Credal

Eine kurze Beschreibung

Credal ist eine Plattform für KI-Agenten und MCP-Verwaltung, die für Unternehmen konzipiert ist. Sie stellt mithilfe einheitlicher Berechtigungen, Datenverbindungen sowie Prüf- und Sicherheitskontrollen das interne Wissen sowie die Geschäftswerkzeuge einer Organisation den zur Ausführung von Aufgaben geeigneten KI-Agenten zur Verfügung.

Einführung in die Tools

Das AI-Plattform-Team von Credal sowie die Abteilungen für IT, Sicherheit und Geschäftsbetrieb. Nutzer können eigene Agenten erstellen, verschiedene Modelle auswählen, interne Daten mit Tools zur Verarbeitung verbinden und diese Agenten anschließend in der Credal-Oberfläche, in Slack oder in eigenen Anwendungen einsetzen.

Der Schwerpunkt liegt nicht auf einzelnen Chats, sondern darauf, dass mehrere Agenten und MCP-Server innerhalb festgelegter Identitäten, Datenrechte sowie Auditing-Grenzen arbeiten können. Die Plattform bietet zudem Funktionen zur Wissenssuche, für Geschäftsprozesse, eine Verwaltungskonsole sowie Entwicklungsanschlüsse.

Hauptfunktionen

Erstellung von Unternehmens-AI-Agenten

Der Ersteller kann dem Agenten einen Namen, eine Beschreibung der Verwendung, ein Modell, kreative Elemente, Anweisungen zum Hintergrund sowie Beispiele für Fragen und Antworten zuweisen und Daten sowie Aktionen verknüpfen. Der Agent kann für Kundenservice, Prüfung von Verträgen, interne Fragen und Antworten, IT-Unterstützung sowie Workflows zwischen Systemen eingesetzt werden.

• Wählen Sie je nach Aufgabe Modelle von Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google, Cerebras usw. aus.
• Definieren Sie mit benutzerdefinierten Hinweisen Rollen, Ziele, Ausgabeformat und die nicht überschreitbaren Geschäftsgrenzen.
• Hinzufügen von Dokumentensammlungen, Indexdaten, Echtzeitoperationen oder MCP-Server als Proxy-Funktionalität.
• Der Proxy wird durch Nutzerfeedback, Tests und Protokolle kontinuierlich verbessert, anstatt nach einer einmaligen Konfiguration einfach unverändert laufen zu lassen.

Wissensdatenbank und Unternehmenskontext

Document Collections können Dateien, Webseiten und Inhalt von Verbindern zu einer suchbaren Wissensdatenbank organisieren. Wenn ein Agent antwortet, kann er relevante Abschnitte abrufen und die Ergebnisse auf spezifische Dokumente oder Quellsysteme zurückverfolgen.

• Indexdaten eignen sich für eine schnelle semantische Suche nach der Synchronisierung in der Nacht.
• Die manuelle Hochladen von Dokumenten eignet sich für vorübergehende Unterlagen und kleine Projekte.
• Die Webseitenextraktion kann rekursiv Seiten auf der Website sowie die damit verbundenen Dokumente verarbeiten.
• Deep Summarize dient zur Zusammenfassung mehrerer Dokumente, Smart Filters ermöglichen eine präzise Filterung nach Metadaten.
• Die Berechtigungen für Dokumente können vom Administrator so gesteuert werden, dass sie für die gesamte Organisation oder nur für bestimmte Benutzer sichtbar sind.

Aktionen und Geschäftsprozesse

Actions ermöglichen es dem Agenten, nicht nur Daten abzurufen, sondern auch in Echtzeit in die Datenbanken zuzugreifen, Aufträge zu erstellen, Einträge zu ändern oder Unternehmenssysteme anzurufen. Für hochwirksame Aktionen wie das Versenden von E-Mails, das Bezahlen oder das Eintragen von Geschäftsdaten sollten Berechtigungen, Parameterüberprüfungen sowie manuelle Bestätigungen eingestellt werden.

Verwaltung von MCP-Servern

Die Plattform kann MCP-Server veröffentlichen, die zentral von der Organisation verwaltet werden, kann auch auf Drittanbieter-MCPs zugreifen oder eigene Server auf Basis der Unternehmensdaten erstellen. Die Administratoren können zentral einsehen, welche Agenten welche Systeme und Tools aufrufen.

Slack und Anwendung veröffentlichen

Agenten können in öffentliche oder private Slack-Kanäle eingestellt werden, wobei festgelegt werden kann, ob sie nur auf Erwähnungen, relevante Nachrichten, alle Nachrichten oder Inhalte reagieren sollen, die bestimmten Filterkriterien entsprechen. Wenn mehrere Agenten in derselben Kanal sind, wählt das System den geeigneten Reaktionspartner anhand der Beschreibung des Agenten aus.

Zentrale Verwaltung und Prüfung

Administratoren können Proxye, Tools, Modelle sowie Datenverbindungen zentral verwalten und den AI-Einsatz von Benutzern in Anwendungen überwachen. Die Plattform unterstützt Audit-Logs sowie die Exportierung in SIEM-Systeme, was Sicherheitsuntersuchungen, Konformitätsprüfungen sowie Kostenverfolgung erleichtert.

Anschlüsse und Datentypen

Zu den offiziell aufgeführten typischen Kanälen gehören Slack, Confluence, Google Drive, Microsoft SharePoint, OneDrive, Box, Salesforce, Zendesk sowie Datenbanken. Die tatsächlich verfügbaren Anschlüsse, Schreibvorgänge und Synchronisierungsmöglichkeiten hängen von der Konfiguration des Unternehmens ab.

Standardarbeitsablauf

1. Zuerst muss definiert werden, welche Probleme der Agent lösen soll, welche Daten verarbeitet werden dürfen und welche Aktionen nicht automatisch ausgeführt werden können.
2. Der Administrator verbindet das Identitätsystem, die Datengrundlagen sowie die Geschäftswerkzeuge miteinander und überprüft die Zugriffsrechte auf das ursprüngliche System.
3. Erstellen Sie einen Agenten und geben Sie einen klaren Namen, eine Beschreibung, Anweisungen zum Hintergrund sowie das gewünschte Ausgabeformat an.
4. Wählen Sie das geeignete Modell aus und fügen Sie anschließend Indexdaten, Dokumentensammlungen, Aktionen oder MCP-Tools hinzu.
5. Testen Sie mit realen, aber anonymisierten Aufgaben die Suchfunktionen, Zitiermöglichkeiten, Ablehnungsmechanismen sowie die Grenzen der Verarbeitung.
6. Konfiguration von Rollenrechten, Kanalbereichen, manueller Bestätigung, Auditing und Kostenkontrolle.
7. Veröffentlichen Sie es auf der Organisations-Oberfläche, in Slack oder in Ihrer eigenen Anwendung und überwachen Sie kontinuierlich Feedback und Protokolle.

Erstellen des ersten Wissens-Agenten

1. Gehen Sie in den Agents-Bereich und erstellen Sie einen neuen Agenten. Der Name sowie die Beschreibung sollten klar angeben, für welche Zielgruppe und welchen Aufgabengebiet der Agent bestimmt ist.
2. Wählen Sie das Modell und den Antwortstil – beginnen Sie zunächst mit zuverlässigen Einstellungen wie Precise oder Balanced.
3. In den Hinweisen sollen Hintergrund, Format der Antwort, Anforderungen an Beweise sowie das Vorgehen bei unvollständigen Informationen angegeben werden.
4. Erstellen Sie eine Dokumentensammlung und fügen Sie autorisierte Dokumente, Webseiten oder Unternehmensdatenquellen hinzu.
5. Verbinden Sie die Sammlung mit dem Proxy und passen Sie die Anzahl der abgerufenen Fragmente sowie den Relevanzschwellenwert an.
6. Erstellen Sie eine Gruppe von Fällen mit bekannten Antworten, ohne Antwort, Übergriffsanfragen und Hinweis-Injektionen zur Testsicherung.
7. Nachdem sichergestellt wurde, dass Zitate, Berechtigungen und Ablehnungen den Erwartungen entsprechen, wird es an eine begrenzte Anzahl von Nutzern veröffentlicht.

Tutorial veröffentlichen in Slack

1. Zuerst muss der Administrator die Verbindung zu Slack herstellen und eine Liste der Kanäle festlegen, in denen Veröffentlichungen durch Proxy-Server erlaubt sind.
2. Aktivieren Sie in den Veröffentlichungseinstellungen des Agents die Slack-Channels und wählen Sie den Zielkanal aus.
3. Wählen Sie aus, nur auf Erwähnung zu reagieren, auf relevante Nachrichten zu antworten oder nach Filterkriterien zu reagieren.
4. Für private Kanäle muss zunächst Credal integriert und dem Kanal hinzugefügt werden.
5. Überprüfen Sie die Routing-Funktion in Szenarien mit normalen Abfragen, sensiblen Abfragen und mehreren Proxys gleichzeitig.
6. Nach dem Go-Live sollten fehlerhafte Antworten, übermäßige Auslösungen, Berechtigungsprobleme sowie die Aktionen im Protokoll überprüft werden.

Für welche Benutzer geeignet

• Team für Unternehmens-AI-Plattformen: Einheitliche Erstellung, Veröffentlichung und Verwaltung von Agenten sowie MCP-Servern in mehreren Abteilungen.
• IT- und Sicherheitsteam: Integration von Identitäten, Berechtigungen, Audits sowie Richtlinien für die zulässige Nutzung in die AI-Abläufe.
• Kundenservice- und Betriebsteam: Beantwortet Fragen auf der Grundlage interner Unterlagen und tragt die Ergebnisse in die Tickets oder das Geschäftsystem ein.
• Rechts- und Compliance-Team: Erstellung von Verträgen, Richtlinien und Sicherheitsfragen zur Unterstützung der Agenten, gleichzeitig Aufbewahrung von Beweisen und Überprüfungen.
• Vertrieb- und Kundenbetreuungsteam: Abruf von CRM-Daten, Dokumenten und Kommunikationsprotokollen zur Unterstützung bei der Vorbereitung von Kontoinformationen und weiteren Schritten.
• Entwicklerteam: Integration von gesteuerten Agenten in eigene Produkte über API, SDK und MCP.

Typische Anwendungsszenarien

• Mitarbeiter fragen in Slack nach Vorteilen, Richtlinien oder IT-Prozessen, und die Agenten geben auf der Grundlage von zugänglichen Informationen fundierte Antworten.
• Vertriebsmitarbeiter führen Abfragen an Salesforce-Daten mit natürlicher Sprache durch, wobei die Agenten kontrollierte Abfragen erstellen und ausführen.
• Das Sicherheitsteam kümmert sich um die Wartung mehrerer von Agenten aufrufbarer Tools und überwacht jeden Zugriff auf Modelle und Daten.
• Der Kundenservice-Mitarbeiter durchsucht die Wissensdatenbank, prüft den Kontostand und erstellt oder aktualisiert nach manueller Bestätigung eine Anfrage.
• Das Entwicklerteam integriert die Unternehmensagenten in die internen Anwendungen und verwendet dabei weiterhin OAuth-Identitäten sowie Benutzerrechte.

Vorteile des Produkts

• Gleichzeitig abdeckt es Agenten, Datenkontexte, Aktionen und MCP-Steuerung, um Doppelarbeiten in den verschiedenen Abteilungen zu vermeiden.
• Die Rechte des Quellsystems werden übernommen, wobei die Rolleingaben und die Grenzen des Datenzugriffs getrennt verwaltet werden.
• Unterstützung für mehrere Modellanbieter, eigene Azure OpenAI-Implementierungen sowie selbst gehostete Open-Source-Modelle.
• Interaktive Protokolle, Kanalverfolgung, SIEM-Exporte sowie zentrale Sichtbarkeit der Kosten.
• Es kann sowohl in Credal und Slack verwendet werden, als auch über eine API in Unternehmensanwendungen eingebettet werden.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Die Plattform verwendet ein Unternehmensverkaufsmodell; auf der öffentlichen Seite gibt es keine persönlichen Pakete oder feste Preise, die direkt gekauft werden können.
• Die Effektivität hängt stark von der Datenqualität, den Hinweisen, den Berechtigungen und den Tests ab. Mehr Systeme anzuschließen bedeutet nicht automatisch, dass die Ergebnisse zuverlässig sind.
• Aktionen können tatsächliche Geschäftsdaten ändern; das Versenden von Nachrichten, das Bezahlen, das Löschen oder Ändern von Einträgen sollte einer manuellen Freigabe unterliegen.
• Der Inhalt des Index kann hinter dem des Quellsystems zurückliegen; für Aufgaben, die den aktuellen Stand betreffen, sollten Echtzeitoperationen oder eine erneute Überprüfung verwendet werden.
• API v1 befindet sich weiterhin in der Beta-Phase und unter ständiger Weiterentwicklung; Schnittstellen, Verhaltensweisen sowie verfügbare Endpunkte können sich ändern.
• API v0 ist eine alte Version, die nur synchronen Textaustausch sowie statische Schlüssel für einen einzigen Agenten unterstützt und daher nicht für die Erstellung komplexer Integrationen geeignet ist.
• Verschiedene Anbieter von Modellen beeinflussen die Leistung, die Kosten, die Verzögerungen sowie die Datenwege. Unternehmen sollten die genaue Konfiguration gemäß dem Vertrag festlegen.
• Die Ausgaben von KI können den Kontext übersehen oder die Absichten falsch umsetzen; in hochriskanten Geschäften muss eine menschliche Verantwortung bestehen.

Preise und Pakete

Bis August 2026 zeigt die offizielle Website von Credal nur die kundenspezifischen Angebote für Unternehmen – es werden weder feste Monatsgebühren noch eine kostenlose Version oder Standard-Testpreise aufgeführt. Die meisten Kunden starten zunächst mit einem Pilotprojekt für eine begrenzte Zeit und zu bestimmten Zwecken, bevor sie einen Vertrag basierend auf Teamgröße, Datenmenge und Nutzungsmenge abschließen.

Offiziell heißt es, dass Unternehmen ihre eigenen Azure OpenAI-Modelle oder selbst gehostete Open-Source-Modelle nutzen können – oder auch die von der Plattform verwalteten State-of-the-Art-Modelle. Die endgültigen Preise, die Mindestanzahl der Nutzerplätze, die Kosten für die Modelle sowie die Bedingungen für Pilotprojekte richten sich nach dem Verkaufsangebot und dem Vertrag.

Sicherheit, Privatsphäre und Datenverarbeitung

• Auf der offiziellen Website werden die Kompetenzen im Zusammenhang mit SOC 2 Type II, HIPAA sowie GDPR und CCPA aufgeführt. Der genaue Anwendungsbereich muss durch das Trust Center sowie die Überprüfung der Verträge festgelegt werden.
• Unterstützung für SAML-Single-Sign-On, SCIM-Synchronisierung, Rollenrechte, Übernahme von Rechten aus dem Quellsystem sowie Auditing und Export in SIEM.
• Laut der offiziellen Richtlinie zur eingeschränkten Nutzung werden die Daten der Kunden weder zur Schulung von Machine-Learning-Modellen verwendet noch verkauft.
• Die Plattform gibt an, mit den AI-Anbietern Vereinbarungen bezüglich keiner Datenspeicherung getroffen zu haben, und es ist möglich, AWS Bedrock oder Azure zu nutzen, um zu verhindern, dass Daten die Cloudgrenzen verlassen.
• Die Datenschutzrichtlinien legen keinen einheitlichen, festen Zeitraum für alle Daten fest, sondern bestimmen diesen je nach Zweck der Verarbeitung, Dauer der Beziehung sowie gesetzlichen Anforderungen.
• Die grenzüberschreitende Übertragung, Unterauftragnehmer, die Löschung von Geschäftsdaten sowie die Fristen für die Erstellung von Backups sollten im Datenverarbeitungsvertrag sowie im Trust Center weiter konkretisiert werden.

APIs, SDKs und Open Source

Credal bietet eine API zum Entwickeln sowie offizielle Python- und TypeScript-Clients an. Die API v1 verwendet OAuth 2.0, wodurch der Proxy und seine Aktionen asynchron aufgerufen werden können; nach dem Aufruf muss umgehend eine Antwort erhalten werden – vorübergehende Antworten dürfen nicht als dauerhafter Speicher verwendet werden.

Dass GitHub offiziell SDKs, Dokumentationen sowie einige Integrationskomponenten veröffentlicht, bedeutet nicht, dass die Credal-Plattform selbst open source ist. Vor der Verwendung sollten die Lizenzbedingungen, Versionen sowie der Wartungszustand jedes Repositoriums separat überprüft werden.

Unterstützungsplattformen

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungsbewertung liegt bei 4,4 von 5 Punkten. Credal eignet sich für große Organisationen, die mehrere Unternehmensagenturen, interne Daten sowie ausführbare Tools in ein einheitliches System aus Berechtigungen, Audits und Sicherheitsmaßnahmen integrieren möchten.

Es eignet sich nicht für Privatnutzer, die lediglich eine kostengünstige Möglichkeit zum Umgang mit Chatbots suchen. Die offiziell angegebenen Preise sind unzureichend, der Beschaffungsprozess ist aufwändig und die v1-Schnittstelle befindet sich noch in der Beta-Phase – das sind Faktoren, die bei der Beurteilung berücksichtigt werden müssen.

Häufige Fragen

Ist Credal kostenlos?

Die offizielle Website gibt keine Informationen über dauerhaft kostenlose Pakete oder einen festen kostenlosen Datenvolumen an. Unternehmen können sich nach zeitlich begrenzten Testversionen erkundigen; für die reguläre Nutzung werden individuelle Konditionen angeboten.

Wofür wird Credal hauptsächlich verwendet?

Es wird verwendet, um AI-Agenten zu erstellen und zu verwalten, die Wissensbestände von Unternehmen mit Geschäftsprozessen verbinden, sowie um Modelle, Berechtigungen, MCP-Tools, Audits und Datenzugriff zentral zu steuern.

Welche großen Modelle werden unterstützt?

Die offiziellen Dokumente nennen Optionen wie OpenAI, Anthropic, Google und Cerebras; außerdem wird die eigene Azure OpenAI-Implementierung sowie die selbst gehosteten Open-Source-Modelle unterstützt. Die verfügbaren Optionen hängen von der Konfiguration des Unternehmens ab.

Kann man es in Slack verwenden?

Ja. Agenten können in Slack-Kanäle gesendet werden, und es kann entschieden werden, wann darauf reagiert werden soll – anhand von Erwähnungen, Relevanz oder Filterkriterien. Für private Kanäle muss zunächst eine Integration hinzugefügt werden.

Wird eine API bereitgestellt?

Verfügbar. v0 ist die alte Version mit statischem Schlüssel, einziger Agent und synchroner Textkommunikation; v1 verwendet OAuth und asynchrone Aufrufe, unterstützt Actions, ist aber derzeit noch als Beta gekennzeichnet.

Ist Credal open source?

Die Kern-Unternehmensplattform ist nicht open source. Offiziell werden auf GitHub Python, TypeScript, das Actions SDK sowie Dokumentationen bereitgestellt; die Nutzung dieser Materialien muss gemäß den jeweiligen Lizenzen der Repositorien entschieden werden.

Wird die Kundendaten zur Trainierung von Modellen verwendet?

Die offizielle Richtlinie zur eingeschränkten Nutzung besagt ausdrücklich, dass Kundendaten nicht zur Trainierung von Machine-Learning-Modellen verwendet werden dürfen. Unternehmen sollten weiterhin den gewählten Modellpfad, die Datenverarbeitungsprotokolle sowie die Liste der Unterauftragnehmer überprüfen.

Kann man tatsächliche Geschäftsoperationen durchführen?

Ja, mit Actions können Datenbanken abgefragt, Tickets erstellt oder Einträge geändert werden. Bei Transaktionen bezüglich Zahlungen, Versendung von E-Mails, Löschungen sowie bei Schreibvorgängen mit hohem Risiko sollten minimale Berechtigungen sowie eine manuelle Freigabe eingestellt werden.

Wie viel kostet es?

Die Behörden bieten nur kundenspezifische Angebote für Enterprise an, wobei die Gebühren hauptsächlich nach Anzahl der Erstellerplätze, Benutzerplätze, Datenindizes und Modell-Tokens berechnet werden. Der genaue Betrag muss mit dem Vertrieb geklärt werden.

Eignet es sich für Privatnutzer?

In der Regel nicht geeignet. Credal richtet sich an Unternehmen, die eine einheitliche Identifizierung, Berechtigungen, Anbindungen sowie Compliance-Management benötigen; für Anfragen von Privatpersonen eignen sich leichtere AI-Hilfsprogramme.

Zusammenfassung

Credal bringt Unternehmensagenten, Wissenskontexte, Echtzeit-Operationen sowie MCP-Tools in derselben Steuerungsebene zusammen – geeignet für Organisationen, die eine skalierbare Implementierung von KI anstreben und dabei keine Kompromisse bei Berechtigungen und Audits eingehen möchten.

Vor dem Einkauf sollten Rechte auf Datenzugriff, Qualität der Antworten, Sicherheit der Abläufe, Kosten für die Modelle sowie Stabilität der Integration in einem Pilotprojekt überprüft werden. Zudem müssen im Vertrag die Datenwege, Fristen für die Löschung, Servicelevel sowie zusätzliche Gebühren festgelegt werden.