Agenten, die sich auf bestimmte Aufgaben spezialisiert haben. Rechnungsverarbeitung, Kandidatenscreening, Compliance-Prüfungen. Koordinieren Sie diese über einen zentralen Orchestrator. Das MCP (Model Context Protocol) ermöglicht die Kommunikation mit externen Agentenplattformen (bereitgestellt mit IBM und Cisco). A2A-Protokollunterstützung für flexible Integrationsmuster.

Multi-Agenten-Orchestrierung zur Skalierung ohne Chaos

Die Zusammenarbeit von mehreren Agenten ermöglicht es einem Agenten, einen anderen innerhalb eines Workflows auszulösen. Entwickeln Sie spezialisierte Agenten, die sich auf bestimmte Aufgaben spezialisiert haben. Rechnungsverarbeitung, Kandidatenscreening, Compliance-Prüfungen. Koordinieren Sie diese über einen zentralen Orchestrator. Das MCP (Model Context Protocol) ermöglicht die Kommunikation mit externen Agentenplattformen (bereitgestellt mit IBM und Cisco). A2A-Protokollunterstützung für flexible Integrationsmuster.

Spezialisierte Agenten für spezifische Bereiche

Wiederverwendbarkeit über mehrere Workflows hinweg

MCP und A2A-Protokoll für externe Systeme

Selbstlernende Fähigkeiten für Agenten, die sich automatisch verbessern

Der Learning Hub verfolgt die Leistung von Tools über alle Workflow-Knoten hinweg und identifiziert unterdurchschnittlich performende Tools unter Genauigkeitsschwellen. Wenn Ausgaben fehlschlagen, markieren Sie, was schiefgelaufen ist. Die KI analysiert die Fehler, identifiziert Muster und schreibt Aufforderungen mit klareren Anweisungen neu. Validerungstests prüfen automatisch zuvor fehlgeschlagene Fälle vor der Implementierung erneut. Transformieren Sie 5% Genauigkeit in etwa 30 Sekunden auf 100%.

Selbstlernende Fähigkeiten für Agenten, die sich automatisch verbessern

Der Learning Hub verfolgt die Leistung von Tools über alle Workflow-Knoten hinweg und identifiziert unterdurchschnittlich performende Tools unter Genauigkeitsschwellen. Wenn Ausgaben fehlschlagen, markieren Sie, was schiefgelaufen ist. Die KI analysiert die Fehler, identifiziert Muster und schreibt Aufforderungen mit klareren Anweisungen neu. Validerungstests prüfen automatisch zuvor fehlgeschlagene Fälle vor der Implementierung erneut. Transformieren Sie 5% Genauigkeit in etwa 30 Sekunden auf 100%.

Selbstlernende Fähigkeiten für Agenten, die sich automatisch verbessern

Der Learning Hub verfolgt die Leistung von Tools über alle Workflow-Knoten hinweg und identifiziert unterdurchschnittlich performende Tools unter Genauigkeitsschwellen. Wenn Ausgaben fehlschlagen, markieren Sie, was schiefgelaufen ist. Die KI analysiert die Fehler, identifiziert Muster und schreibt Aufforderungen mit klareren Anweisungen neu. Validerungstests prüfen automatisch zuvor fehlgeschlagene Fälle vor der Implementierung erneut. Transformieren Sie 5% Genauigkeit in etwa 30 Sekunden auf 100%.

Automatische Neuschreibung von Eingabeaufforderungen basierend auf Fehlermustern

Lernt automatisch Fachwissen in spezifischen Bereichen (Bibliotheken, Formeln, Branchenkonventionen)

Korrigiert sich selbst, wenn es falsche Verhaltensweisen lernt

Bewertungsrahmen, um genau zu wissen, wie gut Sie sind

Konfigurieren Sie Bewertungskriterien pro Knoten. Das System validiert automatisch das Format, die erforderlichen Felder und die Datenkorrektheit. Jede Ausführung erhält eine Genauigkeitsbewertung. Verfolgen Sie die Abschlussrate (Ziel: 95%+), die Bewertungsnote und die Feedbackbewertung. Bei sinkenden Werten werden automatische Wiederholungen ausgelöst, mit selbstheilenden Hinweisen. Sie wissen immer genau, wie Ihre Agenten arbeiten. Und Sie können es beweisen.

Bewertungsrahmen, um genau zu wissen, wie gut Sie sind

Konfigurieren Sie Bewertungskriterien pro Knoten. Das System validiert automatisch das Format, die erforderlichen Felder und die Datenkorrektheit. Jede Ausführung erhält eine Genauigkeitsbewertung. Verfolgen Sie die Abschlussrate (Ziel: 95%+), die Bewertungsnote und die Feedbackbewertung. Bei sinkenden Werten werden automatische Wiederholungen ausgelöst, mit selbstheilenden Hinweisen. Sie wissen immer genau, wie Ihre Agenten arbeiten. Und Sie können es beweisen.

Bewertungsrahmen, um genau zu wissen, wie gut Sie sind

Konfigurieren Sie Bewertungskriterien pro Knoten. Das System validiert automatisch das Format, die erforderlichen Felder und die Datenkorrektheit. Jede Ausführung erhält eine Genauigkeitsbewertung. Verfolgen Sie die Abschlussrate (Ziel: 95%+), die Bewertungsnote und die Feedbackbewertung. Bei sinkenden Werten werden automatische Wiederholungen ausgelöst, mit selbstheilenden Hinweisen. Sie wissen immer genau, wie Ihre Agenten arbeiten. Und Sie können es beweisen.

Automatische Ausgabevalidierung anhand von Kriterien

Knotenebene-Genauigkeitsbewertung

Automatisches Ausführen der Selbstheilung bei niedrigen Bewertungen

Mensch-in-der-Schleife für eine reibungslose Steuerung ohne Engpässe

Drei Automatisierungsmodi steuern die Autonomie der Agenten. Vollständig autonom bedeutet End-to-End ohne menschliches Eingreifen. Bei Human-in-the-loop wird an festgelegten Kontrollpunkten für eine Überprüfung pausiert. Zustimmungsknoten zeigen den Ausführungskontext und die vorgeschlagene Aktion, Menschen genehmigen oder lehnen ab. Hybrid bedeutet eine autonome Ausführung mit selektiver Aufsicht an kritischen Punkten. Alle anstehenden Aufgaben werden an ein zentrales Posteingangssystem weitergeleitet.

Mensch-in-der-Schleife für eine reibungslose Steuerung ohne Engpässe

Drei Automatisierungsmodi steuern die Autonomie der Agenten. Vollständig autonom bedeutet End-to-End ohne menschliches Eingreifen. Bei Human-in-the-loop wird an festgelegten Kontrollpunkten für eine Überprüfung pausiert. Zustimmungsknoten zeigen den Ausführungskontext und die vorgeschlagene Aktion, Menschen genehmigen oder lehnen ab. Hybrid bedeutet eine autonome Ausführung mit selektiver Aufsicht an kritischen Punkten. Alle anstehenden Aufgaben werden an ein zentrales Posteingangssystem weitergeleitet.

Mensch-in-der-Schleife für eine reibungslose Steuerung ohne Engpässe

Drei Automatisierungsmodi steuern die Autonomie der Agenten. Vollständig autonom bedeutet End-to-End ohne menschliches Eingreifen. Bei Human-in-the-loop wird an festgelegten Kontrollpunkten für eine Überprüfung pausiert. Zustimmungsknoten zeigen den Ausführungskontext und die vorgeschlagene Aktion, Menschen genehmigen oder lehnen ab. Hybrid bedeutet eine autonome Ausführung mit selektiver Aufsicht an kritischen Punkten. Alle anstehenden Aufgaben werden an ein zentrales Posteingangssystem weitergeleitet.

Zustimmungsknoten warten auf Genehmigung

Zentraler Posteingang für alle ausstehenden Genehmigungen

Stufenweise Autonomie mit wachsendem Vertrauen

Modellflexibilität zur Verwendung eines beliebigen LLM und jederzeitigem Wechsel

Agent OS ist modellunabhängig. Verwenden Sie OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta (Llama) oder Ihre eigenen feinabgestimmten Modelle. Geben Sie Endpoint, API-Schlüssel und Modellversion an. Beam leitet Anfragen weiter. Benchmarken Sie verschiedene LLMs für Ihren spezifischen Anwendungsfall. Einige Aufgaben benötigen GPT-4, andere funktionieren gut mit Llama. Für On-Premise, bringen Sie Ihre eigenen Modelle mit. An LLMs gesendete Daten werden nicht für das Training verwendet.

Modellflexibilität zur Verwendung eines beliebigen LLM und jederzeitigem Wechsel

Agent OS ist modellunabhängig. Verwenden Sie OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta (Llama) oder Ihre eigenen feinabgestimmten Modelle. Geben Sie Endpoint, API-Schlüssel und Modellversion an. Beam leitet Anfragen weiter. Benchmarken Sie verschiedene LLMs für Ihren spezifischen Anwendungsfall. Einige Aufgaben benötigen GPT-4, andere funktionieren gut mit Llama. Für On-Premise, bringen Sie Ihre eigenen Modelle mit. An LLMs gesendete Daten werden nicht für das Training verwendet.

Modellflexibilität zur Verwendung eines beliebigen LLM und jederzeitigem Wechsel

Agent OS ist modellunabhängig. Verwenden Sie OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta (Llama) oder Ihre eigenen feinabgestimmten Modelle. Geben Sie Endpoint, API-Schlüssel und Modellversion an. Beam leitet Anfragen weiter. Benchmarken Sie verschiedene LLMs für Ihren spezifischen Anwendungsfall. Einige Aufgaben benötigen GPT-4, andere funktionieren gut mit Llama. Für On-Premise, bringen Sie Ihre eigenen Modelle mit. An LLMs gesendete Daten werden nicht für das Training verwendet.

GPT, Claude, Gemini, Llama, benutzerdefinierte Modelle

Benchmarking zur Auswahl des optimalen Modells pro Anwendungsfall

On-Premise-Bereitstellung mit Ihren eigenen Modellen

Speichersystem, damit Agenten das Wichtige behalten

Vier Gedächtnistypen erfüllen unterschiedliche Bedürfnisse. Kurzzeitgedächtnis speichert den Kontext der aktuellen Aufgabe. Langzeitgedächtnis speichert dauerhaft angesammeltes Wissen. Arbeitsgedächtnis verarbeitet aktive Informationen und temporäre Daten. Episodisches Gedächtnis speichert Abfolgen von Ereignissen und vergangenen Interaktionen. Das Gedächtnis verwendet Vektoreinbettungen für semantische Suche. Laden Sie Dateien (PDF, CSV, TXT, JSON) in das Agentengedächtnis hoch. Der Inhalt wird automatisch für alle Knoten zugänglich.

Speichersystem, damit Agenten das Wichtige behalten

Vier Gedächtnistypen erfüllen unterschiedliche Bedürfnisse. Kurzzeitgedächtnis speichert den Kontext der aktuellen Aufgabe. Langzeitgedächtnis speichert dauerhaft angesammeltes Wissen. Arbeitsgedächtnis verarbeitet aktive Informationen und temporäre Daten. Episodisches Gedächtnis speichert Abfolgen von Ereignissen und vergangenen Interaktionen. Das Gedächtnis verwendet Vektoreinbettungen für semantische Suche. Laden Sie Dateien (PDF, CSV, TXT, JSON) in das Agentengedächtnis hoch. Der Inhalt wird automatisch für alle Knoten zugänglich.

Speichersystem, damit Agenten das Wichtige behalten

Vier Gedächtnistypen erfüllen unterschiedliche Bedürfnisse. Kurzzeitgedächtnis speichert den Kontext der aktuellen Aufgabe. Langzeitgedächtnis speichert dauerhaft angesammeltes Wissen. Arbeitsgedächtnis verarbeitet aktive Informationen und temporäre Daten. Episodisches Gedächtnis speichert Abfolgen von Ereignissen und vergangenen Interaktionen. Das Gedächtnis verwendet Vektoreinbettungen für semantische Suche. Laden Sie Dateien (PDF, CSV, TXT, JSON) in das Agentengedächtnis hoch. Der Inhalt wird automatisch für alle Knoten zugänglich.

Vier Speichertypen mit unterschiedlicher Beibehaltung

Vektor-Einbettungen für semantische Suche

Datei-Upload (PDF, CSV, TXT, JSON)

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