Beschreibung
Orq.ai bietet eine umfassende Plattform für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten und adressiert die Herausforderungen von KI-Drift, Halluzinationen und Regression. Die Plattform ermöglicht es Teams, mit robusten Qualitätstoren zu erstellen, die Leistung in der Produktion zu beobachten, anhand realer Metriken zu bewerten und Workflows zur kontinuierlichen Verbesserung zu implementieren. Dies umfasst die Konfiguration intelligenter Agenten mit Speicher und Tools, die Echtzeit-Nachverfolgung jedes Prompts und jeder Tool-Aufrufs sowie die Bewertung von Ausgaben anhand verschiedener Evaluatoren.
Die Plattform erleichtert das Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Agenten auf einem einzigen Stack. Zu den Kernkomponenten gehört das AI Gateway, das eine einheitliche API für die Weiterleitung von Anfragen an über 400 Modelle von 28 Anbietern bietet, mit integrierten Fallbacks, Wiederholungsversuchen und Kostentransparenz. AI Observability bietet detaillierte Traces über mehrstufige Agenten hinweg und verfolgt Latenz, Token-Verbrauch und Fehlerarten. Evals ermöglichen eine sichere Bereitstellung durch Offline- und Online-Bewertungen, die einen direkten Vergleich von Versionen anhand kritischer Metriken ermöglichen. Der Control Tower bietet KI-Governance mit einer zentralen Ansicht aller Agenten, Tools und Modelle sowie Überwachung von Kosten, Compliance und Risiken.
Orq.ai fördert die Zusammenarbeit und Effizienz mit einer Shared Library zur Organisation von Prompts, Skills, MCPs, Tools und Wissen, wodurch diese teamsübergreifend wiederverwendbar und versioniert werden. Die Plattform ist Framework-agnostisch und unterstützt beliebte Tools wie LangGraph, OpenAI Agents, CrewAI und Vercel AI sowie jeden OpenTelemetry-Stack. Zusätzliche Funktionen umfassen Orq MCP & Skills zum Abfragen von Traces und Ausführen von Experimenten in einfacher Sprache, Identities zum Verknüpfen von Traces mit Benutzern oder Mandanten mit Quoten pro Identität, eine Feedback-API zum Erfassen von Benutzerbewertungen und Korrekturen sowie einen Auto Router zur Optimierung der Modellauswahl basierend auf Kosten, Latenz oder Qualität.
Unternehmen profitieren von einer schnelleren Markteinführung, verbesserter Zusammenarbeit und reduzierter manueller Arbeit. Orq.ai ermöglicht es Teams, KI-Lösungen schneller bereitzustellen, insbesondere für komplexe Anwendungsfälle. Die Plattform unterstützt flexible Bereitstellungsmethoden, einschließlich Cloud, Hybrid oder On-Premises, mit unternehmensweiter Sicherheit und Optionen für die Datenresidenz. Sie bietet auch Funktionen für den Datenschutz, wie z. B. die Festlegung von Datenaufbewahrungsrichtlinien und das Maskieren sensibler Felder, sowie unternehmensweite Zugriffskontrollen und Audit-Protokollierung zur Einhaltung von Vorschriften.
Orq.ai's Kernfunktionen
Agenten-Lebenszyklusmanagement
AI Gateway mit über 400 Modellen von mehr als 28 Anbietern
AI Observability für Echtzeit-Tracing und Überwachung
Evals für Offline- und Online-Tests und Versionsvergleiche
KI-Governance mit Überwachung von Kosten, Compliance und Risiken
Shared Library für wiederverwendbare Prompts, Skills und Tools
Framework-agnostische Integrationen (LangGraph, CrewAI, etc.)
AI Router zur Optimierung der Modellauswahl
Identitätsmanagement für Kostenattribution und Quoten
Feedback-API zum Erfassen von Benutzerbewertungen und Korrekturen
Datenresidenzoptionen (EU, benutzerdefinierte Regionen)
Enterprise-Sicherheits- und Compliance-Funktionen
Wie verwendet man Orq.ai?
Konfigurieren: Richten Sie intelligente Agenten mit Speicher, Tools und Echtzeit-Ausführung ein.
Starten: Stellen Sie Agenten bereit und verwalten Sie sie über die Plattform.
Nachverfolgen: Erfassen Sie jeden Prompt, jeden Tool-Aufruf und jeden Abrufvorgang in Echtzeit.
Messen: Bewerten Sie Ausgaben mit LLM-as-judge-, Code- und menschlichen Überprüfungs-Evaluatoren.
Iterieren: Verwenden Sie Produktionsdaten, um Datensätze und Agenten zu verbessern.
Verwalten: Überwachen Sie Kosten, Compliance und Risiken für alle bereitgestellten Agenten.
Orq.ai's Anwendungsfälle
- KI-Agentenentwicklung
- Modell-Routing
- KI-Observability
- KI-Governance
- Prompt Engineering
- Kontinuierliche Verbesserung
- Kostenmanagement
- Framework-Integration









