AI Agents

Orchestrieren Sie AI Agents

Erstellen Sie Multi-Agent-Systeme, RAG Pipelines und LLM-Orchestrierungs-Workflows visuell — mit integrierter Observability, Typsicherheit und Nachvollziehbarkeit.

Die Herausforderung

AI zuverlässig in Produktion zu bringen ist schwer

Prompt-Ketten in Python-Skripten, RAG Pipelines notdürftig zusammengeschustert, keinerlei Observability darüber, was das Modell tatsächlich getan hat. Kommt Ihnen das bekannt vor?

01

LLM Pipelines sind undurchsichtig — wenn Ausgaben fehlerhaft sind, bedeutet Debugging das zeilenweise Durchlesen von Logs.

02

Das Verketten von Agents, Tools und Retrievern erfordert fragilen Glue-Code, der schwer zu warten ist.

03

Keine Governance — Sie können der Compliance nicht erklären, was die AI getan hat oder warum sie eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.

Die Lösung

Visuelle AI-Orchestrierung

Flow-Like verwandelt jeden LLM-Aufruf, Retriever-Schritt und Tool-Aufruf in einen sichtbaren, testbaren, auditierbaren Graph-Node.

Visuelle Agent-Graphen

Erstellen Sie Multi-Agent-Systeme, indem Sie LLM-Nodes, Tool-Nodes und Entscheidungs-Nodes visuell verbinden. Sehen Sie den vollständigen Ausführungspfad.

RAG Pipeline Builder

Erstellen Sie Retrieval-Augmented-Generation-Flows mit Nodes für Chunking, Embedding, Ähnlichkeitssuche und Reranking.

Volle Observability

Jeder Prompt, jede Antwort, Token-Anzahl und Latenz wird protokolliert. Spielen Sie jede Ausführung nach, um genau zu verstehen, was passiert ist.

Nachvollziehbarkeit & Compliance

Erstellen Sie audit-fähige Erklärungen von AI-Entscheidungen. Erfüllen Sie EU AI Act, SOC 2 und interne Governance-Anforderungen.

Funktionen

Entwickelt für AI-Teams

Multi-Modell-Unterstützung

Wechseln Sie zwischen OpenAI, Anthropic, lokalen Modellen oder benutzerdefinierten Endpunkten durch einfaches Austauschen eines Nodes.

Vector-Store-Nodes

Verbinden Sie Qdrant, Pinecone, Weaviate oder pgvector für semantische Suche und Retrieval.

Tool Calling

Geben Sie Agents Zugriff auf API, Datenbanken und Code-Ausführung über sandboxed Tool-Nodes.

Evaluierungsschleifen

Erstellen Sie automatisierte Eval-Pipelines, die Prompts bei jeder Änderung gegen Golden Datasets testen.

Guardrails

Fügen Sie Inhaltsfilter, PII-Erkennung und Ausgabevalidierungs-Nodes zu jeder Agent-Pipeline hinzu.

Streaming-Ausgabe

Streamen Sie LLM-Antworten in Echtzeit an UIs und behalten Sie dabei die vollständige Audit-Spur bei.

Bereit, vertrauenswürdige AI in Produktion zu bringen?

Erfahren Sie, wie Flow-Like Ihrem Team helfen kann, zuverlässige, nachvollziehbare AI-Systeme zu erstellen. Buchen Sie eine Demo für Ihren spezifischen AI-Anwendungsfall.