Bauen und hosten Sie eigene KI-Agenten direkt auf Fronterio
Schreiben Sie einen System-Prompt, wählen Sie Werkzeuge, setzen Sie Guardrails, wählen Sie Ihr Modell (Anthropic, OpenAI oder selbst gehostetes Ollama auf Enterprise), klicken Sie auf Veröffentlichen. Fronterio führt den Agenten aus — setzt Guardrails zur Laufzeit durch, hofft nicht nur, dass das Modell Anweisungen im System-Prompt befolgt.
Tool-Integration-Stufen (built-in, MCP, OpenAPI, Webhook)
Guardrail-Erzwingung (nicht nur System-Prompt)
Externe Plattformen, die vor dem Versand verdrahtet werden müssen
Von gesteuerten Metadaten zum laufenden Agenten
Bisher war Fronterio die Governance- und Deployment-Schicht für KI-Agenten, die auf externen Plattformen laufen — Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Copilot Studio und so weiter. Agent Studio ändert das. Im Studio definierte Agenten laufen nativ auf Fronterio, mit jedem Guardrail zur Runtime erzwungen, anstatt in einen System-Prompt injiziert und gehofft zu werden.
Ein Studio-Agent hat einen System-Prompt, eine Modellauswahl, eine Reihe von Tool-Bindings und eine Guardrail-Konfiguration. Wenn ein kundenseitiger Benutzer eine Nachricht sendet, ruft Fronterio unsere KI-Engine auf (mit Streaming), führt die Tool-Use-Schleife aus, erzwingt jeden Guardrail bei jedem Tool-Call und streamt die Antwort über Server-Sent Events zurück. Wenn ein Tool eine Sperre trifft oder menschliche Freigabe erfordert, pausiert die Runtime die Sitzung, schreibt einen Governance-Eintrag und zeigt dem richtigen Reviewer eine Freigabekarte.
Vier Tool-Integration-Stufen decken die realistische Oberfläche ab: Built-in-Tools (RAG, Aufgaben, Metriken, Vorfälle), externe MCP-Server, die der Kunde bereits betreibt, jedes REST API über eine OpenAPI-Spec und Webhook-Tools, die mitten im Turn pausieren und auf einen kunden-gehosteten Executor warten, der zurückruft. Alle Credentials fließen durch denselben AES-256-GCM-Helfer wie die Deployment-Konnektoren.
Jede veröffentlichte Version ist unveränderlich. Rollback auf eine ältere Version stellt vollständig den Prompt, das Modell, die Tool-Bindings und die Guardrails wieder her, wie sie zur Veröffentlichungszeit waren. Sitzungen sind über einen CAS-basierten Advisory-Lock auf einen aktiven Request gleichzeitig beschränkt, sodass zwei Tabs sich nie gegenseitig korrumpieren. Das Test-Chat-Panel streamt Tokens live, sodass Sie Tool-Calls in Echtzeit debuggen können.
Agent Studio ist für den Enterprise-Plan gebaut. Es fügt sich in den bestehenden Governance- + Compliance-Stack ein — jede veröffentlichte Version durchläuft den 7-Gate EU AI Act-Compliance-Check, Guardrail-Verstöße werden automatisch in ai_incidents protokolliert, und das Audit-Log erfasst jedes Deployment. Studio ist der Unterschied zwischen Agenten auf Papier zu verfolgen und sie tatsächlich auszuliefern.
Bauen, testen, ausliefern an einem Ort
You are a customer support agent for Acme Corp. Help users with product questions and account issues. Log incidents when something goes wrong. Escalate refund requests to a human.
fronterio_log_incidentfronterio_create_taskslack__post_messagezendesk__create_ticketHITL
Einen KI-Agenten mit vs ohne Agent Studio bauen
Ohne Agent Studio
- Eine separate Plattform (Azure, Bedrock, etc.) verdrahten, nur um den Agenten zu betreiben
- Guardrails sind System-Prompt-Anweisungen, die das Modell ignorieren könnte
- Credentials, Secrets und Telemetrie über mehrere Dashboards verteilt
- HITL-Freigabe erfordert benutzerdefinierte Integrationsarbeit für jedes Tool
Mit Agent Studio
- Prompt schreiben, Veröffentlichen klicken, Endpoint ist live auf Fronterio
- Guardrails in der Runtime-Middleware bei jedem Tool-Call erzwungen
- Credentials, Telemetrie und Vorfälle alle in einem Governance-Eintrag
- HITL-Freigaben, Webhook-Callbacks und Ablauf-Cron eingebaut
Was Sie erhalten
Runtime-erzwungene Guardrails
Blockierte Aktionen, menschliche Freigabe-Gates, PII-Scrubbing, Rate-Limits und Konfidenz-Schwellen — alle in der Runtime-Middleware zwischen jedem Tool-Call erzwungen. Verstöße erstellen automatisch ai_incidents-Zeilen.
Vier Tool-Integration-Stufen
Built-in Fronterio-Tools (RAG, Aufgaben, Metriken, Vorfälle), externe MCP-Server, jedes REST API über OpenAPI und Webhook-Tools, die mitten im Turn pausieren für kunden-gehostete Executors.
Echtes Token-Streaming
Tokens streamen live über Server-Sent Events, während die KI sie generiert. Das Test-Chat-Panel zeigt Ihnen genau, was Ihr Agent macht, Schritt für Schritt, in Echtzeit.
Unveränderliche Versionen + Rollback
Jede Veröffentlichung erstellt einen unveränderlichen Versions-Snapshot (Prompt, Modell, Anbieter, Base-URL, Werkzeuge, Guardrails). Rollback ist ein Pointer-Flip. Guardrail- und Anbieter-Änderungen betreffen laufende Sessions erst nach der nächsten Veröffentlichung.
So funktioniert es
System-Prompt schreiben
Studio öffnen, beschreiben, was Ihr Agent macht. Guardrails werden separat konfiguriert, sodass Ihr Prompt auf die Aufgabe fokussiert bleibt.
Tools auswählen
Mit Built-in-Tools starten, einen externen MCP-Server verbinden, eine OpenAPI-Spec einfügen oder ein Webhook-Tool für volle Custom-Kontrolle verdrahten.
Im Studio-Chat testen
Tokens live streamen. Tool-Calls, Sperrungen und Freigaben in Echtzeit beobachten. Debuggen ohne Deployment.
Veröffentlichen
Compliance-Gate läuft. Neue unveränderliche Version wird erstellt. Endpoint geht live unter /api/agents/{id}/chat. Telemetrie fließt automatisch zurück.
“Agent Studio ist der Unterschied zwischen Ihren KI-Agenten auf Papier zu verfolgen und sie tatsächlich auszuliefern.”
Nur Enterprise
Agent Studio ist exklusiv im Enterprise-Plan verfügbar, neben Deployment Infrastructure und dem MCP Server.
Bauen Sie Ihren Custom-Agenten
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