AGENTENCODE RESEARCH
Multi-Agent Intelligence: Forschung & Architektur
Wie mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten: Orchestrierung, Delegation, externe Benchmarks und überprüfbare Evidenz.
Zum ausführlichen Forschungsbereich → · Architekturen & Koordination · Studien & Benchmarks · Methodik & Herkunft
AgentenCode AgentenProfilAutomatisierung
✓ Redaktionell geprüftPrüfdatum: 30. September 2026
AgentenProfil · Automatisierung
CrewAI AMP
Plattform von CrewAI zum Entwickeln, Bereitstellen, Beobachten und Verwalten von Agenten- und Multi-Agent-Systemen.
Automatisierungredaktionelle Einordnung
CrewAIAnbieter
8 Primärquellen dokumentiertQuellenstatus
30. September 2026letzte Prüfung
AgentenTrust 2.0 · EU & Governance Evidence
EU AI Act, Datenschutz und Kontrolle bei CrewAI AMP
Direktantwort: Für CrewAI AMP sind aktuell 5 von 36 normalisierten Trust-Controls feldgenau öffentlich belegt. Nicht belegte Felder bleiben Unknown – niemals automatisch Nein.
EU AI ActEvidence-Kontext zu Art. 12–15, ohne automatische Anwendbarkeits- oder Compliance-Aussage.
DSGVOEvidence-Kontext zu Art. 5, 28 und 32. Data Residency allein ist kein Compliance- oder Transfer-Nachweis.
Wichtig: Diese Zahlen zeigen Dokumentationsabdeckung, keine Produktbewertung. 0 von 10 bedeutet: Für diese 10 Felder liegt im aktuellen Datensatz kein feldgenauer öffentlicher Beleg vor. Es bedeutet nicht, dass der Agent die Funktionen nicht besitzt.
Entscheidungsrelevante Kernsignale
Zwölf häufige EU-, Datenschutz-, Security- und Governance-Fragen – inklusive Unknowns.
Ja belegtNein belegtWert belegtUnknown
Datenschutz & Daten
UnknownData Residency
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Datenschutz & Daten
UnknownKundendaten für Training
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Datenschutz & Daten
UnknownDatenaufbewahrung / Retention
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Datenschutz & Daten
UnknownDPA / Auftragsverarbeitung
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Security & Zugriff
Belegt: JaVerschlüsselung at rest
Ja
Scope: crewai_factory_customer_infrastructure · geprüft 2026-10-01 · Quelle ↗Security & Zugriff
Belegt: JaRBAC
Ja
Scope: crewai_amp_enterprise · geprüft 2026-10-01 · Quelle ↗Menschliche Kontrolle
UnknownHuman Approval
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Menschliche Kontrolle
UnknownHuman Oversight
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Audit & Nachvollziehbarkeit
Belegt: JaAudit Logs
Ja
Scope: crewai_amp_enterprise · geprüft 2026-10-01 · Quelle ↗Audit & Nachvollziehbarkeit
UnknownTracing
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Audit & Nachvollziehbarkeit
UnknownActivity History
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Security & Zugriff
UnknownSecrets / Credential Handling
Nicht öffentlich belegt
Keine feldgenaue öffentliche Evidence im aktuellen Datensatz.Alle dokumentierten Trust-Signale
Jeder Wert bleibt an Scope, Prüfdatum und Primärquelle gebunden. Ein Plattformbeleg wird nicht automatisch auf jeden Agenten vererbt.
Security & Zugriff · 4 dokumentierte Signale
SOC 2 Type 2
Belegt: Jasecurity.soc2_type2Ja
Scope: crewai_platform · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗Verschlüsselung at rest
Belegt: Jasecurity.encryption.at_restJa
Scope: crewai_factory_customer_infrastructure · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗Verschlüsselung in transit
Belegt: Jasecurity.encryption.in_transitJa
Scope: crewai_factory_customer_infrastructure · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗Audit & Nachvollziehbarkeit · 1 dokumentierte Signale
Audit Logs
Belegt: Jagovernance.audit_logs.availableJa
Scope: crewai_amp_enterprise · geprüft 2026-10-01 · Primärquelle ↗Kein Compliance-Score.
AgentenTrust bildet Evidence ab. Die rechtliche Einordnung hängt vom konkreten Einsatz ab.
Kurz erklärt
Plattform von CrewAI zum Entwickeln, Bereitstellen, Beobachten und Verwalten von Agenten- und Multi-Agent-Systemen.
AnbieterCrewAI
ProdukttypAgent Management Platform
ZugangCrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.
EinordnungAutomatisierung
AgentenProfil
Standardisierte Referenzdaten
AnbieterCrewAI
KategorieAutomatisierung
ProdukttypAgent Management Platform
ZielgruppeEntwickler & Unternehmen
ZugangCrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.
Quellenstatus8 Primärquellen dokumentiert
PrüfstatusRedaktionell geprüft
Prüfdatum30. September 2026
Profilversion2.0
Filterdaten werden aus demselben strukturierten Datensatz erzeugt wie dieses Profil. Unbestätigte Merkmale werden nicht automatisch als „Nein“ gewertet.
Was ist CrewAI AMP?
Plattform von CrewAI zum Entwickeln, Bereitstellen, Beobachten und Verwalten von Agenten- und Multi-Agent-Systemen.
Produktspezifische Evidenzlage zu CrewAI AMP
Dieses Profil trennt den dokumentierten Produktfokus von feldgenauer Evidence. Für CrewAI AMP sind aktuell 8 eindeutige Primärquellen über Profil, Trust- und Relationsdaten verknüpft. Die folgenden Punkte sind keine allgemeine Klassenbeschreibung, sondern stammen aus den für dieses konkrete Produkt gespeicherten Feldern.
- Verschlüsselung at rest: Ja · Scope: crewai_factory_customer_infrastructure · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
- Verschlüsselung in transit: Ja · Scope: crewai_factory_customer_infrastructure · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
- SOC 2 Type 2: Ja · Scope: crewai_platform · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
- Audit Logs: Ja · Scope: crewai_amp_enterprise · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
- RBAC: Ja · Scope: crewai_amp_enterprise · geprüft 1. Oktober 2026 · Primärquelle ↗
Automatisierungs-Agenten verbinden Modelle mit Tools, APIs und Workflows, damit mehrstufige Aufgaben nicht nur beantwortet, sondern ausgeführt werden können.
AgentenCode trennt bestätigte Produktmerkmale von redaktioneller Einordnung. Funktionen, Tarife und Verfügbarkeit können sich kurzfristig verändern; deshalb enthält dieses Profil ein Prüfdatum und einen Änderungsverlauf.
Wie funktioniert CrewAI AMP?
CrewAI AMP verbindet den dokumentierten Produktkontext mit den vom Anbieter freigegebenen Datenquellen, Werkzeugen oder Aktionen. Typisch ist ein Ablauf aus Aufgabe verstehen, relevante Informationen beschaffen, Zwischenschritte planen, Werkzeuge nutzen und das Ergebnis zur Prüfung bereitstellen.
Welche Schritte tatsächlich autonom erfolgen, hängt von Plan, Oberfläche, Integrationen und Berechtigungen ab. AgentenCode bewertet deshalb nicht nur die Bezeichnung „Agent“, sondern dokumentiert den praktisch verfügbaren Aktionsraum.
1Aufgabe verstehen
2Kontext erfassen
3Schritte planen
4Tools nutzen
5Ergebnis prüfen
Was kann CrewAI AMP konkret übernehmen?
Die folgenden Anwendungsfelder ergeben sich aus dem dokumentierten Produktschwerpunkt. Ob ein Einsatz sinnvoll ist, hängt von Datenzugriff, Aktionsrechten und Fehlerfolgen im konkreten Prozess ab.
Multi-Agent-Workflows
Bei „Multi-Agent-Workflows“ ist für CrewAI AMP besonders „Multi-Agent-Fokus“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „CrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Agentenrollen und Tool-Rechte begrenzen. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Agenten bereitstellen
Bei „Agenten bereitstellen“ ist für CrewAI AMP besonders „Deployment und Observability“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „CrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Tracing und Auditierung aktivieren. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Monitoring und Governance
Bei „Monitoring und Governance“ ist für CrewAI AMP besonders „Open-Source-Ökosystem“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „CrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Fehler- und Eskalationspfade für autonome Workflows definieren. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Business-Prozesse orchestrieren
Bei „Business-Prozesse orchestrieren“ ist für CrewAI AMP besonders „Enterprise-Betriebsfunktionen“ relevant. Der Einsatz sollte im dokumentierten Produktscope „CrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.“ bewertet werden. Vor produktiver Nutzung gilt als konkreter Prüfpunkt: Agentenrollen und Tool-Rechte begrenzen. Diese Einordnung verbindet den gespeicherten Produktfokus mit den sichtbaren Quellen; sie ist kein Leistungsbenchmark.
Für wen ist CrewAI AMP relevant?
Zielgruppe
Entwickler & Unternehmen.
Plattform von CrewAI zum Entwickeln, Bereitstellen, Beobachten und Verwalten von Agenten- und Multi-Agent-Systemen.
Einführung
Für einen belastbaren Pilot sollten reale Aufgaben, definierte Berechtigungen, messbare Erfolgskriterien und ein klarer Review-Prozess verwendet werden.
Stärken von CrewAI AMP
Die folgenden Punkte sind keine Rangliste. Sie beschreiben dokumentierte oder aus dem Produktschwerpunkt ableitbare Merkmale, die für die genannten Einsatzfelder relevant sein können.
Multi-Agent-Fokus
„Multi-Agent-Fokus“ ist bei CrewAI AMP deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Multi-Agent-Workflows“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Agentenrollen und Tool-Rechte begrenzen.
Deployment und Observability
„Deployment und Observability“ ist bei CrewAI AMP deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Agenten bereitstellen“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Tracing und Auditierung aktivieren.
Open-Source-Ökosystem
„Open-Source-Ökosystem“ ist bei CrewAI AMP deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Monitoring und Governance“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Fehler- und Eskalationspfade für autonome Workflows definieren.
Enterprise-Betriebsfunktionen
„Enterprise-Betriebsfunktionen“ ist bei CrewAI AMP deshalb entscheidungsrelevant, weil das Profil „Business-Prozesse orchestrieren“ als konkretes Einsatzfeld führt. Der Nutzen hängt davon ab, ob dieser Arbeitsablauf im gebuchten Plan und mit den vorgesehenen Daten- und Toolrechten verfügbar ist. Gegenprüfung vor dem Einsatz: Agentenrollen und Tool-Rechte begrenzen.
Grenzen und Prüfpunkte
Agentische Systeme können Fehler nicht nur formulieren, sondern je nach Berechtigung auch ausführen. Deshalb sollten Produktgrenzen und organisatorische Kontrollen gemeinsam betrachtet werden.
- Agentenrollen und Tool-Rechte begrenzen
- Tracing und Auditierung aktivieren
- Fehler- und Eskalationspfade für autonome Workflows definieren
Sicherheit, Datenschutz und Kontrolle
Je größer der Aktionsradius eines Agenten, desto wichtiger sind Least-Privilege, Freigabepunkte, Logging, Laufzeitgrenzen und ein klarer Rückrollpfad.
Vor dem Einsatz sollten Vertrag, Datenverarbeitung, Speicherorte, Modellanbieter, Integrationen, Protokollierung und die Möglichkeit zum Widerruf beziehungsweise Rückrollen von Aktionen geprüft werden.
Zugang und Kosten
CrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.
Preise, Limits und regionale Verfügbarkeit ändern sich häufig. Maßgeblich sind die unten verlinkten Anbieterinformationen zum Zeitpunkt der Nutzung.
Wie lässt sich CrewAI AMP vergleichen?
Ein Vergleich sollte an der eigenen Aufgabe, den benötigten Daten, dem gewünschten Aktionsradius und den Kontrollanforderungen beginnen.
| Tool- und App-Abdeckung | Bei CrewAI AMP anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
|---|---|
| Autonomie und Freigaben | Bei CrewAI AMP anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
| Fehlerbehandlung | Bei CrewAI AMP anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
| Observability | Bei CrewAI AMP anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
| Betriebs- und Kostenmodell | Bei CrewAI AMP anhand der offiziellen Quellen und eigener Testfälle prüfen; Funktionsumfang kann je nach Plan, Oberfläche, Region und Berechtigungen variieren. |
Zusätzlich sollte ein Pilot mit realen Aufgaben durchgeführt werden. Reproduzierbare Testfälle sind aussagekräftiger als Marketingbenchmarks allein.
Ähnliche Agenten und Alternativen
Häufige Fragen zu CrewAI AMP
Was ist CrewAI AMP?
Plattform von CrewAI zum Entwickeln, Bereitstellen, Beobachten und Verwalten von Agenten- und Multi-Agent-Systemen.
Für wen eignet sich CrewAI AMP?
Das Profil ordnet CrewAI AMP primär für Entwickler & Unternehmen ein. Entscheidend sind der konkrete Prozess, die benötigten Integrationen und die gewünschte Autonomie.
Kann CrewAI AMP Aufgaben selbstständig ausführen?
Der Grad der Autonomie hängt von der jeweiligen Oberfläche, den aktivierten Tools und den vergebenen Berechtigungen ab. Analyse, Vorschläge und tatsächlich ausführbare Aktionen sollten getrennt betrachtet werden.
Was sollte ich vor der Nutzung prüfen?
Prüfen Sie insbesondere Datenzugriff, Schreibrechte, Quellenqualität, Kostenmodell, Freigaben und die Frage, wie Fehler erkannt oder rückgängig gemacht werden können.
Wie aktuell ist dieses Profil?
Das Profil wurde am 30. September 2026 anhand der unten verlinkten Primärquellen geprüft. Produkte im Agentenmarkt verändern sich schnell; kurzfristige Änderungen zwischen zwei Prüfungen sind möglich.
Für Unternehmen
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Offizielle Quellen
Dieses Profil verknüpft 8 eindeutige Primärquellen aus Produktprofil, feldgenauer Evidence, Trust-Layer und dokumentierten Relationen. Die Quellen bleiben maßgeblich, wenn sich das Produkt zwischen zwei Prüfzyklen ändert.
- CrewAI – Agent Management Platform
- CrewAI Docs – Enterprise
- CrewAI – Enterprise Agent Build & Runtime
- CrewAI – A Missing Layer in Agentic Systems?
- CrewAI – Pricing
- CrewAI – CrewAI Factory and NVIDIA
- CrewAI Docs – Using Annotations in crew.py
- CrewAI Trust Center
Transparenz
Letzte redaktionelle Prüfung: 30. September 2026. Unklare Merkmale werden nicht als bestätigte Fakten dargestellt. Es gibt keine bezahlte Rangfolge.
Deep Profile · GEO/SEO-Evidenzlayer
CrewAI AMP: belegte Einordnung und Entscheidungscheck
CrewAI AMP ist Plattform von CrewAI zum Entwickeln, Bereitstellen, Beobachten und Verwalten von Agenten- und Multi-Agent-Systemen. Anbieter ist CrewAI; AgentenCode ordnet das Produkt der Kategorie Automatisierung und dem Produkttyp Agent Management Platform zu. Diese Einordnung ergänzt den ausführlichen Artikel um einen kompakten, maschinenlesbaren Evidenz- und Auswahlkontext.
Welche Punkte sind für die Auswahl entscheidend?
Automatisierungs-Agenten verbinden Modelle mit Triggern, Apps und Aktionen. Entscheidend sind deshalb Tool-Berechtigungen, Schreibrechte, Freigaben, Fehlerpfade und die Frage, ob kritische Aktionen kontrolliert gestoppt werden können.
Welche Apps und Daten darf der Agent lesen oder verändern?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Welche Aktionen sind irreversibel oder extern sichtbar?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Wo greifen Freigaben und Eskalationen?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Wie werden Fehler, Retries und Audit-Logs behandelt?
Nur dokumentierte Antworten als Tatsache übernehmen; fehlende Information bleibt unbekannt.
Welche Stärken und Grenzen sind dokumentiert?
Dokumentierte Stärken
- Multi-Agent-Fokus
- Deployment und Observability
- Open-Source-Ökosystem
- Enterprise-Betriebsfunktionen
Vor dem Einsatz prüfen
- Agentenrollen und Tool-Rechte begrenzen
- Tracing und Auditierung aktivieren
- Fehler- und Eskalationspfade für autonome Workflows definieren
Welche Eigenschaften von CrewAI AMP sind feldgenau belegt?
Die folgenden Aussagen sind in AgentenGraph direkt mit Primärquellen verknüpft. Nicht aufgeführte Eigenschaften bleiben unbekannt, solange keine geeignete Quelle sie bestätigt oder ausdrücklich verneint.
api.rest
dokumentiert
CrewAI AMP exposes deployed crews through REST API endpoints.
CrewAI Docs – CrewAI AMP →api.webhooks
dokumentiert
CrewAI AMP supports webhook streaming of runtime events and updates.
CrewAI Docs – CrewAI AMP →governance.audit_logs.available
dokumentiert
CrewAI AMP documents audit trails for governed agent execution.
CrewAI – Enterprise Agent Build & Runtime →hosting.managed
dokumentiert
CrewAI AMP provides managed deployment infrastructure.
CrewAI Docs – CrewAI AMP →hosting.private_network
dokumentiert
CrewAI Enterprise supports deployment in customer-controlled VPC/private infrastructure.
CrewAI – CrewAI Factory and NVIDIA →hosting.self_hosted
dokumentiert
CrewAI Enterprise can run on customer-managed infrastructure.
CrewAI – CrewAI Factory and NVIDIA →protocols.mcp.client
dokumentiert
CrewAI agents can consume tools from configured MCP servers.
CrewAI Docs – Using Annotations in crew.py →security.encryption.at_rest
dokumentiert
CrewAI Factory documents encryption for stored data.
CrewAI – CrewAI Factory and NVIDIA →security.encryption.in_transit
dokumentiert
CrewAI Factory documents encrypted communications.
CrewAI – CrewAI Factory and NVIDIA →Welche Primärquellen stützen dieses Profil?
AgentenCode bevorzugt aktuelle Primärquellen. Aussagen eines Anbieters werden nicht automatisch auf andere Produkte oder Detailfelder übertragen.
| Quelle | Typ | Verwendung |
|---|---|---|
| CrewAI – Agent Management Platform | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| CrewAI Docs – Enterprise | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| CrewAI – Enterprise Agent Build & Runtime | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| CrewAI – A Missing Layer in Agentic Systems? | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| CrewAI – Pricing | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| CrewAI – CrewAI Factory and NVIDIA | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| CrewAI Docs – Using Annotations in crew.py | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
| CrewAI Trust Center | Primärquelle | Profil-, Evidence-, Trust- oder Relationsbeleg |
AgentenGraph · Produktverlauf
Strukturierte Historie von CrewAI AMP
AgentenGraph speichert strukturierte Zustände dieses Agenten über die Zeit. Neue Werte ersetzen ältere Zustände nicht stillschweigend: Änderungen werden versioniert und als Ereignis erfasst. Frühere Zustände vor der Baseline werden nicht rückwirkend behauptet.
01Baseline erfasst1. Oktober 2026
Ab diesem Datum beobachtet AgentenCode strukturierte Änderungen dieses Agenten.
Der heutige Stand ist der Ausgangspunkt. Historische Aussagen vor diesem Datum erscheinen nur, wenn sie durch belastbare Quellen belegt werden können.
Aktueller strukturierter StandAI-0076 · 36 aktive Aussagen
12 feldgenau belegtAnbieterCrewAI
KategorieAutomatisierung
ProdukttypAgent Management Platform
Zielgruppeunternehmen, entwickler
ZugangCrewAI Open Source plus AMP/Enterprise-Angebote; Funktionen abhängig von Betriebsmodell und Plan.
Letzte Profilprüfung30. September 2026
Strukturierte Anwendungsfelder
Monitoring und GovernanceMulti-Agent-WorkflowsBusiness-Prozesse orchestrierenAgenten bereitstellen
Evidenzstatus
12 von 36 aktiven Aussagen besitzen bereits eine explizite Feld-zu-Quelle-Zuordnung. Die übrigen Aussagen verwenden weiterhin das Quellen-Set des Profils.
Methodik zur Datenhistorie →Dokumentierte Änderungen seit BaselineProduktbezogene AgentenGraph-Ereignisse
2026-10-01 · 3 Sicherheitseigenschaften dokumentiert
Eine erstmalige Datenaufnahme oder Feldverifikation ist nicht automatisch eine neue Herstellerfunktion.
security.soc2_type2
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
security.encryption.in_transit
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
security.encryption.at_rest
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
2026-10-01 · 3 Eigenschaften dokumentiert
Eine erstmalige Datenaufnahme oder Feldverifikation ist nicht automatisch eine neue Herstellerfunktion.
hosting.private_network
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
hosting.self_hosted
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
hosting.managed
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
2026-10-01 · 2 Eigenschaften dokumentiert
Eine erstmalige Datenaufnahme oder Feldverifikation ist nicht automatisch eine neue Herstellerfunktion.
protocols.mcp.client
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
protocols.mcp.server
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
2026-10-01 · 2 Eigenschaften dokumentiert
Eine erstmalige Datenaufnahme oder Feldverifikation ist nicht automatisch eine neue Herstellerfunktion.
api.rest
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
api.webhooks
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
2026-10-01 · 2 Governance-Eigenschaften dokumentiert
Eine erstmalige Datenaufnahme oder Feldverifikation ist nicht automatisch eine neue Herstellerfunktion.
governance.rbac
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
governance.audit_logs.available
Strukturierte Änderung erfasst
Vorher: —Jetzt: True
Änderungsverlauf
Changelog
Neu in den AgentenCode aufgenommen; AgentenProfil 2.0 mit Primärquellen, Prüfdatum, Filterdaten und Changelog erstellt.