Local-first AI-Orchestrierung

Agent Argo

Du beschreibst ein Ziel. Eine CEO-KI plant, delegiert an spezialisierte Agenten und prüft das Ergebnis, bevor es als fertig gilt — lokal auf deinem Gerät, nicht in irgendeiner Cloud-Blackbox.

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CEO-KIEine Schnittstelle statt vieler Prompts: verstehen, planen, delegieren, prüfen
AnbieterneutralCloud-Anbieter und lokale Modelle, kombiniert nach Stärke und Preis
Local-firstProjekte, Runs, Wissen und Audit-Daten bleiben auf deinem Gerät
Telemetrie

Gemessen, nicht behauptet

Argo misst den Preis pro akzeptiertem Ergebnis — nicht Token. Diese Kennzahlen stammen aus anonymisierter Opt-in-Telemetrie echter Installationen: nur aggregierte Zahlen, nie Projektinhalte.

Noch nicht genügend anonymisierte Nutzungsdaten für eine Anzeige — die Kennzahlen erscheinen, sobald die Mindeststichprobe erreicht ist.

Positionierung

Kein Chatbot. Ein künstliches Softwareteam

Ein einzelner Agent liefert schnell eine plausible Lösung. Plausibilität ist aber nicht Verlässlichkeit. Argo behandelt Planung, Umsetzung, Prüfung und Freigabe als getrennte Verantwortlichkeiten — wie ein gutes Team.

Orchestrierung

Ein Team statt einer Denkspur

Argo zerlegt die Aufgabe, verteilt sie an spezialisierte Rollen und lässt sie sich gegenseitig widersprechen, bevor etwas geschrieben wird. Das findet Schwachstellen, die ein einzelner Agent übersieht.

Kontrolle

Autonomie mit Leitplanken

Änderungen entstehen erst als Patch in einer isolierten Umgebung und werden erst nach Prüfung übernommen. Du legst fest, was Argo automatisch darf — kritische Aktionen bleiben immer gesondert geschützt.

Nachvollziehbarkeit

Jede Entscheidung hat eine Spur

Jeder Run protokolliert, was passiert ist: welcher Kontext, welches Modell, welche Kosten, welche Prüfung. Auch Monate später lässt sich nachvollziehen, warum eine Entscheidung getroffen wurde.

Arbeitsweise

Von der Anforderung zum geprüften Ergebnis

Du beschreibst ein Ziel in natürlicher Sprache. Argo erzeugt daraus einen Plan, orchestriert die passenden Agenten und liefert ein Ergebnis, das nicht nur fertig aussieht, sondern geprüft wurde.

  • Scheduler und Replanner entscheiden, welche Agenten und Modelle wirklich nötig sind
  • Unabhängige Verifizierer prüfen Ergebnisse, statt sie nur zusammenzufassen
  • Kontextpakete liefern gezielt die relevanten Teile großer Codebasen
  • Git-Modus: Commits, Branches und PR-Beschreibungen aus der geleisteten Arbeit
CEO-KI
Aufgabe verstehen, Plan und Task-Graph erstellen
Agenten-Team
Architektur, Entwicklung, QA, Doku — mit strukturierter Deliberation
Verifikation
Tests, Reviews, unabhängige Prüfinstanzen, Reparaturläufe
Ergebnis
Geprüfte Patches, Begründungen und vollständige Audit-Spur
Wirtschaftlichkeit

Die richtige Kennzahl: Kosten pro akzeptiertem Ergebnis

Argo verbraucht für einen Auftrag oft mehr Token als ein einzelner Chat — und ist trotzdem günstiger. Routinearbeit läuft auf günstigen oder lokalen Modellen, teure Spitzenmodelle werden nur dort eingesetzt, wo ihr Mehrwert die Mehrkosten rechtfertigt.

  • Intelligentes Modell-Routing über Preisklassen hinweg, mit erklärbarer Modellwahl
  • Budgets, weiche und harte Kostenlimits, Simulation vor dem Start
  • Weniger Anläufe, weniger Nacharbeit, weniger Review-Zeit — die teuerste Ressource ist menschliche Arbeit
Routine
Kontextsuche, Doku, einfache Prüfungen → günstige oder lokale Modelle
Anspruchsvoll
Architektur, komplexe Implementierung, Fehleranalyse → starke Modelle
Absicherung
Verifikation und Eskalation nur, wo sie messbaren Nutzen bringt
Nächster Schritt

Bessere Ergebnisse mit weniger Aufsicht

Weniger Nacharbeit, weniger Review-Zeit, mehr Vertrauen ins Ergebnis — das ist der Unterschied zwischen einem Agenten und einem Team.

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