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Einführung:
Open-Source-LLMOps-Plattform für zuverlässige KI-Apps.
Hinzugefügt am:
Dec 02 2025
Monatliche Besucher:
32.8K
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Agenta Produktinformationen

Was ist Agenta?

Agenta ist eine Open-Source-LLMOps-Plattform, die für den Aufbau zuverlässiger und robuster KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie bietet eine umfassende Suite von Tools für das Management von Prompts, das Engineering von Prompts, die Bewertung von LLMs, das Debugging und die Überwachung komplexer LLM-Anwendungen. Die Plattform zielt darauf ab, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Fachexperten zu erleichtern, damit sie LLM-Anwendungen schneller und mit mehr Vertrauen bereitstellen können, indem sie von verstreuten Arbeitsabläufen zu strukturierten Prozessen übergehen.

Wie benutzt man Agenta?

Benutzer können Agenta nutzen, um ihre Prompts zu zentralisieren, Experimente in einem einheitlichen Playground durchzuführen, verschiedene Prompts und Modelle nebeneinander zu vergleichen und Änderungen mit einer vollständigen Versionshistorie nachverfolgen. Die Plattform unterstützt automatisierte und menschliche Bewertungen zur Validierung von Änderungen und bietet Tools zum Nachverfolgen jeder Anfrage, zum Debuggen von Fehlerpunkten und zur Überwachung der Produktionsleistung. Sie ermöglicht auch die Zusammenarbeit, indem Produktmanager und Fachexperten Prompts direkt von der Benutzeroberfläche aus bearbeiten und Bewertungen durchführen können.

Agenta's Hauptmerkmale

Prompt-Management (Engineering, Versionierung, einheitlicher Playground)

LLM-Bewertung (automatisiert, menschlich, vollständige Nachverfolgung, Integrationen)

Beobachtbarkeit (Nachverfolgung, Debugging, Überwachung, Feedback-Schleife)

Zusammenarbeitstools (UI für Experten, Bewertungen für PMs, API/UI-Parität)

Open-Source und modellagnostisch

Agenta's Anwendungsfälle

#1

Zuverlässige LLM-Anwendungen kollaborativ aufbauen und iterieren.

#2

Systematische Bewertung der LLM-Leistung und Validierung der Änderungen mit Beweisen.

#3

Debugging komplexer KI-Systeme durch Nachverfolgung von Anfragen und Lokalisierung von Fehlern.

#4

Zentralisierung des Managements von Prompts und Versionskontrolle über Teams hinweg.

#5

Einfache Beteiligung nicht-technischer Fachexperten an der Erstellung und Bewertung von Prompts.

FAQ von Agenta

Was ist Agenta?

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Agenta Preise

Hobby

Kostenlos / Monat

2 Benutzer und 5.000 Traces pro Monat inklusive. Unbegrenzte Prompts, 2 Sitze inklusive, 20 Bewertungen / Monat inklusive, 5.000 Traces / Monat inklusive, 30 Tage Aufbewahrungsfrist, Community-Support über Github.

Pro

49 USD / Monat

3 Benutzer und 10.000 Traces pro Monat inklusive, danach nach Verbrauch. Bis zu 10 Sitze, unbegrenzte Bewertungen, 10.000 Traces / Monat inklusive, danach 5 USD für jeden 10.000, In-App-Support, 90 Tage Aufbewahrungsfrist.

Business

399 USD / Monat

Unbegrenzte Sitze und 1 Million Traces pro Monat inklusive. Alles von Pro, rollenbasierte Zugriffskontrolle, SOC2-Berichte, privater Slack-Kanal, 365 Tage Aufbewahrungsfrist, SSO und MFA (bald), Geschäftliche SLA.

Enterprise

Benutzerdefiniert

Personalisierter Service und Unternehmenssicherheit für große Teams. Alles von Business, volumenbasierte Preisgestaltung, Audit-Protokolle, benutzerdefinierte Aufbewahrungsfristen, Bring Your Own Cloud, dedizierter Support, selbst gehostete Bereitstellungsoptionen, Sicherheitsüberprüfungen, benutzerdefinierte SLA, benutzerdefinierte Bedingungen & DPA.

Analyse von Agenta

Agenta Website-Traffic-Analyse

Aktueller Website-Verkehr

Monatliche Besuche
32.8K
Durchschnittliche Dauer des Besuchs
00:00:41
Seiten pro Besuch
3.22
Absprungrate
35.70%
Aug 2025 - Aug 2026 Gesamter Website-Verkehr

Geografischer Verkehr

Top 5 Regionen

United States
42.09%
India
10.73%
United Kingdom
8.74%
Brazil
7.63%
France
4.74%
Aug 2025 - Aug 2026 Nur Desktop-Geräte

Quellen des Website-Verkehrs

Direkt
41.32%
SearchOrganic
35.01%
Referral
9.42%
SocialOrganic
4.64%
DisplayAds
2.50%
Mail
2.42%
Affiliate
1.44%
GenAi
1.38%
SearchPaid
1.31%
SocialPaid
0.57%
Aug 2025 - Aug 2026 Weltweit nur Desktop-Geräte

Top-Keywords

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