Emergence AI

Eine kurze Beschreibung

Emergence AI ist ein Unternehmen für Unternehmensintelligenz und AI-Agenten. Sein Kernprodukt CRAFT ermöglicht es Organisationen, in ihren eigenen Cloud-Umgebungen, Rechenzentren oder hybriden Umgebungen eine Bewertung der Datenbereitschaft durchzuführen, Metadaten zu ergänzen, natürliche Sprache zu analysieren sowie mehrere Agenten in kontrollierten Workflows einzusetzen.

Einführung in die Tools

Emergence AI ist der Unternehmensname von Merlyn Mind, Inc. Der Schwerpunkt liegt derzeit auf Organisationen, die KI in ihre Unternehmensdaten und Entscheidungsprozesse integrieren möchten. CRAFT ist kein Chat-Tool für Einzelpersonen, sondern ein unternehmensübergreifendes System, das aus Lösungen, Plattformdiensten zum Datenaustausch sowie Kubernetes-Infrastruktur besteht.

Das Produkt betont den Betrieb von Agenten innerhalb von Beschränkungen, Strategien und Überprüfungsmechanismen zur Ursachenanalyse, zur Erkennung von Abweichungen, zur Szenariosimulation sowie zur abgesicherten Abfrage von Daten in natürlicher Sprache. Die Implementierung kann in der von dem Kunden kontrollierten Infrastruktur erfolgen, was die Verwaltung von Daten, Strategien, Modellen und Ausführungsgrenzen erleichtert.

Zusammensetzung der CRAFT-Produkte

Die offiziellen Dokumente bezeichnen das CRAFT Toolkit eindeutig als eine geplante Funktion, weshalb es nicht als bereits allgemein verfügbar beschrieben werden kann. Benutzerdefinierte Datenverbindungen gehören zum CRAFT-Datenverbindungsframework und sind nicht von dem noch nicht veröffentlichten Toolkit abhängig.

Dreischichtige Technologiearchitektur

Hauptfunktionen

Bewertung der Datenbereitschaft

Die CRAFT-Assess-Methode überprüft die Qualität der Daten, den Umfang der Abdeckung sowie die Konformität mit den Strategien. Dadurch werden die Mängel identifiziert, die eine Organisation vor dem Einsatz autonomer Agenten beheben muss. Sie eignet sich dazu, die vage Aussage „Die Daten sind noch nicht bereit“ in eine übersichtliche Liste von Problemen umzuwandeln.

Metadaten und Verbesserung der Datenqualität

CRAFT Enrich kann Metadaten sowie Klassifizierungsdaten automatisch ergänzen und Datenqualitätsregeln sowie Bewertungskarten erstellen. Der Workflow wird von Agenten und Prefect gesteuert, doch die Regeln müssen weiterhin vom Datenbesitzer überprüft werden, um zu vermeiden, dass das Modell die Semantik der Felder falsch interpretiert.

Verified Talk-to-Data

Data Insights ermöglicht es den Nutzern, mit natürlicher Sprache Anfragen an die Unternehmensdatenbanken zu stellen. Das System erzeugt anschließend SQL-Abfragen, führt diese aus und gibt Antworten, Diagramme oder Erkenntnisse zurück. Der Fokus liegt auf der Erkennung von Mustern sowie auf der Überprüfung der Ergebnisse – eine fließende Antwort bedeutet jedoch nicht, dass die Anfrage unbedingt korrekt ist.

• Durch Dialoge werden Geschäftsfragen gestellt; es wird nicht erwartet, dass jeder Nutzer SQL schreiben kann.
• Erstellen von potenziellen Abfragen unter Verwendung des Datenbankmodells und der Geschäftsregeln.
• Vor und nach der Ausführung wird die Struktur sowie das Ergebnis überprüft.
• Mehrere Kontexte werden beibehalten, um weitere Fragen zu stellen oder den Analyseumfang anzupassen.
• Erstellen Sie interaktive Diagramme, Dashboards und teilbare Ergebnisse.

Ursachenanalyse und Erkennung von Anomalien

Agenten können in mehreren Unternehmensdatenquellen nach Anomalien suchen und potenzielle Ursachen aufspüren – sie eignen sich daher zur Fehlerbehebung in den Bereichen Betrieb, Fertigung und Datenpipelines. Die Analyseergebnisse hängen weiterhin von der Datenintegrität, dem Zeitraum sowie den geschäftlichen Definitionen ab; für Entscheidungen mit hohem Risiko ist die Bestätigung durch Fachexperten erforderlich.

Szenario-Simulation und strategische Analyse

Die Plattform kann Szenarien auf der Grundlage von Annahmen erstellen und mögliche Ergebnisse vergleichen, um Vorhaben vor dem Handeln zu testen. Simulationen sind von Eingabedaten, Regeln und Modellannahmen abhängig und können keine echte Markt-, Ingenieur- oder regulatorische Überprüfung ersetzen.

Multi-Agenten-Orchestrierung

CRAFT nutzt das A2A-Protokoll, um mehrere spezialisierte Agenten zu koordinieren, und tauscht Aufgaben sowie Statusinformationen über JSON-RPC 2.0 sowie Serverseitige Ereignisströme aus. Der statebasierte Pipeline-Ansatz unterstützt mehrstufige Workflows sowie die koordinierte Stornierung von Aktionen – er eignet sich somit dazu, Planung, Abfragen, Analyse und Überprüfung auf verschiedene Komponenten zu verteilen.

Entkoppelung durch Modellanbieter

Die Plattform nutzt LiteLLM, um auf Modelle wie Gemini, GPT und Claude zuzugreifen, wodurch die Lösungen nicht an einen einzigen Hersteller gebunden sind. Die Ersetzbarkeit der Modelle bedeutet jedoch nicht, dass die Ergebnisse vollständig identisch sind; das Team muss weiterhin die Datenbedingungen, Kosten, Kontext, Toolaufrufe sowie die Qualität individuell bewerten.

Assetverwaltung

Der Asset-Service konsolidiert die Verbindungen zu Daten, Agenten, Modellen, Dateien und Erzeugnissen und trennt sie nach Organisationen und Projekten voneinander. Die Agent-Card kann vor der Persistenzierung die Protokollversion, die Fähigkeiten, die Schnittstellen sowie die Sicherheitsbeschreibungen überprüfen.

Unternehmensidentität und feingranulare Autorisierung

CRAFT verwendet OIDC und PKCE zur Verwaltung von Identitäten in mehreren Tenant-Umgebungen und unterstützt den Single-Sign-On-Verfahren. Rechte werden über das OpenFGA-Beziehungsmodell zwischen Organisationen, Projekten und Ressourcen weitergegeben; es ist möglich, Rollen wie Betrachter, Entwickler, Betreuer und Administrator voneinander zu unterscheiden.

Schlüssel und Datenverbindung

Die Verbindungsmetadaten werden in der Asset-Datenbank gespeichert, während Benutzernamen, Passwörter und andere Zugangsdaten über die Secrets API in Infisical oder in einen externen Secret-Management-Backend gespeichert werden. Die Zugangsdaten werden nicht in den Antworten der normalen API zurückgegeben, sondern werden nur dann eingefügt, wenn eine Verbindung zur Lösung hergestellt wird.

Beobachtbarkeit

Die Plattform kann mithilfe von OpenTelemetry Tracking-Daten, Metriken und Logs sammeln und die Infrastruktur mit dem Grafana LGTM-Stack überwachen. Optional steht Langfuse zur Verfügung, um den Aufruf von Modellen, Versionen von Prompts sowie Kostenanalysen durchzuführen – diese beiden Verwendungszwecke der Überwachung dienen unterschiedlichen Zwecken.

Automatische Erstellung von SDK

CRAFT kann gemäß den OpenAPI-Spezifikationen Python- und TypeScript-SDKs erstellen, die dabei helfen, Plattformdienste aufzurufen. Die SDKs richten sich an bereits implementierte Umgebungen sowie an Kooperationsentwicklungen – das bedeutet jedoch nicht, dass alle Endpunkte der Unternehmensprodukte bedingungslos für die Öffentlichkeit zugänglich sind.

Unternehmensorientierte Lösungen

Prozess der Datenanalyse

1. Bestimmen Sie die zu analysierenden Geschäftsprobleme, die Verantwortlichen für die Daten sowie den Umfang der verwendbaren Daten.
2. Erstellen Sie in CRAFT Organisationen und Projekte sowie konfigurieren Sie Benutzeridentitäten und Projektrechte.
3. Erstellen Sie Leserekonten für die Datenbank, die auf die notwendigen Schemata und Tabellen beschränkt sind.
4. Über die Registrierung über den Asset-Service werden die Anmeldeinformationen an die Secrets-API zur Speicherung übergeben.
5. Testen Sie das Netzwerk, die Berechtigungen und die Anfruckverbindungen, bevor Sie Data Insights zum Lesen des Modells einsetzen.
6. Stellen Sie in natürlicher Sprache Fragen zu kleinen Bereichen, um die vom System erzeugten SQL-Abfragen sowie die Geschäftsdefinitionen zu überprüfen.
7. Manuelle Überprüfung der Antworten, Diagramme, Zeitfenster und Aggregationsmethoden.
8. Die bestätigten Indikatordefinitionen werden gespeichert und schrittweise auf mehr Nutzer und Datensätze ausgeweitet.
9. Beobachten Sie kontinuierlich die Aufrufe des Modells, die Leistung der Abfragen, die Berechtigungen sowie die Fehlerprotokolle.

Wichtige Punkte zur Verbindung mit PostgreSQL

• Vorbereiten Sie die Datenbank-Adresse, die über das CRAFT-Netzwerk erreichbar ist.
• Erstellen Sie Leser-Benutzer und gewähren Sie ihnen nur die geringsten Berechtigungen für das Zielmodell.
• Verwenden Sie gültige Identitäts-Token und Projektidentifikatoren zur Registrierung der Datenverbindung.
• Lassen Sie die Verknüpfungsmetadaten sowie die Anmeldeinformationen getrennt in den Services Asset und Secrets gelangen.
• Es wird bestätigt, dass in der Leseantwort keine ursprünglichen Anmeldeinformationen zurückgegeben werden.
• Testen Sie die Verbindung mit einer minimalen Abfrage, bevor Sie sie an Data Insights übergeben.

Datenverwaltungsworkflows

1. Es ist notwendig, die Quellen der zu bewertenden Daten, die Verzeichnisse, die Eigentümer sowie den Geltungsbereich der Regulierungen zu ermitteln.
2. Verwenden Sie CRAFT Assess, um Mängel in Qualität, Abdeckung und Strategie zu erkennen.
3. Sortieren Sie die Probleme nach ihrem Einfluss auf den Geschäftsbetrieb und dem Risiko durch die Verwendung von Agenten.
4. Führen Sie Enrich aus, um Beschreibungen von Vermögenswerten, Klassifizierungen sowie Regeln zur Bewertung der Qualität zu ergänzen.
5. Lassen Sie die Datenbesitzer die Semantik, das Sensitivitätsniveau und die Schwellenwerte der Modellableitungen überprüfen.
6. Regeln werden über Workflows ausgeführt und es werden Qualitätsbewertungskarten erstellt.
7. Weisen Sie die Regeln für Misserfolge den zuständigen Teams zu und verfolgen Sie die Behebung.
8. Regelmäßige Neubewertungen verhindern, dass durch Veränderungen in Mustern, Daten und Richtlinien eine Abweichung entsteht.

Entwicklungsprozess für Lösungen

1. Wählen Sie die Referenzlösung oder das Starter-Template, das den Anforderungen am nächsten kommt.
2. Erstellen Sie einen FastAPI-Dienst und registrieren Sie die Lösungen sowie die Agent-Ressourcen gemäß den Vorgaben.
3. Anbindung an Keycloak-Identitäten, OpenFGA-Rechte, Secrets und gemeinsamen Speicher.
4. Über die Konfiguration von LiteLLM können die zulässigen Modelle sowie die Budgetstrategien festgelegt werden.
5. Definieren Sie für den Agenten A2A-Fähigkeiten, Eingabe-/Ausgabedaten sowie Überprüfungsregeln.
6. Führen Sie die Mindestservice-Tests lokal durch und packen Sie sie anschließend als Container sowie Helm Chart zusammen.
7. Durch GitOps in die Entwicklungs-, Test-, Demo- und Produktumgebung bereitstellen.
8. Verbinden Sie mit OpenTelemetry und optional Langfuse, um den End-to-End-Ablauf zu überwachen.
9. Erst nach der Einrichtung von Berechtigungen, Daten, Modellen und Regressionstests soll es den Geschäftsbenutzern zur Verfügung gestellt werden.

Die offiziellen Entwicklungsrichtlinien setzen sich als Ziel, einen minimalen Quickstart innerhalb von 30 Minuten abzuschließen, doch eine vollständige Unternehmenslösung erfordert weiterhin die Beteiligung von Teams für Infrastruktur, Identitätsmanagement, Daten, Modelle, Sicherheit und Betrieb. Die öffentlichen Seiten zeigen nur Inhalte innerhalb des Sicherheitsrahmens der Partner; ein Teil der Implementierungsunterlagen gilt als vertrauliche Dokumente.

Einrichtungsmethode

CRAFT kann in der Cloud des Kunden, in einem Rechenzentrum oder in einer hybriden Umgebung eingesetzt werden. Dabei muss es auf Kubernetes-Clustern laufen, die den CNCF-Standards entsprechen. Die Architektur versucht, eine Abhängigkeit von einer einzigen Cloud zu vermeiden, und nutzt stattdessen Helm, ArgoCD, Terraform sowie austauschbare Objektspeicher- und Schlüssel-Backends.

Abhängigkeit von der Grundplattform

• Kubernetes und Helm sind für die Orchestrierung und Veröffentlichung von Containern zuständig.
• ArgoCD wird für die Entwicklung, Tests, Demonstrationen sowie den produktiven Einsatz von GitOps-Liefermodellen verwendet.
• Keycloak kümmert sich um Identitäten und Single Sign-On.
• OpenFGA kümmert sich um die Verwaltung der Beziehungen zwischen Organisationen, Projekten und Ressourcen sowie um die dazugehörigen Berechtigungen.
• PostgreSQL, Redis und Objektspeichersysteme speichern den Status sowie Ereignisse der Plattform.
• Infisical oder externe Geheimverwaltung speichert die Anmeldeinformationen.
• Die OpenTelemetry- und Grafana-Stacks bieten Tracking, Metriken und Logs.

Preise und Beschaffungsmethoden

Stand zum 22. August 2026 gibt es auf der offiziellen Website von Emergence AI keine offiziell angegebenen Preise für die CRAFT-Pakete – weder für feste Paketpreise noch für Preise pro Sitzplatz oder für die kostenlose Version. Das Produkt wird in Form von Unternehmenspartnerschaften sowie maßgeschneiderten Angeboten bereitgestellt. Potenzielle Kunden müssen ihre Geschäftsanforderungen, Datenanforderungen sowie Anforderungen bezüglich der Implementierung und Sicherheit vorlegen, um ein Angebot zu erhalten.

Vorbereitungen vor der Anfrage an Unternehmen

1. Listen Sie die zielgerichteten Geschäftsprobleme auf, anstatt mit vagen, allgemeinen Agentenanforderungen zu beginnen.
2. Quellen für Statistiken, Typen von Datenbanken, Größe der Vermögenswerte und Häufigkeit der Aktualisierungen.
3. Bestimmen Sie die Grenzen für die Cloud-, lokale, hybride oder isolierte Bereitstellung bei Kunden.
4. Eindeutig definierte zulässige Modelle, Datengebiete, Sensitivitätsstufen und Konformitätsanforderungen.
5. Schätzen Sie die Größenordnung der Benutzer, Anfragen, Konkurrenzen, Pipelines und Modellaufrufe.
6. Listen Sie die zu verbindenden Identitäten, Schlüssel, Verzeichnisse und Überwachungssysteme auf.
7. Definieren Sie die Genauigkeit der Definitionen, die SQL-Sicherheit, die Datenqualität sowie die Indikatoren für die Geschäftsakzeptanz.
8. Die Angebotsanfrage verlangt eine getrennte Aufstellung für Lizenz, Implementierung, Infrastruktur, Modell und Support.

Für welche Benutzer geeignet

• Verantwortlicher für Unternehmensdaten: Bewertung, ob die Daten für Agenten und die Analyse natürlicher Sprache geeignet sind.
• Datengovernance-Team: Automatische Ergänzung von Metadaten, Klassifizierung von Assets und Erstellung von Qualitätsregeln.
• Business- und Analytiker: Verwenden natürliche Sprache zur Abfrage von Daten und zur Erstellung von Visualisierungen.
• Datenteam: Identifizierung von Störungen in den Datensystemen und Nachverfolgung möglicher Ursachen.
• Plattformingenieur: Bereitstellung und Wartung einer Unternehmens-Agentenplattform in einer Kubernetes-Umgebung.
• Sicherheits- und Konformitätsteam: Zugriff auf Daten durch Kontrollen bezüglich Identität, Berechtigungen, Schlüsseln und Audits.
• Halbleiter und Fertigungsorganisationen: Entwicklung von isolierten Analyseansätzen für bereichsspezifische Daten.
• Gemeinsame Entwicklungspartner: Entwicklung von maßgeschneiderten Agenten-Anwendungen in den CRAFT-Shared Services.

Typische Anwendungsszenarien

• Bevor der Unternehmensagent eingesetzt wird, sollte die Integrität der Daten, das Eigentumsrecht sowie mögliche Strategielücken bewertet werden.
• Automatische Erstellung von Beschreibungen, Klassifizierungen und potenziellen Qualitätsregeln für das Datokatalog.
• Ermöglichen Sie den Vertriebsmitarbeitern, die Verkaufs-, Betriebs- oder Fertigungsdatenbanken in natürlicher Sprache abzurufen.
• Übertragen Sie die Suchergebnisse in Diagramme, Dashboards und teilbare Erkenntnisse.
• Orchestrierung von Datenerfassung, Analyse, Überprüfung und Berichterstattung über mehrere Agenten hinweg.
• Fehler in den Datenpipelines werden erkannt und auf die Queltabellen, Regeln oder vorverarbeitenden Systeme zurückverfolgt.
• Vor dem Ergreifen strategischer Maßnahmen sollten die Ergebnisse der Szenarien unter verschiedenen Annahmen verglichen werden.
• Industriespezifische Agentenanwendungen in kontrollierten Intranets oder hybriden Umgebungen bereitstellen.

Vorteile des Produkts

• Es umfasst Datenbereitstellung, Governance, Analyse und Agent-Workflows – und bietet nicht nur eine Chat-Oberfläche.
• Kann in der Kunden-Cloud, in Rechenzentren oder in einer hybriden Infrastruktur eingesetzt werden, um den Druck durch den Transfer von Daten nach außen zu verringern.
• Auf Kubernetes und gängige Open-Source-Komponenten gestützt, um Abhängigkeiten von einzelnen cloudbasierten proprietären Diensten zu vermeiden.
• Identitäten, Berechtigungen und Anmeldeinformationen werden über Keycloak, OpenFGA und die Secrets API zentral verwaltet.
• Es werden mehrere Modellanbieter unterstützt, sodass das Team je nach Sicherheit, Leistung und Kosten ein Modell auswählen kann.
• A2A und stateful Pipelines eignen sich zur Aufteilung komplexer, mehrschrittiger Aufgaben.
• Die Umwandlung natürlicher Sprache in SQL in Kombination mit Mustern und Überprüfungsmechanismen erleichtert die Schaffung von audierbaren Prozessen.
• OpenTelemetry und Langfuse decken jeweils die Überwachung der Infrastruktur sowie der Aufrufe von Modellen ab.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Das Produkt ist für die Einrichtung in Unternehmen konzipiert und erfordert Kubernetes, Identitätsmanagement, Datenverwaltung sowie Betriebsfähigkeiten.
• Die offizielle Website gibt keine standardisierten Preise an; die Kosten für Pilotprojekte und die eigentliche Implementierung müssen einzeln bewertet werden.
• Das CRAFT Toolkit ist weiterhin ein geplantes Modul und kann nicht als bereits verfügbare Funktion erworben werden.
• Die Erzeugung von SQL aus natürlicher Sprache kann weiterhin Indikatoren, Zeitangaben, Verknüpfungen oder geschäftliche Definitionen falsch interpretieren.
• Mehrere Agenten erhöhen die Anzahl der Modellaufrufe, die Verzögerungen, die Störungspunkte sowie die Komplexität bei der Fehlersuche.
• Dass Modelle austauschbar sind, bedeutet nicht, dass verschiedene Modelle in Bezug auf Qualität und Konformität vollständig gleichwertig sind.
• Automatisch generierte Regeln zur Datenqualität können Fehlalarme, Auslassungen oder unangemessene Schwellenwerte verursachen.
• Selbstverwaltung erhöht die Kontrolle, führt aber auch zu mehr Verantwortung bei Patches, Backups, Überwachung und Kapazität.
• Offen zugängliche Entwicklungsdokumente bedeuten nicht, dass alle internen Dienste und Code der Öffentlichkeit zugänglich sind.
• Die Lizenzen der verschiedenen GitHub-Repositorien unterscheiden sich, daher kann man sie nicht einheitlich als vollständig open source bezeichnen.
• Die DPA beschränkt sensible Daten, die nicht vereinbart wurden; Organisationen müssen zunächst eine Klassifizierung der Daten durchführen.

Sicherheit und Governance

Prüfung vor dem Go-Live

1. Bestimmen Sie den Eigentümer, die Verwendung, das Sensitivitätsniveau sowie die zugelassenen Benutzer für jede Datenquelle.
2. Erstellen Sie für die Analyse der Datenbanken Leserechte-Konten und beschränken Sie Modell, Tabellen und Netzwerke.
3. Trennen Sie menschliche Benutzer, Service-Konten und Agent-Rechte voneinander, um das Teilen von Konten mit hohen Berechtigungen zu vermeiden.
4. Für SQL können Timeout-Werte, Anzahl der Zeilen, Kosten sowie Grenzen für verbotene Operationen festgelegt werden.
5. Definieren Sie manuelle Genehmigungsregeln sowie Testbeispiele für die Geschäftsindikatoren.
6. Überprüfen Sie personenbezogene und geschäftlich sensible Daten in Hinweisen, SQL-Abfragen, Ergebnissen und Protokollen.
7. Für Agentenaktionen mit Nebenwirkungen werden Genehmigung, Rollback und Auditing eingestellt.
8. Regelmäßige Überprüfung der autorisierten Übernahme, der Schlüsselrotation, der Wiederherstellung von Backups sowie der Änderungen an den Modellen.

Privatsphäre, DPA und Konformität

Die Datenschutzrichtlinie der Website bezieht sich hauptsächlich auf Besucher der offiziellen Website, während die Verarbeitung von Daten in den Unternehmensdiensten durch die Kundenvereinbarungen sowie die DPA von 2025 geregelt wird. Laut der DPA kann Emergence als Verarbeiter API-Aufrufe, Benachrichtigungen, Modellausgaben sowie technische und Nutzungsdaten erhalten und speichern und diese gemäß den Anweisungen des Kunden verarbeiten oder löschen.

Das Trust Center listet GDPR, SOC 2 Type 1, SOC 2 Type 2 und SOC 3 auf und stellt Informationen zu Sicherheitsmaßnahmen wie Mehrfachauthentifizierung, Single Sign-On sowie statischer und dynamischer Verschlüsselung bereit. Detaillierte Berichte sowie sensible Daten sind in der Regel nur über das Trust Center zugänglich. Der Käufer sollte prüfen, ob der Umfang der Prüfung, das Datum sowie die erworbenen Dienstleistungen im Geltungsbereich liegen.

GitHub und Open-Source-Projekte

Emergence AI unterhält eine offizielle GitHub-Organisation, doch die in den verschiedenen Repositorien behandelten Probleme sowie die Lizenzen unterscheiden sich. Laut den CRAFT-Dokumenten sind die Kernkomponenten der Plattform als Open-Source-Lösungen konzipiert, die selbst gehostet werden können. Bis zum Zeitpunkt der Überprüfung existierte jedoch kein einziges öffentlich zugängliches Repository mit vollständigem Quellcode für alle CRAFT-Unternehmensprodukte.

Unterschiede zwischen Agent-E und CRAFT

Agent-E ist ein frühes, öffentlich verfügbares Projekt für die Automatisierung von Webseiten, das hauptsächlich Browser zur Ausfüllung von Formularen, zur Suche sowie zur Steuerung von Webseitenoperationen nutzte. CRAFT ist eine aktuelle Plattform für Unternehmensdaten und KI. Beide werden von derselben offiziellen Organisation gewartet, doch ihre Produktziele, die Art der Implementierung sowie die Lizenzen dürfen nicht miteinander verwechselt werden.

APIs und Entwicklerfähigkeiten

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungswertung beträgt 4,4 von 5 Punkten. CRAFT integriert Funktionen wie Datenbereitstellung, Analyse natürlicher Sprache, Governance, mehrere Agenten, Berechtigungen, Schlüssel sowie Überwachungsfunktionen in eine Kubernetes-Umgebung, die vom Kunden gesteuert werden kann. Es eignet sich daher für große Organisationen, die hohe Anforderungen an die Datenintegrität und Zuverlässigkeit haben.

Der Hauptnachteil ist das Fehlen von offiziellen Standardpreisen, die hohe Komplexität bei der Implementierung und Verwaltung sowie die Notwendigkeit, geplante Funktionen streng von den aktuellen Funktionen zu trennen. Es eignet sich eher für Unternehmen mit Teams für Plattformentwicklung, Datengovernance und Sicherheit – nicht für Privatanwender, die ein leichtgewichtiges Produkt zum schnellen Ausprobieren von Agenten suchen.

Häufige Fragen

Was ist Emergence AI?

Emergence AI ist ein Unternehmen, das Systeme für Unternehmensintelligenz und AI-Agenten entwickelt. Sein Hauptprodukt, CRAFT, dient der Vorbereitung von Daten, der Verwaltung dieser Daten, der Analyse natürlicher Sprache sowie der Steuerung mehrerer Agenten in gemeinsamen Workflows.

Was ist CRAFT?

CRAFT ist eine intelligente Plattform, die in der Unternehmensinfrastruktur eingesetzt werden kann. Sie besteht aus Geschäfts-lösungen sowie gemeinsam genutzten Diensten wie Identitäts- und Asset-Verwaltung – außerdem aus der Kubernetes-Infrastruktur.

Was ist der Unterschied zwischen CRAFT Assess und Enrich?

Assess ist dafür zuständig, Mängel in Bezug auf die Datenqualität, die Abdeckung sowie die Strategie aufzudecken, während Enrich für die Ergänzung von Metadaten, die Klassifizierung der Assets sowie die Erstellung von Qualitätsregeln zuständig ist. Das erste Tool dient eher der Diagnose, das zweite eher der Verbesserung.

Ist das CRAFT Toolkit bereits verfügbar?

Nein. Die aktuellen offiziellen Dokumente bezeichnen das Toolkit eindeutig als geplantes Modul; Zertifizierungszeugnisse sowie automatische Formalisierungstools können daher nicht als allgemein verfügbar beschrieben werden.

Kann man mit natürlicher Sprache in eine Datenbank abfragen?

Ja. Data Insights bietet die Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL, mehrstufige Analyse sowie Visualisierungen – doch die Abfragenlogik, die Geschäftsindikatoren sowie die Ergebnisse müssen weiterhin überprüft werden.

Welche Datenbanken werden unterstützt?

Die offiziellen Einführungsdokumente zeigen detailliert, wie man sich mit PostgreSQL verbindet. Die Architektur ermöglicht es außerdem, nach Bedarf weitere Datenverbindungen hinzuzufügen. Für andere spezifische Datenbanken muss bei der Projektbewertung jeweils geprüft werden, ob sie geeignet sind.

Unterstützt CRAFT eine private Bereitstellung?

Es wird die Bereitstellung in der Cloud des Kunden, in Rechenzentren oder in hybriden Umgebungen unterstützt, wobei es auf Kubernetes-Clustern läuft, die den CNCF-Standards entsprechen. Genaue Anforderungen bezüglich Offline-Modus, Images sowie Unterstützungsbedingungen müssen im Vertrag festgelegt werden.

Kann man zwischen verschiedenen großen Modellen wählen?

Über LiteLLM kann man auf Anbieter wie Gemini, GPT, Claude usw. zugreifen. Unternehmen müssen jeweils Schlüssel, Datennutzungsrichtlinien, Budgets sowie Qualitätsprüfungen festlegen.

Ist Emergence AI kostenlos?

Es wurde weder eine öffentliche, kostenlose Version von CRAFT noch ein fester Probemonat gefunden. Das Produkt wird hauptsächlich durch Geschäftskooperationen sowie individuelle Angebote erworben.

Wie viel kostet CRAFT?

Die offizielle Website gibt keinen festen Betrag an. Die Preise können von Modulen, Datenquellen, Benutzern, dem Verbrauch der Modelle, der Bereitstellungsumgebung sowie dem Umfang der Implementierung und Unterstützung abhängen. Es ist daher notwendig, sich an den Verkauf zu wenden.

Wird eine API und ein SDK bereitgestellt?

Es werden Plattform-APIs bereitgestellt, und es ist möglich, auf der Grundlage der OpenAPI-Spezifikationen Python- sowie TypeScript-SDKs zu erstellen. Für den tatsächlichen Zugriff sind eine bereitgestellte Umgebung, ein Authentifizierungs-Token sowie Projektrechte erforderlich.

Ist Emergence AI open source?

Man kann nicht einfach mit „alles ist Open Source“ antworten. Projekte wie Agent-E verfügen über offene Lizenzen, und CRAFT nutzt ebenfalls Open-Source-Komponenten, die selbst gehostet werden können. Doch die vollständige Unternehmensplattform umfasst weiterhin kommerzielle Produkte sowie kontrollierte Inhalte.

Was ist Agent-E?

Agent-E ist ein von Emergence AI veröffentlichtes Projekt zur Automatisierung von Webseiten unter Verwendung der MIT-Lizenz. Es ermöglicht es, Browseraufgaben in natürlicher Sprache zu steuern. Es handelt sich dabei nicht um die CRAFT-Unternehmensplattform selbst.

Kann Emergence World kommerziell genutzt werden?

Standardmäßig ist das nicht möglich. Der Forschungsdatenspeicher verwendet die Lizenz CC BY-NC 4.0 – sie erlaubt nur die Nutzung zu Forschungszwecken und im Bildungsbereich, wobei eine Nennung der Quelle erforderlich ist. Für kommerzielle Zwecke ist eine gesonderte Genehmigung notwendig.

Verlassen die Daten das Unternehmensumfeld?

CRAFT kann in der von dem Kunden kontrollierten Infrastruktur eingesetzt werden, doch externe Modelle, Telemetrie, Support-Dienste sowie Unterprozessoren können weiterhin Datenströme erzeugen. Unternehmen sollten dies im Einklang mit der tatsächlichen Architektur sowie den DPA-Punkten geprüft haben.

Eignet es sich für kleine Teams?

Wenn ein kleines Team bereits über Kubernetes-, Daten- und Sicherheitstools verfügt und die Anforderungen ausreichend komplex sind, kann man sich nach einem Pilotprojekt erkundigen; für Einzelpersonen oder kleine Teams eignen sich in der Regel Analysetools mit niedrigeren Einführungsanforderungen besser.

Zusammenfassung

CRAFT von Emergence AI richtet sich an Organisationen, die möchten, dass Agenten zuverlässig Unternehmensdaten nutzen können. Der Kernwert liegt darin, Datenevaluation, Metadatenverbesserung, natürlsprachliche Analyse, Multi-Agent-Orchestrierung sowie Governance-Kontrollmechanismen in einer einzigen, einsetzbaren Architektur zu vereinen.

Bei der Auswahl sollte man von den konkreten Geschäftsproblemen sowie den Datengrenzen ausgehen und die Genauigkeit der SQL-Abfragen, die Trennung der Rechte, den Datenfluss im Modell, die Wartungskosten sowie die Akzeptanzkriterien überprüfen. Zudem muss zwischen den bereits vorhandenen Tools wie Assess und Enrich, den geplanten Toolkit-Lösungen sowie unabhängigen Open-Source-Forschungsprojekten wie Agent-E klar unterschieden werden.