KI-Agenten, ausgerichtet auf Ihren Datenschutz

Agenten ohne Code bauen, auf Ihre Dokumente stützen und wählen, wo das Modell läuft: Schweiz, EU oder global.

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Alles, was ein Agent braucht, ohne Code eingerichtet

Sie wählen, wo das Modell läuft

Wählen Sie eine Modellregion in der Schweiz, der EU oder global, bringen Sie eigene API-Keys mit oder deployen Sie On-Premises für vollständige Isolation.

Wissensdatenbanken mit Retrieval-Tests

Fassen Sie Text-, PDF- und Word-Dateien, gecrawlte Links und Frage-Antwort-Paare in Ordnern zusammen, die Sie für mehrere Agenten wiederverwenden, und testen Sie den Abruf vor dem Veröffentlichen.

Ihre APIs und MCP-Server als Tools

Fügen Sie REST-APIs mit ihrer Authentifizierung und ihren Schemas hinzu, oder MCP-Server über SSE oder Streamable HTTP, und debuggen Sie jeden Aufruf.

Ein Chat für jedes Modell

Ihr Team spricht in einem Chat mit seinen Agenten, egal welches Modell dahintersteht, und kann das Modell wechseln, ohne den Agenten neu zu bauen.

Guardrails

Schwärzen Sie persönliche Daten, erkennen Sie Prompt Injection, legen Sie Risikoschwellen fest und blockieren Sie die Wörter, Muster und Themen, die Sie ausschließen.

Dort veröffentlichen, wo Menschen arbeiten

Betten Sie einen Agenten mit einem Script-Tag in Ihre Website ein, teilen Sie ihn als eigenständige Seite oder QR-Code, oder rufen Sie ihn aus einem Logic-Workflow auf.

Komponierbarkeit für Ihre KI-Anwendungsfälle

Drei Fundamentebenen. Eine Anwendungsebene. Konzentrieren Sie sich auf die Anwendung, nicht auf die Orchestrierung.

  1. ModelleVerbinden Sie mehrere Modelle von jedem Anbieter oder hosten Sie Ihre eigenen. Wechseln Sie ohne Neuaufbau.Modellfundament
  2. WissensdatenbankenErstellen Sie benutzerdefinierte Wissensdatenbanken für RAG-gestützte Agentenantworten.Agenten-Grundlage
  3. Tools & MCPVerbinden Sie Ihre APIs und MCP-Server für agentische KI-Workflows.Agenten-Grundlage
  4. WorkflowsVisueller Workflow-Builder. JSON-DAG im Hintergrund. Keine benutzerdefinierten Werkzeuge erforderlich.Workflow Foundation

Anwendungsschicht

  • Modular
  • Interoperabel
  • Agil

Konzentrieren Sie sich auf die Anwendung, ohne sich um die KI-Orchestrierung zu kümmern

Von der Vorlage zum veröffentlichten Agenten

Agenten werden in der Konsole unter agents.seliseblocks.com erstellt. Ihre Website spricht über das Embed-Script mit ihnen, und Logic-Workflows rufen sie mit dem AI-Agent-Node auf.

  1. Mit einer Vorlage beginnen

    Wählen Sie Kundenservice, IT-Support oder HR-Assistent, oder beginnen Sie leer. Sequenzielle Agenten antworten in einem Durchgang, Reasoning-Agenten planen Antworten über mehrere Schritte.

  2. Wissen, Tools und Guardrails hinzufügen

    Verbinden Sie Wissensdatenbank-Ordner, fügen Sie Ihre APIs und MCP-Server hinzu, wählen Sie das Modell und legen Sie die Guardrails fest.

  3. Testen und veröffentlichen

    Probieren Sie den Agenten im Playground aus, lesen Sie im Gesprächsprotokoll die Schritte, Tools und Quellen jeder Antwort und veröffentlichen Sie ihn dann.

<script
  src="https://gpt.seliseblocks.com/embed.js"
  data-widget-id="<widget-id>"
  data-widget-type="chat"
  data-project-key="<x-blocks-key>"
  data-app-domain="https://<your-app-domain>"
  data-app-mode="prod">
</script>

Modelle und Tools

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • OpenRouter
  • Your own model endpoint
  • MCPSSE
  • MCPStreamable HTTP

Neueste Änderungen an Agents

Alle Updates zu Agents

Fragen zu Agents

Wo laufen die Modelle meiner Agenten?

Sie wählen die Modellregion: Schweiz, EU oder global. Sie können auch eigene API-Keys mitbringen, Ihren eigenen Modell-Endpunkt anbinden oder On-Premises deployen.

Welche Modelle kann ein Agent nutzen?

Vorkonfigurierte Blocks Models, also auf Azure gehostete OpenAI-Modelle, die APIs von OpenAI und Anthropic mit Ihrem eigenen Key, Deployments auf Azure oder OpenRouter sowie eigene oder selbst gehostete Modelle über eine API-URL.

Wie binde ich einen Agenten in meine Website oder App ein?

Veröffentlichen Sie ihn und fügen Sie das Embed-Script in Ihre Website ein, teilen Sie ihn als eigenständige Seite, oder rufen Sie ihn mit dem AI-Agent-Node aus einem Logic-Workflow auf.

Was kann ein Agent als Wissen nutzen?

Text und Markdown, Dateien wie PDF- und Word-Dokumente, Website-Links, die er regelmäßig neu crawlen kann, und Frage-Antwort-Paare, abgelegt in Ordnern, die Sie für mehrere Agenten wiederverwenden können.

Starten Sie mit einem kostenlosen Projekt

Registrieren Sie sich auf os.seliseblocks.com und erstellen Sie ein Projekt, oder fügen Sie einen einzigen Prompt in Claude Code, Codex oder Cursor ein und lassen Sie Ihren Agenten das Projekt über die Blocks CLI einrichten.

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