Ein Arbeitsauftrag, geplant, delegiert und geprüft von einem künstlichen Softwareteam

Argo ist eine vollständige Arbeitsumgebung für Softwareentwicklung, Analyse, Planung, Qualitätssicherung und Wissensmanagement — kein Chatbot. Projekte sind an lokale Ordner gekoppelt, jede Ausführung ist ein nachvollziehbarer Run, und Ergebnisse gelten erst nach Prüfung als fertig.

Was Argo ist

Unsere CORE AGENT-Technologie

Eine eigenständige Architektur, die lokal auf deinem Gerät läuft und komplette Arbeitsaufträge plant, delegiert, ausführt und prüft. Code und Wissen bleiben bei dir. Cloud-Anbieter und lokale Modelle laufen nebeneinander, nach dem BYOK-Prinzip (Bring Your Own Key) — kein Lock-in an einen Hersteller.

CORE

Die Engine, die deine Aufgabe versteht, plant und mitdenkt.

Collaborative Orchestration & Reasoning Engine

AGENT

Abgestimmte KI-Experten, die als Team zusammenarbeiten.

Aligned Generative Experts in a Networked Team

KontextintelligenzStufenverfügbarkeit ansehen — ein tree-sitter-basierter Index liefert gezielte Kontextpakete statt ganzer Repos
Memory & Skills — projektbezogenes Wissen und wiederkehrende Arbeitsmuster werden versioniert festgehalten
Dream Mode — Leerlaufzeiten konsolidieren und bereinigen das Gespeicherte automatisch
Team-Lizenz & LAN-SyncStufenverfügbarkeit ansehen — Geräte derselben Lizenz teilen Wissen im lokalen Netzwerk, ohne Cloud-Umweg
Signierte Updates — Installer, Reparatur und Aktualisierung laufen über kryptografisch geprüfte Manifeste

Arbeitsweise

Ein vollständiger Entwicklungsprozess, keine Abfolge von Prompts

Planung, Umsetzung, Review, Korrektur und Abnahme sind getrennte Verantwortlichkeiten. Jeder Run hat eigene Richtlinien, Budgets, Modellentscheidungen und Ereignisprotokolle.

Verstehen & planen

Du beschreibst ein Ziel in natürlicher Sprache. Die CEO-KI erzeugt ein internes Verständnis der Aufgabe und zerlegt komplexe Anforderungen in einen Task-Graphen mit Abhängigkeiten, Prioritäten und Alternativpfaden.

Delegieren & deliberieren

Spezialisierte Rollen — Architektur, Entwicklung, QA, Dokumentation, Verifikation — entwickeln unabhängige Hypothesen, sammeln Evidenz, kritisieren sich gegenseitig und überarbeiten ihre Positionen.

Prüfen & anwenden

Änderungen entstehen patch-first in Sandbox oder Git-Worktree und werden erst nach erfolgreicher Prüfung angewendet. Konflikte werden erkannt, nie stillschweigend überschrieben.

Warum Argo?

Orchestrierung und Governance über beliebigen Modellen

Argo versucht nicht, jeden Spezialisten in seinem Gebiet zu schlagen. Es ist die Orchestrierungs- und Governance-Schicht über beliebigen Modellen — das eigentliche Produkt ist ein belastbarer, überprüfbarer und lernfähiger Prozess für agentische Softwareentwicklung.

Verlässlichkeit

Erzeugung und Prüfung sind getrennt

Ein einzelner Agent liefert schnell eine plausible Lösung — und scheitert gelegentlich spektakulär. Argo trennt Erzeugung und Prüfung: Tests, Reviews, Verifikationsschritte und unabhängige Prüfer entscheiden, wann etwas fertig ist. Das verschiebt die Qualitätsverteilung nach oben.

Anbieterneutral

Kein Lock-in, beste Kombination

Cloud-Anbieter und lokale Modelle parallel, je nach Stärke eingesetzt. API-Schlüssel bleiben verschlüsselt auf deinem Gerät. Die Modellwahl ist keine Blackbox — du siehst, welche Modelle betrachtet, welche ausgeschlossen wurden und warum.

Kontrollierte Autonomie

Du bestimmst die Stufe

Nur planen, vor jeder Änderung fragen, kleine Änderungen automatisch oder weitreichende Rechte — fein abgestuft. Risikoaktionen wie kritische Befehle, Löschvorgänge oder Downloads bleiben auch in hohen Stufen gesondert geschützt.

Messbarer Mehrwert

Zusammenarbeit, weil sie nachweisbar hilft

Argo vergleicht die Leistung des Agententeams mit dem besten Einzelagenten und misst den Qualitätsgewinn als Collective Intelligence Lift. Eine Eval-Infrastruktur mit Regressionstests und Quality Lab bewertet Verbesserungen an Kennzahlen, nicht an Eindrücken.

Wirtschaftlichkeit

Rechnet sich das?

Ja — aber an der richtigen Kennzahl gemessen. Nicht „Kosten pro Anfrage", sondern „Kosten pro akzeptiertem Ergebnis". Argo investiert bewusst zusätzliche Prüfungen und Token, um Anläufe, Nacharbeit und Review-Zeit zu sparen — die um Größenordnungen teurere Ressource ist menschliche Arbeit.

Routinearbeit auf günstigen oder lokalen Modellen, Spitzenmodelle nur wo der Mehrwert die Kosten rechtfertigt
Budgets weich oder hart durchsetzbar, Simulation von Aufwand und Qualität vor dem Start
Ehrlich gesagt: für einen Tippfehler ist Argo überdimensioniert — der Nutzen steigt mit Komplexität, Fehlerkosten und Projektdauer

Run-Timeline
Kontextquellen, Modellentscheidungen, Kosten, Dateizugriffe, Prüfungen, Fehlerbehandlungen.

Replay
Auch lange nach Abschluss nachvollziehen, warum entschieden wurde und welche Agenten beteiligt waren.

Audit-Export
Schwärzungsprofile für technische Nachweise, Compliance-Dokumentation und Support-Pakete.

Einsatz

Für Teams, die mehr brauchen als einen Coding-Agenten

Argo richtet sich an Nutzer und Teams, die geprüfte Ergebnisse bei kontrollierbarem Risiko und messbarer Qualität brauchen — nicht einfach mehr Autonomie. Sieben Editionen von Free bis Enterprise decken das ab — vom Ausprobieren bis zum großen Dev-Team mit SSO und zentraler Administration. Details auf der Preise-Seite.

Softwareentwicklung
Refactorings, Migrationen, Features, Fehleranalyse, Tests — der stärkste Anwendungsbereich.

Qualität & Sicherheit
Reviews, defensive Sicherheitsanalysen, Compliance-Nachweise, Audits.

Wissensarbeit
Architekturentscheidungen, technische Forschung, Datenanalyse, Dokumentation.

Struktur und Gedächtnis, die ein einzelnes Modell nicht hat

Argo ergänzt die Fähigkeiten moderner Modelle um Struktur, Gedächtnis, Arbeitsteilung, Kritik, Verifikation und Prozessdisziplin — alle Einsatzgebiete im Detail auf der Fähigkeiten-Seite.

Für Windows herunterladen Fähigkeiten ansehen Framework ansehen

Der Installer richtet Argo ein und hält es aktuell — Updates, Reparatur und Deinstallation inklusive.