Inkeep

Was ist Inkeep?

Inkeep ist eine Plattform zur Erstellung von künstlichen Intelligenz-Agenten, die sowohl für Engineering- als auch für Business-Teams geeignet ist. Mit ihr können Dialog-Assistenten, interne Copilots sowie automatisierte Workflows erstellt werden. Die Benutzer können die Konfiguration entweder in einem visuellen Interface vornehmen oder mithilfe des TypeScript SDKs in Code entwickeln.

Seine herausragende Eigenschaft ist die Unterstützung einer bidirektionalen Synchronisierung zwischen der visuellen Konfiguration und dem Code. So können Fachleute sowie Entwickler dieselben Agentendefinitionen verwalten. Die Plattform bietet zudem die Möglichkeit zur Orchestrierung mehrerer Agenten, MCP-Tools, Komponenten für die Benutzeroberfläche, Aufrufprotokolle sowie Funktionen zur Überwachung des Betriebs.

Eine kurze Beschreibung

Inkeep ist eine selbsthostbare Plattform für künstliche Intelligenz-Agenten, die eine bidirektionale Zusammenarbeit ohne Code sowie mit TypeScript unterstützt und es ermöglicht, Agenten auf Webseiten, Produkten, Kundenservice-Systemen, Team-Chats und programmierten Workflows einzusetzen.

Hauptfunktionen

Codefreier Visualisierungs-Baukasten

Das Geschäftsteam kann mithilfe des Drag-and-Drop-Bildschirms Agenten, Unteragenten sowie Workflows erstellen und verwalten, ohne alle Änderungen an das Engineering-Team weiterleiten zu müssen. Die visuelle Darstellung eignet sich zur Konfiguration von Hinweisen, Tools, Routen und Zusammenarbeitsbeziehungen.

TypeScript Agents SDK

Entwickler können mit TypeScript Agenten, Unteragenten und benutzerdefinierte Tools deklarieren und dabei Typüberprüfungen, Editor-Hinweise, Versionierung sowie CI/CD nutzen. Die stabile Version des aktuellen SDK-Pakets ist 0.80.6.

Zweiwege-Synchronisation von Code und Benutzeroberfläche

Das Entwicklerteam kann den Code in den visuellen Builder hochladen oder Änderungen an der Benutzeroberfläche wieder in den Code übertragen. Die bidirektionale Synchronisierung verringert das Problem, dass sich der Code und die Geschäftskonfiguration nach einer einmaligen Exportierung allmählich voneinander unterscheiden.

Mehrfach-Agenten-Architektur

Die Plattform kann mehrere spezialisierte Sub-Agenten zu Teams zusammenfassen, wobei unterschiedliche Rollen für Suchvorgänge, Kundenservice, Schreiben, Betrieb oder Geschäftsprozesse zuständig sind. Bei der Aufteilung der Aufgaben müssen klare Routing-Regeln, Berechtigungen für die Tools sowie Rückfallstrategien festgelegt werden.

MCP-Tools und Zertifikatsverwaltung

Agenten können mit MCP-Servern, Unternehmens-APIs sowie Drittanbieter-Apps verbunden werden, wobei der Zugriff über die Verwaltung von Zugangsdaten gesteuert wird. Bei Unternehmensimplementierungen können zudem Benutzerrechte, eine Whiteliste für Tools sowie temporäre Zugangsdaten eingesetzt werden, um eine übermäßige Autorisierung zu vermeiden.

Dialogoberfläche und benutzerdefinierte Komponenten

Inkeep bietet React, JavaScript sowie ein einbetzbares Chat-Component an, mit dem normale Nachrichten, Karten, Formulare und andere benutzerdefinierte Benutzeroberflächen angezeigt werden können. Entwickler können außerdem ihre eigene Frontend-Umgebung im Format des Vercel AI SDK erstellen.

Mehrere Aufrufprotokolle

Derselbe Agent kann über MCP, das Agent-to-Agent-Protokoll, Webhook und das Vercel AI SDK aufgerufen werden. So kann er sowohl für Echtzeit-Chats genutzt werden als auch zur Ausführung asynchroner Automatisierungen oder als Werkzeug für andere AI-Systeme dienen.

Tracking und OpenTelemetry

Die Plattform bietet eine Überwachungsoberfläche, über die Sessions, Aufrufe von Modellen sowie Aktionen der Tools mit OpenTelemetry beobachtet werden können. So können Engineering-Teams Fehler, Leistungsprobleme, Kostenaspekte sowie Berechtigungsprobleme aufspüren.

Bewertung und Qualitätskontrolle

Unter den Unternehmensfähigkeiten fallen Testszenarien, Ablaufwege sowie automatische Qualitätskontrollen, die dazu dienen, Fehler bereits vor dem Kontakt mit dem Kunden aufzudecken und echte Gespräche kontinuierlich zu überprüfen. Die Bewertungskriterien können die Auswahl der Tools, die Vollständigkeit der Informationen, den Tonfall sowie die Geschäftsregeln umfassen.

Analyse und Betriebsüberwachung

Die Unternehmensverwaltungsoberfläche kann Gespräche, Automatisierungen, AI-Nachrichten sowie MCP-Aktionen auswerten und den Einsatz verschiedener Intelligenzagenten vergleichen. Die Kennzahlen sollten mit der tatsächlichen Lösungsrate, dem Eingreifen von Menschen, der Kundenerfahrung sowie den Geschäftsergebnissen in Verbindung gebracht werden.

Einheitliche AI-Suche und gehosteter RAG

Die Unternehmensversion bietet Unified AI Search, mit dem auf öffentliche Dokumente, Helpcenter sowie Wissensplattformen wie Notion und Confluence zugegriffen werden kann. Zudem stehen gehostete Suchfunktionen sowie semantische Suche zur Verfügung. Die kostenlose selbsthostete Version ermöglicht es, eigene RAG-Dienste oder Vektordatenbanken zu nutzen.

Wissens- und Inhaltsschleife

Agenten können zur Erstellung und Aktualisierung von Wissensdatenbanken, Produktdokumentationen und Blogs verwendet werden. Zudem können sie Mängel in den Inhalten erkennen, die sich aus Kundenanfragen sowie Produktänderungen ergeben. Die automatisch generierten Inhalte müssen vor der Veröffentlichung von einem Verantwortlichen überprüft werden.

Plattformarchitektur

Wo können Agenten eingesetzt werden?

Typische Anwendungsfallen

Kundenerlebnis-Hilfe

Unternehmen können in der Hilfeseite, in technischen Dokumenten oder innerhalb des Produkts wissensbasierte Dialogassistenten anbieten und bei Bedarf Kontoinformationen oder Geschäftswerkzeuge aufrufen. Für hochriskante Aktionen sollte eine Identitätsüberprüfung sowie eine manuelle Genehmigung erforderlich sein.

Support-Team Copilot

Der interne Copilot kann Kundenprobleme zusammenfassen, Wissen abrufen, Vorschläge für Antworten geben, Felder in den Tickets ergänzen und bei der Aufstufung helfen. Er eignet sich dazu, wiederholte Suchvorgänge zu reduzieren, während gleichzeitig den Support-Mitarbeitern die Kontrolle über die endgültigen Antworten bleibt.

Dokumenten- und Wissenspflege

Agenten können Wissenslücken in wiederholten Aufträgen und Produktänderungen erkennen und anschließend Entwürfe für Dokumente oder Aktualisierungsempfehlungen erstellen. Das Team kann die Überprüfung und Veröffentlichung als separate Schritte festlegen.

Vertriebs-, Marketing- und Betriebsassistenten

Interne Agenten können Geschäftsunternehmen abfragen, Meetings vorbereiten, das CRM aktualisieren, Inhalte erstellen und wiederkehrende operative Aufgaben bearbeiten. Der tatsächliche Umfang der Ausführung hängt von den verbundenen Tools und den Benutzerrechten ab.

Multi-Agenten-Automatisierung

Komplexe Aufgaben können in verschiedene Unter-Agenten aufgeteilt werden, wobei ein koordinierender Agent die Rollen und Werkzeuge auswählt. Mehrere Agenten erhöhen die Genauigkeit nicht automatisch; vielmehr sind strengere Zustands-, Kostens- und Beendigungsbedingungen erforderlich.

Schneller Start mit Self-Hosting

Für die lokale Entwicklung sind Node.js 22 oder eine neuere Version, Docker sowie pnpm 10 oder eine neuere Version erforderlich. Beim ersten Start werden der visuelle Builder sowie die benötigten Dienste gestartet.

1. Installieren und überprüfen Sie die Versionen von Node.js, Docker und pnpm sowie stellen Sie sicher, dass der Docker-Dienst läuft.
2. Verwenden Sie das Projekt-Erstellungswerkzeug, um einen neuen Inkeep Agents-Ordner zu erstellen.
3. Gehen Sie in das Projektverzeichnis und führen Sie das Skript zur Einrichtung der Entwicklungsumgebung aus, um die notwendigen Konfigurationen zu erzeugen.
4. Starten Sie den Entwicklungsdienst und melden Sie sich mit dem Verwaltungskonto aus den Umgebungsdateien im visuellen Builder an.
5. Öffnen Sie den Beispiel-Agenten und führen Sie ein Gespräch, um zu überprüfen, ob das Modell und der Dienst ordnungsgemäß funktionieren.
6. Konfigurieren Sie Ihre eigenen Modell-Schlüssel, MCP-Tools und Berechtigungen – verwenden Sie nicht die Beispieldaten.
7. Integrieren Sie den Agenten-Code in die Versionskontrolle und führen Sie vor dem Go-Live Tests sowie eine Überwachung durch.

Vom Prototyp bis zur Serienproduktion – der Umsetzungsprozess

1. Wählen Sie einen Kundenszenario oder ein internes Szenario mit klaren Aufgabengrenzen, das von Menschen überprüft werden kann.
2. Ordnen Sie die Kenntnisse, Werkzeuge und Aktionen sowie legen Sie für jedes Werkzeug minimale Berechtigungen fest.
3. Es wird entschieden, ob die Konfiguration durch die Fachleute auf dem Canvas erfolgt oder ob die Entwickler einen Entwurf im SDK definieren.
4. Durch bidirektionale Synchronisierung werden Hinweise, Werkzeuge und Routen mit dem Code sowie der Benutzeroberfläche in Einklang gebracht.
5. Erstellen Sie Testszenarien für Normalfälle, Grenzfälle, unzureichende Berechtigungen und Tool-Fehler.
6. Tracking der Verbindungen, Kosten, Verzögerungen, manuelle Übernahme sowie Überwachung der Geschäftsergebnisse.
7. Zunächst für begrenzte Nutzer zugänglich machen, und nach Überprüfung der Sicherheit und Qualität den Umfang der Kanäle sowie der Automatisierung erweitern.

Auswahl von Modellen und Werkzeugen

Inkeep ermöglicht es, verschiedene LLM-Anbieter auszuwählen; die Unternehmensversion unterstützt explizit OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic sowie eigene Schlüssel. Unterhalb der Plattform wird das Vercel AI SDK zur Kommunikation mit den Modellanbietern verwendet.

• Wählen Sie das Modell entsprechend der Schwierigkeit der Aufgabe aus – es ist nicht notwendig, dass alle Sub-Agenten das teuerste Modell verwenden.
• Die Produktions-Schlüssel sollten im Schlüsselverwaltungssystem auf der Serverseite gespeichert werden und dürfen nicht im Browser sichtbar sein.
• Vor dem Wechsel des Modells sollte die Qualität, die Verzögerung und die Kosten mit derselben Bewertungsgruppe verglichen werden;
• Für Tool-Aktionen sollten eigene Identitäten, minimale Berechtigungen sowie rückgängig machbare Zugangscodes verwendet werden;
• Für Aktionen wie Rückerstattungen, Löschungen, Zahlungen und Versendung von Nachrichten wird empfohlen, eine manuelle Überprüfung einzuführen;
• Bei der strukturellen Überprüfung der Modellausgaben darf man sich nicht nur auf Aussagen in natürlicher Sprache verlassen.

Abkommen und Integrationssysteme

Open-Source-Version und Unternehmensversion

Preis

Die Preisangaben wurden am 23. August 2026 überprüft. Die tatsächlichen Beträge, Steuern, Wechselkurse sowie Rabatte können sich ändern; es gilt letztendlich das, was auf der Zahlelseite angezeigt wird.

Inkeep bietet kostenlose Self-Hosting-Lösungen sowie maßgeschneiderte Unternehmenslösungen mit individuellen Kostenvoranschlägen an. Für die Unternehmensversion gibt es keinen festen Preis; der Kostenvoranschlag hängt von dem erwarteten Nutzungsvolumen, den Anforderungen in Bezug auf Hosting, Wissenssuche, Integration, Sicherheit und Support ab.

„Kostenlose langfristige Nutzung“ bezieht sich nur darauf, dass für die Lizenz des Frameworks keine Abonnementgebühren anfallen, bedeutet aber nicht, dass die Betriebskosten null sind. Bei Selbsthosting müssen weiterhin Kosten für Modelle, Server, Datenbanken, Überwachung, Wartung und Sicherheit entrichtet werden.

GitHub und Lizenzen

Der Inkeep Agents-Code ist auf GitHub öffentlich verfügbar; das Hauptrepositorium verwendet TypeScript und wird aktiv weiterentwickelt. Die aktuelle stabile npm-Version des Agents SDK ist 0.80.6. Für die Nutzung der Codepakete muss man die in dem Repository enthaltene Lizenz lesen.

Das Projekt verwendet die Elastic License 2.0 zusammen mit den zusätzlichen Inkeep-Bedingungen. Es handelt sich dabei um eine „fair-code“- und „source-available“-Lizenz – es handelt sich also nicht um eine traditionelle Open-Source-Lizenz im Sinne der OSI, die keine Beschränkungen in kommerziellen Kontexten vorsieht.

Warum kann man es nicht einfach als vollständig open source bezeichnen?

Der Code kann eingesehen, selbst gehostet und geändert werden, doch zusätzliche Bedingungen verbieten die Nutzung dazu, Agent Builder an Dritte zu liefern, und beschränken außerdem die Umverpackung von Erstellung- und Orchestrierungsfunktionen. Kommerzielle Produkte, SaaS-Lösungen und Agentendienste müssen vor der Veröffentlichung hinsichtlich der Lizenz überprüft werden.

Unternehmenssicherheitsfähigkeit

Privatsphäre und Datenverarbeitung

Inkeep kümmert sich um den Inhalt, die Kontoinformationen sowie die Inhalte von Drittanbietern, die von Kunden und deren Endnutzern an die KI-Funktionen übermittelt werden. Die Kunden müssen über gesetzliche Befugnisse verfügen, um die Daten der Endnutzer zu verarbeiten, und sollten sensible Daten wie Sozialversicherungsnummern, Informationen zur Gesundheit, Rasse, Religion, biometrische Daten sowie Strafregisterdaten nicht übermitteln.

Anleitung zur Modelltrainierung

In der Datenschutzerklärung wird erklärt, dass große Sprachmodelle oder Grundmodelle nicht auf eine Weise trainiert werden, bei der personenbezogene Daten an Dritte weitergegeben werden. Auf der Seite zur Unternehmenssicherheit wird zudem versprochen, dass Kundendaten nicht für das Training von Modellen verwendet werden. Die Kunden sollten dennoch prüfen, welchen Anbieter von Modellen sowie welche Schlüsselverwaltungssysteme sie wählen.

Teilen und internationale Übertragung

Die Daten können an Dienstleister, Fachberater, von Kunden genutzte Drittanbieter-Apps, Tochtergesellschaften oder Auftragsverarbeiter übergeben werden und möglicherweise in Ländern wie den USA gespeichert werden. Unternehmen sollten durch Datenerfassungsvereinbarungen Subunternehmer, Standorte sowie Transportsicherheiten überprüfen.

Datenrechte

Personen können eine Anfrage stellen, um auf Daten zuzugreifen, diese zu korrigieren oder löschen zu lassen. In bestimmten Regionen ist außerdem die Möglichkeit gegeben, sich gegen die Verarbeitung der Daten zu wehren, diese einzuschränken oder die Einwilligung zurückzuziehen. Kunde-Endnutzer sollten in der Regel zunächst eine Anfrage an das Unternehmen richten, das ihre Daten verarbeitet.

Empfehlungen zur Steuerung von Agenten

• Jeder Agent ist nur mit den Werkzeugen und Daten verbunden, die zur Erledigung der Aufgabe erforderlich sind.
• Die sichtbaren Einträge sowie die ausführbaren Aktionen werden je nach Benutzerstatus dynamisch bestimmt.
• Zahlungen, Rückerstattungen, Löschungen und Versendung von Nachrichten müssen genehmigt oder bestätigt werden;
• Für Webhooks und Toolaufrufe werden Signierung, Idempotenz sowie eine Obergrenze für Wiederholungsversuche eingeführt;
• Die Protokolle werden vor der Speicherung von Zugangsdaten, persönlichen Informationen und vertraulichen Feldern bereinigt.
• Tests zur Erkennung von Injection-Angriffen, unbefugten Aufrufen von Tools sowie Datenlecks erstellen;
• Führen Sie Versionierung und Rollback für Modelle, Tools und Wissensaktualisierungen durch.

Vorteile des Produkts

• Der Visualisierungs-Builder ist tatsächlich bidirektional mit dem TypeScript SDK synchronisiert;
• D dieselbe Plattform umfasst Chat-Assistenten, Automatisierung und Mehr-Agenten-Arbeit;
• Unterstützung offener Schnittstellen wie MCP, A2A, Webhook und Vercel AI SDK;
• Es werden UI-Komponenten, Tracking-Tools sowie OpenTelemetry bereitgestellt – somit ist die Entwicklungsumgebung recht vollständig ausgestattet.
• Die kostenlose Version kann selbst gehostet werden und es ist möglich, den Anbieter des Modells auszuwählen.
• Die Unternehmensversion bietet zusätzlich RAG-Hosting, Kanalintegration, Sicherheitskontrollen sowie exklusiven Engineering-Support;
• Der Code ist öffentlich und wird kontinuierlich aktualisiert, was eine Bewertung der Umsetzung sowie eine eigene Implementierung erleichtert.

Nutzungsbeschränkungen

• Offene Quellcodes bedeuten nicht automatisch uneingeschränkte Open Source-Lizenzierung; kommerzielle, wettbewerbsbezogene Nutzung ist eingeschränkt.
• Selbstverwaltung erfordert Node.js, Docker, eine Datenbank, Modelle sowie Fähigkeiten in der Betriebsführung;
• Die kostenlose Version beinhaltet keine Hosted Knowledge Acquisition, semantische Suche, SSO und Entfernung von PII.
• Die Preise der Unternehmen sind nicht transparent; es ist notwendig, nach Menge, Integration und Umfang der Dienstleistungen zu bewerten.
• Dritte MCP-Server und Geschäft-APIs erhöhen die Risiken im Lieferketten- und Berechtigungsmanagement.
• Mehr intelligente Agenten erhöhen die Aufrufkosten, die Verzögerungen sowie die Schwierigkeit bei der Fehlerbehebung.
• Die Ausgaben der KI sowie die Aktionen der Tools können Fehler aufweisen; bei wichtigen Geschäftsprozessen darf die manuelle Kontrolle nicht entfallen.

Für welche Nutzer geeignet?

• Es ist zu hoffen, dass Entwickler und Geschäftsleute gemeinsam Unternehmen mit intelligenten Agenten betreuen;
• Teams, die KI-Hilfsprogramme auf Webseiten, Produkten und im Kundenservice-System einsetzen müssen;
• Man möchte mit TypeScript eine projektbasierte Organisation für versionierbare Agenten erstellen;
• Entwickler, die MCP-Tools, mehrere Agenten und eine benutzerdefinierte Benutzeroberfläche benötigen;
• Technische Teams, die Wert auf Self-Hosting, Modellauswahl und Observabilität legen;
• Große Organisationen, die RAG-Hosting, Unternehmenssicherheit und spezielle Implementierungsunterstützung benötigen.

In welchen Fällen eignet es sich nicht so gut?

• Ich möchte einfach nur einen persönlichen Chatbot verwenden, ohne eine Anwendung entwickeln zu wollen.
• Plattformhersteller, die eine uneingeschränkte Wiedervermarktung unter Verwendung der MIT- oder Apache-Lizenz benötigen;
• Teams, die ohne Container, Node.js sowie Fähigkeiten zur Verwaltung von Servern darauf bestehen, vollständig selbst zu hosten;
• Es sind offene Prozesse für die Festlegung fester Unternehmenspreise sowie für den sofortigen Online-Einkauf erforderlich;
• Es wird erwartet, dass Agenten ohne Berechtigungen und Genehmigungsmechanismen direkt hochriskante Aktionen ausführen.

Grundlegende Informationen

Häufige Fragen

Ist Inkeep kostenlos?

Die kostenlose Self-Hosting-Version erhebt keine Gebühren für eine Software-Abonnement und beinhaltet einen Builder, SDKs, Multi-Agenten, MCP, UI sowie Tracking. Modelle, Server, Datenbanken und Wartung verursachen weiterhin Kosten.

Ist Inkeep vollständig open source?

Es handelt sich nicht um eine vollständig open source Lösung im traditionellen Sinne. Der Code ist öffentlich zugänglich und kann innerhalb des Unternehmens genutzt, verändert und selbst gehostet werden. Allerdings verbieten die ELv2-Bedingungen sowie die zusätzlichen Bestimmungen die Nutzung dieses Codes zur Bereitstellung wettbewerbsfähiger Dienste wie dem Agent Builder an Dritte.

Kann man ohne das Schreiben von Code arbeiten?

Agenten und Workflows können mithilfe eines Visualisierungs-Baukastens konfiguriert werden. Komplexe Werkzeuge, Datenanschlüsse, Berechtigungen sowie benutzerdefinierte Benutzeroberflächen erfordern in der Regel weiterhin die Beteiligung von Entwicklern.

Welche Programmiersprachen werden unterstützt?

Das aktuelle Agent SDK basiert hauptsächlich auf TypeScript, wobei die Frontend-Komponenten aus React und JavaScript bestehen. Andere Systeme können über die Protokolle REST, Webhook, MCP oder A2A aufgerufen werden.

Kann es auf eigenen Servern bereitgestellt werden?

Es ist möglich, Docker selbst zu hosten; die kostenlose Version basiert bereits auf der Selbsthostung. Die Unternehmensversion bietet zudem Optionen für Cloud, Hybrid-, Private-Cloud- sowie Self-Hosting-Lösungen.

Kann man seinen eigenen RAG anschließen?

Selbstverwaltete Agenten können mit eigenen RAG-Diensten, Vektordatenbanken, APIs oder MCP-Servern verbunden werden. Die Verwaltung des Wissenssammelns sowie die semantische Suche gehören zur Enterprise-Version.

Wird eine Kundenservice-Plattform unterstützt?

Die Unternehmensversion bietet Integrationen mit Zendesk, Salesforce und anderen Support-Plattformen. Die kostenlose Version ermöglicht es, über API oder MCP eigene Verbindungen zu entwickeln. Die genaue Liste der Plattformen muss im Vertrag festgelegt werden.

Wird die Kundendaten zur Trainierung von Modellen verwendet?

Die Sicherheitsrichtlinien des Unternehmens garantieren, dass Kundendaten nicht zur Schulung von Modellen verwendet werden. Die Datenschutzrichtlinien verbieten außerdem die Nutzung persönlicher Daten zur Schulung von Grundmodellen auf eine Weise, die dazu führen könnte, dass diese Daten Dritten zugänglich gemacht werden. Wenn Schlüssel für die Modelle mitgeliefert werden, müssen zudem die Bedingungen des Anbieters der Modelle überprüft werden.

Wie viel kostet die Unternehmensversion?

Für die Unternehmensversion gibt es keinen festen Preis; die Kosten richten sich nach dem erwarteten Verbrauch, der Hostung, RAG, der Integration in Kanäle sowie dem Umfang der Sicherheits- und Supportleistungen. Das Team kann zunächst eine kostenlose Demo für eigene Inhalte anfordern.

Wie kann man Fehlbedienungen von Agenten verhindern?

Es ist möglich, Benutzerrechte, eine Allowlist für Tools, zeitlich begrenzte Zugangscodes, die Entfernung von PII-Daten sowie Tracking- und manuelle Genehmigungsverfahren miteinander zu kombinieren. Bei hochriskanten Aktionen sollten außerdem die Rechte und Parameter auf der Seite des Unternehmenssystems erneut überprüft werden.

Zusammenfassung

Inkeep bringt Code-less-Canvas, TypeScript SDK, bidirektionale Synchronisierung, mehrere Agenten, MCP-Tools, UI-Komponenten und Observabilität in einer einzigen Plattform zusammen. Es eignet sich besonders für Organisationen, die eine gemeinsame Entwicklung von Kundenhilfen und Automatisierungen durch Engineering- und Business-Teams benötigen.

Bei der Auswahl sollten die Betriebskosten, die Preisgestaltung der Unternehmensfunktionen sowie die Beschränkungen der Lizenzen berücksichtigt werden. Die selbsthostete Version ist flexibel, erfordert jedoch Aufwände für Wartung und Sicherheit. Die Unternehmensversion bietet zusätzlich Expertenwissen, Sicherheitsmanagement sowie speziellen Support. Zudem beschränken die Fair-Code-Bestimmungen die Möglichkeit, das Framework in eine Plattform zur Erstellung von Drittanbieter-Agenten umzuwandeln.