Multi-Agenten-KI,
unter Kontrolle.
Orchestrieren Sie KI-Agenten in einer Baumarchitektur — mit nativem Human-in-the-Loop, vollständiger Nachvollziehbarkeit und auditierbarem Decision Trail, vom visuellen Editor bis zur Produktion.
Der moderne Weg, KI-Agenten zu orchestrieren
Das Problem
Sie wollen KI-Agenten.
Aber können Sie ihnen vertrauen?
Unternehmen wollen KI-Agenten einsetzen, fürchten aber den Kontrollverlust, fehlende Transparenz und mangelnde Nachvollziehbarkeit.
Unkontrollierte Agenten
Ein uneingeschränkter Agent kann halluzinieren, in Endlosschleifen geraten oder auf sensible Daten zugreifen, die er niemals sehen sollte.
Keine Transparenz
Sie wissen nicht, was der Agent tut, warum er eine bestimmte Entscheidung getroffen hat oder wie viel er Sie kostet.
Keine Governance
Keine menschliche Freigabe, kein Audit-Trail, keine Aufgabentrennung. Viel Erfolg beim nächsten Compliance-Audit.
Kontrollierte Autonomie
Das Framework für KI, die Sie steuern können
Agenten agieren autonom innerhalb ihrer Grenzen — doch diese Grenzen sind strikt, beobachtbar und systemseitig durchgesetzt.
Strukturierte Hierarchie
Jeder Agent hat eine definierte Rolle und Zuständigkeit
Baumarchitektur statt Mesh-Chaos. Ein Agent kann nur mit seinen untergeordneten Agenten kommunizieren — keine lateralen Aufrufe, keine Überraschungen.
Vollständige Observability
Sie sehen alles, in Echtzeit
Jeder Tool-Aufruf, jede Delegation, jede Kostenposition — lückenlos nachvollziehbar. Debuggen Sie komplexe Multi-Agenten-Abläufe mit vollständiger Transparenz.
Human-in-the-Loop
Menschen entscheiden, wenn es darauf ankommt
Nativer UserNode, KB-Review-Modus, Inbox mit E-Mail-Benachrichtigungen. Der Mensch ist von Anfang an integriert, nicht nachträglich angebaut.
Native Auditierbarkeit
Jede Entscheidung erklärt und nachverfolgt
Der Decision Trail erfasst jede Entscheidung eines Agenten vor der Aktion. Strukturierter Bericht + LLM-generierte Erzählung — bereit für Compliance, Post-Incident-Audits und kundenseitige Erklärbarkeit.
In Aktion erleben
Kontrollierte und auditierbare Autonomie, vom Entwurf bis zur Produktion
Jede Säule ist ins Produkt integriert — nicht nachträglich angeschraubt. So sieht das in der Praxis aus.
Jeder Agent kennt seinen Platz
Entwerfen Sie Multi-Agenten-Workflows als visuellen Baum. Jeder Knoten hat eine definierte Rolle, sein eigenes LLM und explizite Tools. Agenten kommunizieren nur mit ihren untergeordneten Knoten — keine lateralen Aufrufe, kein emergentes Chaos. Die gesamte Architektur auf einen Blick.
- Baumarchitektur statt Mesh
- LLM- & Tool-Zuweisung pro Agent
- Gateway-Knoten für API, Slack, E-Mail
Jede Entscheidung in Echtzeit nachverfolgen
Sehen Sie jeden Tool-Aufruf, jede Delegation zwischen Agenten, jede Antwort im Rückfluss durch den Baum. Verstehen Sie, warum ein Agent eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Verfolgen Sie Kosten pro Modell, pro Agent, pro Konversation. Debugging mit vollständiger Transparenz.
- Echtzeit-Konversationsverfolgung
- Sichtbarkeit von Tool-Aufrufen & Delegationen
- Multi-Modell-Kostenverfolgung
Menschliches Urteil, wenn es zählt
Agenten eskalieren an Ihr Team, wenn menschliche Einschätzung gefragt ist. Der Knowledge-Base-Review-Modus stellt sicher, dass keine Inhalte ohne Freigabe geändert werden. Teammitglieder antworten über die Inbox mit E-Mail-Benachrichtigungen — das erfasste Wissen fließt automatisch zurück.
- Native UserNode-Eskalation
- KB-Review-Modus für Governance
- E-Mail-Benachrichtigungen & Inbox
Selbstpflegende Wissensdatenbank mit Knowledge Graph
Der KI-Librarian kuratiert Ihre Wissensdatenbank automatisch nach jeder Konversation — organisiert Dokumente, dedupliziert Inhalte und hält Informationen aktuell. Der Knowledge Graph extrahiert automatisch Entitäten und Beziehungen, sodass Agenten Zusammenhänge zwischen Konzepten erkunden können. Hybride semantische und Keyword-Suche. Review-Modus für volle Governance.
- Automatische Kuration durch KI-Librarian
- Knowledge Graph mit Entitätsextraktion
- Hybride Suche (semantisch + Keyword)
Erklären Sie jede Entscheidung Ihrer Agenten
Das log_decision-Tool wird automatisch injiziert, wenn der Decision Trail aktiv ist. Jeder Agent dokumentiert seine Entscheidungen, bevor er handelt. Sie erhalten einen strukturierten Bericht (geordnete Entscheidungen, Agent, Zeitstempel, Begründung) plus eine bei Bedarf LLM-generierte Erzählung. Kein Overhead, wenn deaktiviert.
- Auto-injiziertes log_decision-Tool
- Strukturierter Bericht + LLM-Narrativ
- Pro-Konversations-Snapshot (unveränderlich)
So funktioniert's
In wenigen Minuten einsatzbereit
Drei Schritte zu produktionsfertigen KI-Agenten.
Agenten entwerfen
Visueller Drag-and-Drop-Editor. Erstellen Sie Ihren Agentenbaum, weisen Sie jedem Agenten eine Rolle, ein LLM-Modell und spezifische Tools zu. Fügen Sie Gateway-Knoten als Einstiegspunkte hinzu.
Wissen & Tools anbinden
Wissensdatenbanken anbinden, Integrationen konfigurieren. 60 vorgefertigte Tools aus 9 Integrationen sofort einsatzbereit — oder eigene Tools ohne Code erstellen.
Bereitstellen & überwachen
Aktivieren Sie Ihren Stack. Überwachen Sie Konversationen in Echtzeit, verfolgen Sie Kosten über alle Modelle und lassen Sie den Librarian Ihre KB kontinuierlich verbessern.
Funktionen
Leistung innerhalb des Regelwerks
Alles, was Ihre Agenten für den Betrieb im großen Maßstab benötigen — gesteuert, beobachtbar und produktionsbereit.
Decision Trail
Automatischer Audit-Trail von Agentenentscheidungen. Strukturierte + LLM-Narrativ-Berichte. Entwickelt für Compliance und Erklärbarkeit.
Agenten-spezifische Steuerung
Sandboxing, Netzwerk, Planung, Kompaktierung — pro Agent konfigurierbar. Least-Privilege by Design.
Garantierte Terminierung
Iterationslimits, Fehlerfortpflanzung, belastbare Retry-Strategie — keine bösen Überraschungen auf der Rechnung.
Multimodal
Bilder, PDFs, Textdateien. Ihre Agenten sehen, lesen und analysieren jedes Format.
60 Tools, 9 Integrationen
HubSpot, Gmail, Slack, Brevo, Resend, Airtable, Apollo, GitHub, Tavily. CRM, E-Mail, Akquise, Webrecherche, Daten.
Websuche
Native Websuche während der Agentenverarbeitung. Agenten recherchieren in Echtzeit.
Wissensdatenbank
Hybride semantische und Keyword-Suche. KI-Librarian für autonome oder überwachte Kuration.
Knowledge Graph
Automatische Extraktion von Entitäten und Beziehungen. Erkunden Sie, wie Konzepte in Ihrer Wissensdatenbank zusammenhängen.
Geplante Aufgaben
Proaktive Agenten: Follow-ups, Nurturing, regelmäßige Prüfungen. Wakeups nativ planen.
Dateisystem
Gemeinsamer Dateispeicher für alle Agenten. Zusammenarbeit an Dokumenten, Berichten und Exporten.
Code-Sandbox
Sandboxed Code-Ausführung. Python, Node.js, Bash — netzwerkisoliert, mit vollem Dateisystemzugriff.
Dokumentengenerierung
Mehrseitige PDF- und HTML-Dokumente mit individuellem CSS. Professionelle Berichte, Angebote und Verträge.
Custom Tools
Verbinden Sie Agenten mit jeder externen API — ohne Code. Schema, Endpunkt und Authentifizierung definieren.
Cross-Stack Bridges
Modulare Komposition wiederverwendbarer Workflows. Verbinden Sie Stacks zu komplexen Pipelines.
Multi-Tenant
Jede Organisation isoliert, jeder Stack isoliert. Von Anfang an für Multi-Tenancy konzipiert.
Vergleich
Herald vs. offene Frameworks
Offene Frameworks geben Ihnen Freiheit. Herald gibt Ihnen Kontrolle.
Integration in wenigen Minuten
Offizielle SDKs für Ihr bevorzugtes Framework. Senden Sie eine Nachricht, empfangen Sie die Antwort per Webhook.
$composer require herald-ai/herald-bundle// Send a support email to your agent stack
$response = $this->heraldClient->sendMessage(
endpointId: 'your-endpoint-id',
message: $email->body,
systemMessages: [
"Customer: {$customer->name}",
"Plan: {$customer->plan}",
],
metadata: ['emailId' => $email->id],
);
// Receive the AI response via webhook event
#[AsEventListener]
final readonly class SupportResponseListener {
public function __invoke(HeraldResponseReceivedEvent $event): void {
$this->mailer->reply($event->metadata['emailId'], $event->response);
}
}$composer require herald-ai/herald-laravel// .env
HERALD_API_URL=https://api.herald-ai.net
HERALD_API_KEY=your-api-key
// Send a support email to your agent stack
$response = Herald::send('your-endpoint-id', $email->body, [
'systemMessages' => ["Customer: {$customer->name}"],
'metadata' => ['emailId' => $email->id],
]);
// Receive the AI response via webhook route
Route::post('/herald/webhook', function (HeraldEvent $event) {
Mail::reply($event->metadata['emailId'], $event->response);
});$npm install @herald-ai/nodeimport { Herald } from '@herald-ai/node';
// Send a support email to your agent stack
const herald = new Herald({ apiKey: process.env.HERALD_API_KEY });
const { conversationId } = await herald.send(
'your-endpoint-id', email.body, {
systemMessages: [`Customer: ${customer.name}`],
metadata: { emailId: email.id },}
);
// Receive the AI response via webhook middleware
app.post('/herald/webhook', herald.webhook((event) => {
await mailer.reply(event.metadata.emailId, event.response);
}));$pip install herald-aifrom herald import Herald
# Send a support email to your agent stack
herald = Herald(api_key=os.environ["HERALD_API_KEY"])
response = herald.send(
"your-endpoint-id", email.body,
system_messages=[f"Customer: {customer.name}"],
metadata={"emailId": email.id},)
# Receive the AI response via webhook (Flask)
@app.route("herald/webhook", methods=["POST"])
@herald.webhook
def handle_response(event):
mailer.reply(event.metadata["emailId"], event.response)Einfache, transparente Preise
Kostenlos starten, skalieren nach Bedarf. Keine versteckten Gebühren.
Starter
Für Einzelpersonen, die KI-Workflows erkunden
- Bis zu 3 Stacks
- 1.000 Konversationen / Monat
- 1 Wissensdatenbank
- Community-Support
- API-Zugang
Pro
Für Teams, die produktionsreife KI-Agenten entwickeln
- Unbegrenzte Stacks
- 50.000 Konversationen / Monat
- Unbegrenzte Wissensdatenbanken
- Prioritäts-Support
- Custom Tools & Integrationen
- Team-Kollaboration (5 Plätze)
- Erweiterte Analysen
Enterprise
Für Organisationen mit erweiterten Anforderungen
- Alles aus Pro
- Unbegrenzte Konversationen
- Unbegrenzte Plätze
- SSO / SAML
- Dedizierter Support
- SLA-Garantie
- On-Premise-Deployment
Über mich
Hinter Herald
Antoine Delamarre
Gründer & Software-Architekt
20 Jahre Softwarearchitektur für Unternehmen — PHP-Expertise (Zend Certified Engineer), Cloud-Architektur, KI-Integrationen.
Herald entstand aus einer einfachen Beobachtung: Teams setzen LLM-Agenten in Produktion ein, ohne sie auditieren, einschränken oder die Kontrolle zurückholen zu können. Es ist das Framework, das ich gerne gehabt hätte, als ich meinen ersten Agenten in Produktion brachte.
KI-Agenten, die Ihre Compliance-Abteilung genehmigen wird.
Strukturierte Hierarchie, vollständige Observability, HITL-Governance und nativer Decision Trail. Kostenlos starten — keine Kreditkarte erforderlich.
Für kleine Teams dauerhaft kostenlos. Keine Kreditkarte erforderlich.
Enterprise-Grade-Sicherheit. SOC 2, DSGVO, ISO 27001 konform.