Analog AI

Was ist analoge KI?

Analog AI ist eine KI-Plattform, die Infrastrukturen für das Verständnis und das Gedächtnis von Agenten entwickelt. Ihr Kernprodukt heißt Analog OS. Es verbindet große Sprachmodelle mit langfristigem dynamischen Gedächtnis, symbolischem Reasoning sowie dem Lernen von Fähigkeiten. Ziel ist es, dass die Agenten ihr Wissen über mehrere Sitzungen hinweg beibehalten und stabilere Arbeitsabläufe durchführen können.

Dieses Produkt ist weder eine IBM-Hardware zur Simulation von Speicherkapazitäten noch eine App für Sporttrainer mit demselben Namen. Die Angaben im Katalog basieren auf dem Agentenbetriebssystem, den APIs, dem Python SDK sowie den Fähigkeiten digitaler Avatare, wie sie auf der aktuellen offiziellen Website von Analog AI beschrieben werden.

Wie funktioniert ein Analog-OS?

Traditionelle große Modelle speichern nicht dauerhaft jede einzelne Konversation – Agenten, die über einen längeren Zeitraum hinweg arbeiten, neigen dazu, Fakten, Präferenzen und Erfahrungen aus ihren Aktionen zu verlieren. Analog OS fügt außerhalb des Modells Schichten für kontinuierliches Gedächtnis und Schlussfolgerungsvermögen hinzu, wodurch Informationen in Form von Fakten, Erfahrungen und Abläufen organisiert werden.

• Fakt: Die Erfassung relativ stabiler Kenntnisse, Beziehungen und Benutzerpräferenzen.
• Erfahrungen: Dokumentation der von den Nutzern gestellten Fragen, der von den Agenten ergriffenen Maßnahmen und der Ergebnisse.
• Prozess: Methode zur Erfassung von Toolaufrufen und erfolgreichen mehrschrittigen Aufgaben.
• Zeit und Ort: Unterscheidung von Informationen, die nur in bestimmten Zeiträumen oder Situationen gelten.
• Rechte: Bestimmung der Aktionen, die verschiedene Benutzer und Rollen ausführen können.

Das System wird außerdem allmählich veraltete Informationen abschwächen und wiederholte, erfolgreiche Prozesse an kleinere Modelle übertragen. Die tatsächliche Leistung hängt weiterhin von der Datenqualität, der Handhabung von Konflikten, der Auswahl der Modelle sowie der Gestaltung der Anwendungsrechte ab.

Kernmodul

1. DeepThink-Logikmodul

DeepThink ist für komplexe Logik und Problemlösung konzipiert. Anstatt sofort eine einzige Antwort zu liefern, bewertet es mehrere Hypothesen, prüft Widersprüche und korrigiert die Schlussfolgerungen. Auf der offiziellen Website wird betont, dass es in der Lage ist, auf Grundlage der ersten Prinzipien sowie unter Berücksichtigung von mehreren Bedingungen und Hypothesen zu arbeiten.

• Neue Schlussfolgerungen aus den vorhandenen Fakten ableiten.
• Ein Widerspruch zwischen der Erinnerung und den aktuellen Eingaben wurde festgestellt.
• Fragen Sie nach, wenn die Informationen unklar sind.
• Prognostizieren Sie die möglichen Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen.
• Bewahren Sie die erklärbaren Entscheidungsgrundlagen bei.

„Erklärbar“ bedeutet nicht, dass die Schlussfolgerungen notwendigerweise wahr oder sicher sind. In Situationen mit hohem Risiko müssen weiterhin die ursprünglichen Beweise aufbewahrt werden, Zwischenergebnisse überprüft und eine menschliche Genehmigung eingeholt werden.

2. DeepAct-Ausführungsmodul

DeepAct ist dafür verantwortlich, Schlussfolgerungen in Aktionen umzusetzen: Er kann Tools aufrufen, Code ausführen, auf APIs zugreifen und die nächsten Schritte je nach Ergebnis anpassen. Zudem lernt er erfolgreiche Abläufe kennen und leitet wiederholte Aufgaben an kostengünstigere Modelle weiter.

Die Ausführungsfähigkeit kann die Auswirkungen von Fehlern verstärken, weshalb die Rechte der Tools, die Höhe der Transaktionen, der Zugriff auf Dateien sowie das Senden von Nachrichten an externe Adressen eingeschränkt werden müssen. Jede irreversible Aktion erfordert eine ausdrückliche Bestätigung.

3. Persistente dynamische Erinnerung

Das Analog OS ordnet kontinuierlich Informationen über verschiedene Sitzungen und aktualisiert oder streicht alte Fakten anhand neuer Erkenntnisse. Es führt nicht nur eine Suche nach ähnlichen Texten durch, sondern versucht auch, zeitliche Zusammenhänge, Kausalitäten, Berechtigungen sowie prozedurales Wissen zu bewahren.

Falsche Erinnerungen können auch weiterhin Entscheidungen beeinflussen. Die Anwendung sollte es ermöglichen, Erinnerungen anzusehen, zu korrigieren, zu löschen und zu exportieren sowie eine Protokollierung der Änderungen beizubehalten.

4. Lernen von Programmen und Fähigkeiten

Ein Agent kann aus der Verwendung mehrschrittiger Tools die Abläufe erlernen, Fehlschläge analysieren und erfolgreiche Schritte in zukünftigen Aufgaben wiederverwenden. Dieser Ansatz eignet sich für den Kundenservice, interne Prozesse, Forschung sowie die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.

Vor der Wiederverwendung eines Prozesses sollte überprüft werden, ob sich die externen Systeme verändert haben. Wenn sich Schnittstellen, Richtlinien, Preise und Berechtigungen ändern, kann ein alter Prozess nicht mehr sicher sein.

5. Mehrere Benutzer und Berechtigungsprüfung

Laut der offiziellen Website kann das System verschiedene Benutzer, Berechtigungen und Organisationsrollen unterscheiden und entsprechend die Antworten oder Aktionen anpassen. Zudem kann es festhalten, dass bestimmte Fakten nur zu bestimmten Zeiten und an bestimmten Orten gelten.

Diese Fähigkeiten müssen mit eigenen Identitäts-, Autorisierungs- und Auditsystemen kombiniert werden. Man kann sich nicht allein auf die Beurteilung natürlicher Sprachrollen durch Modelle verlassen, um sensible Daten zu schützen.

6. Forschung zu Emotionen und digitalen Menschen

Analog AI erforscht außerdem emotionale Intelligenz und Benutzeroberflächen für digitale Avatare. Auf der offiziellen Seite werden Zustände wie Überraschung, Verwirrung, Begeisterung, Freude, Enttäuschung, Zuneigung und Selbstvertrauen aufgelistet. Digitale Avatare können textbasierte oder sprachbasierte Interaktionen ermöglichen und realistische oder weniger detaillierte Darstellungen bieten.

Die Simulation von Emotionen ist eine Form des interaktiven Designs und bedeutet nicht, dass das System Bewusstsein oder echte Gefühle besitzt. Bei der Nutzung für Kunden muss die Identität der KI klar offenbart werden, um zu vermeiden, dass die Nutzer den Eindruck gewinnen, mit einer echten Person zu kommunizieren.

Anschlussmöglichkeiten

Kompatible Chat-Schnittstelle

Laut der offiziellen Website wird eine API bereitgestellt, die mit Chat-Completierungsfunktionen kompatibel ist und in bestehende Proxy-Umgebungen wie OpenClaw und Hermes integriert werden kann. Das Team kann so die Funktionen für Speicherung und Schlussfolgerungsfindung von Analog OS ohne eine vollständige Neuschreibung der Anwendung hinzufügen.

Python SDK

Das Python SDK richtet sich an eigene Agentenprojekte wie LangChain und CrewAI und dient dazu, langfristiges Gedächtnis in bestehende Workflows einzubinden. Derzeit ist der Zugriff eingeschränkt; Entwickler müssen sich registrieren oder eine Genehmigung beantragen.

Cloud-Proxy-Ersteller

Benutzer können außerdem in der offiziellen App Chat-Agenten mit anhaltender Erinnerungsfunktion erstellen und Dateien als Wissenseingabe hochladen. Der Dienst befindet sich derzeit in einer phaseweisen Freigabe oder im frühen Einsatzstadium.

Für welche Szenarien eignet es sich?

• Kundenservice-Agenten, die sich an die Präferenzen der Nutzer über mehrere Sitzungen hinweg erinnern müssen.
• Unternehmen hoffen auf die Wiederverwendung erfolgreicher Prozessautomatisierungssysteme.
• Langfristige Forschung, Projektmanagement und interne Wissensassistenten.
• Mehrbenutzer-Agenten, die Zeit, Kausalität und Berechtigungslogik benötigen.
• Entwicklerteams, die Agenten mit LangChain oder CrewAI erstellen.
• Unternehmensdienste, die eine Text-, Sprach- oder virtuelle-Assistenten-Oberfläche benötigen.

Wie kann man auf Analog AI zugreifen?

1. Klären, welche Fakten, Erfahrungen und Abläufe der Agent speichern soll.
2. Antrag auf Cloud-Dienste oder API-Zugang stellen und eine Testumgebung erstellen.
3. Wählen Sie eine kompatible Chat-Schnittstelle oder das Python SDK, um sich in bestehende Anwendungen anzuschließen.
4. Legen Sie für jede Nutzergruppe und jedes Tool minimale Berechtigungen fest.
5. Erstellen Sie einen Testdatensatz, der Widersprüche, veraltete Fakten sowie die Trennung mehrerer Benutzer beinhaltet.
6. Überprüfen Sie, ob Schreibvorgänge, Aktualisierungen, Löschungen und Wiederherstellungen nachverfolgt werden können.
7. Für die Ausführung von Aktionen werden manuelle Genehmigungen sowie Obergrenzen für das maximale Risiko festgelegt.
8. Setzen Sie es erst nach dem Vergleich der Genauigkeit, der Verzögerung, der Modellkosten und der Geschäftsergebnisse online.

Preisgestaltung und Versionen

Stand zum 26. August 2026 werden auf der offiziellen Website Chat-Agenten, Agenten mit Erinnerungsfunktionen sowie interaktive digitale Personen als separate Dienste dargestellt. Für die ersten beiden wird ein kostenloses Probierangebot in Kombination mit einer Abrechnung nach Verbrauch angeboten, wobei kein einheitlicher Preis bekannt gegeben wird.

Der Preis für digitale Personen entspricht der in der offiziellen Website angegebenen Referenzkonfiguration von mindestens 25 Anrufen pro Tag à 5 Minuten. Die genauen Anzahl der gleichzeitigen Anrufe, die Sprachfunktionen sowie die möglichen Anpassungen müssen jedoch mit dem Verkäufer abgestimmt werden. Der Preis wird am 26. August 2026 überprüft; letztendlich gelten die Angaben auf der Abrechnungsseite sowie im Vertrag.

Wie werden variable Kosten bewertet?

• Bestätigen Sie, wie die Speicherung von Erinnerungen, das Abrufen davon, das Schlussfolgern sowie die Ausführung von Tools jeweils abgerechnet werden.
• Zählen Sie die Anzahl der Modellaufrufe und Speicheroperationen für jede Geschäftsaufgabe.
• Vergleich der durch kleinere Modellrouten erzielten Kostensenkung mit den Qualitätsveränderungen.
• Fragen Sie nach, ob die Speicherung von Dateien, Sprache, digitale Avatare sowie Drittanbietermodelle zusätzlich berechnet werden.
• Setzen Sie separate Budgetobergrenzen für die Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen fest.
• Beschreibung der Abrechnung für fehlgeschlagene Aufrufe, Wiederholungsversuche und Zeitüberschreitungen.

Wie liest man die Referenzwerte?

Die offizielle Website zeigt Ergebnisse von BEAM, Microsoft State-Bench und HotPotQA und gibt an, dass diese Modelle in einigen Merkeraufgaben führend sind. Auf der Seite werden zudem die Kosten für Aufgaben mit verschiedenen Modellkonfigurationen aufgelistet.

Diese Ergebnisse stammen aus den von den Herstellern veröffentlichten Daten; in der Übersicht sollten sie nicht als eigenständige Zertifizierungen dargestellt werden. Der Käufer muss die Version des Datensatzes, die Bewertungsskripte, das Basismodell, die Anzahl der Ausführungen sowie die Möglichkeit zur Wiederholung überprüfen.

Sicherheit und Governance

• Die Erinnerungen werden streng nach Organisation, Benutzer und Projekt getrennt.
• Notieren Sie die Quelle, das Datum und das Vertrauensniveau für jeden Fakt.
• Es wird den Benutzern ermöglicht, falsche Erinnerungen anzusehen, zu korrigieren und zu löschen.
• Legen Sie Fristen für die Aufbewahrung sensibler Informationen sowie Regeln zur Verhinderung von Schreibvorgängen fest.
• Beschränkung der Tools, Parameter und externen Systeme, die vom Agenten aufgerufen werden können.
• Für hochriskante Aktionen wird eine manuelle Freigabe sowie eine umfassende Prüfung durchgeführt.

Das Langzeitgedächtnis sammelt persönliche Präferenzen, geschäftliche Fakten und Verarbeitungshistorien und kann empfindlicher sein als ein einzelnes Gespräch. Vor dem Go-Live sollten Region, Verschlüsselung, Löschung, Backup und Unterauftragnehmer überprüft werden.

Ist analoge KI open source?

Für die Cloud-Dienste von Analog OS, die APIs sowie die Plattform für digitale Avatare gibt es keine nachvollziehbaren, offiziellen Open-Source-Repositorys. Daher sollten diese Produkte als kommerzielle oder nur eingeschränkt zugängliche Produkte eingestuft werden. Auf der offiziellen Website wurde zwar auf Open-Source-Memorymodule hingewiesen, doch die derzeit verfügbaren Informationen reichen nicht aus, um das offizielle Repository, die Versionen sowie den Zustand der kontinuierlichen Wartung zu bestimmen.

A-MEM, IBM AIHWKit oder andere unter demselben Namen auf GitHub gefundenen Speichermanagementsysteme sind nicht dasselbe Produkt wie Analog AI. Ohne offiziellen Nachweis der Zugehörigkeit dürfen Open-Source-Lizenzbedingungen und Installationsverfahren nicht verwechselt werden.

Vorteile des Produkts

• Fakten, Erfahrungen und Prozesse in derselben Agentenschicht speichern.
• Achten Sie auf Widersprüche, Zeit, Berechtigungen und mehrstufiges Schließen.
• Es ist möglich, über APIs und Python SDKs auf bestehende Proxy-Frameworks zuzugreifen.
• Versuchen Sie, von erfolgreichen Prozessen zu lernen und auf kleinere Modelle umzusteigen.
• Gleichzeitig wird die Interaktion zwischen Text, Sprache und digitalen Personen untersucht.

Produktbeschränkungen

• APIs und SDKs sind derzeit nicht vollständig öffentlich zugänglich.
• Für die Chat- und Erinnerungsdienste gibt es keine offiziell festgelegten Preise pro Nutzung.
• Die Referenzwerte der offiziellen Website müssen noch unabhängig nachgeprüft werden.
• Langfristige Speicherung kann zu Privatsphäreproblemen, Ansammlung von Fehlern und Berechtigungsrisiken führen.
• Für das vollständige Produkt gibt es keine verifizierbare offizielle Open-Source-Version.

Häufige Fragen

Ist analoge KI dasselbe wie die Hardware für simulierte KI von IBM?

Nein. Unter Analog AI wird hier eine Plattform für langfristiges Gedächtnis und symbolisches Reasoning für Software-Agenten verstanden – nicht ein Forschungstool von IBM für die Simulation von Speicherverarbeitung.

Was speichert das Analog OS hauptsächlich?

Es teilt die Erinnerungen in Fakten, Erfahrungen und Abläufe ein und versucht, mit Zeit, Ort, Berechtigungen, Widersprüchen sowie veralteten Informationen umzugehen.

Kann es mit LangChain oder CrewAI verbunden werden?

Laut der offiziellen Website kann das Python SDK für eigene Lösungen wie LangChain und CrewAI verwendet werden. Derzeit ist jedoch eine Registrierung oder Anfrage zur Zugriffserteilung erforderlich; die genauen Kompatibilitätsmöglichkeiten sind in den Dokumentationen zu finden.

Gibt es eine kostenlose Version von Analog AI?

Chat-Proxy und Agenten-Speicher bieten eine kostenlose Testphase sowie einen Pay-as-you-go-Preismodus an; auf der offiziellen Seite werden weder ein fester kostenloser Umfang noch ein einheitlicher Preis angegeben.

Wie viel kosten digitale Menschen?

Der offizielle Startpreis auf der Website beträgt 300 US-Dollar pro Monat, wobei weitere Anfangskosten anfallen können. Der endgültige Preis hängt von der Anzahl der Anrufe, dem Design, der Stimme, den Modellen sowie den individuellen Anforderungen ab.

Ist Analog AI open source?

Die Kernplattform ist kein bestätigtes Open-Source-Produkt. Derzeit wurde kein verifizierbarer, vollständiger offizieller Repository gefunden; daher können Drittanbieter-Projekte mit demselben Namen nicht als deren Quellcode angesehen werden.