Local-first AI-orkestratie

Agent Argo

Je beschrijft een doel. Een CEO-AI plant, delegeert aan gespecialiseerde agenten en controleert het resultaat voordat het als voltooid geldt — lokaal op je apparaat, niet in de een of andere cloud-blackbox.

Downloaden voor Windows Gratis starten
CEO-AIEén interface in plaats van veel prompts: begrijpen, plannen, delegeren, controleren
LeveranciersneutraalCloudaanbieders en lokale modellen, gecombineerd op basis van sterkte en prijs
Local-firstProjecten, runs, kennis en auditgegevens blijven op je apparaat
Telemetrie

Gemeten, niet beweerd

Argo meet de kosten per geaccepteerd resultaat — niet tokens. Deze cijfers komen uit geanonimiseerde opt-in-telemetrie van echte installaties: alleen geaggregeerde getallen, nooit projectinhoud.

Nog niet genoeg geanonimiseerde gebruiksgegevens om cijfers te tonen — ze verschijnen zodra de minimale steekproefomvang is bereikt.

Positionering

Geen chatbot. Een kunstmatig softwareteam

Eén enkele agent levert snel een plausibele oplossing. Maar plausibiliteit is geen betrouwbaarheid. Argo behandelt planning, uitvoering, controle en vrijgave als afzonderlijke verantwoordelijkheden — zoals een goed team.

Orkestratie

Een team in plaats van één denkspoor

Argo splitst de taak op, verdeelt deze over gespecialiseerde rollen en laat ze elkaar tegenspreken voordat er iets wordt geschreven. Dat legt zwakke plekken bloot die een enkele agent over het hoofd ziet.

Controle

Autonomie met vangrails

Wijzigingen ontstaan eerst als patch in een geïsoleerde omgeving en worden pas na controle overgenomen. Jij bepaalt wat Argo automatisch mag — kritieke acties blijven altijd apart beschermd.

Traceerbaarheid

Elke beslissing laat een spoor na

Elke run legt vast wat er is gebeurd: welke context, welk model, welke kosten, welke controle. Ook maanden later is nog te herleiden waarom een beslissing is genomen.

Werkwijze

Van vereiste naar geverifieerd resultaat

Je beschrijft een doel in natuurlijke taal. Argo maakt daar een plan van, orkestreert de juiste agenten en levert een resultaat dat niet alleen af lijkt, maar ook geverifieerd is.

  • Scheduler en replanner bepalen welke agenten en modellen echt nodig zijn
  • Onafhankelijke verifiers controleren resultaten in plaats van ze alleen samen te vatten
  • Contextpakketten leveren gericht de relevante delen van grote codebases
  • Git-modus: commits, branches en PR-beschrijvingen op basis van het verrichte werk
CEO-AI
Taak begrijpen, plan en task graph opstellen
Agententeam
Architectuur, ontwikkeling, QA, documentatie — met gestructureerde deliberatie
Verificatie
Tests, reviews, onafhankelijke controle-instanties, herstelruns
Resultaat
Geverifieerde patches, onderbouwingen en een volledig auditspoor
Rentabiliteit

De juiste maatstaf: kosten per geaccepteerd resultaat

Argo verbruikt voor een opdracht vaak meer tokens dan een enkele chat — en is toch goedkoper. Routinewerk draait op goedkope of lokale modellen, dure topmodellen worden alleen ingezet waar hun meerwaarde de meerkosten rechtvaardigt.

  • Intelligente modelroutering over prijsklassen heen, met verklaarbare modelkeuze
  • Budgetten, zachte en harde kostenlimieten, simulatie vóór de start
  • Minder pogingen, minder nawerk, minder reviewtijd — de duurste resource is menselijke arbeid
Routine
Contextzoeken, documentatie, eenvoudige controles → goedkope of lokale modellen
Veeleisend
Architectuur, complexe implementatie, foutanalyse → sterke modellen
Borging
Verificatie en escalatie alleen waar het meetbaar nut oplevert
Volgende stap

Betere resultaten met minder toezicht

Minder nawerk, minder reviewtijd, meer vertrouwen in het resultaat — dat is het verschil tussen een agent en een team.

Prijzen bekijken