ai-infrastructure

Graph-native Infrastruktur für Kontext und nachvollziehbare KI-Systeme

Selbst gehostete Open-Source-Agenten-Skill-Registry für Unternehmen. Skill-Pakete veröffentlichen und versionieren, mit RBAC und Audit-Logs verwalten, On-Premise mit Docker oder Kubernetes bereitstellen.

Lokaler, persistenter Speicherspeicher für LLM-Anwendungen wie Claude Desktop, GitHub Copilot, Codex, Antigravity usw.

14-stufige Fusion-Pipeline für LLM-Token-Kompression – umkehrcodierte Kompression, AST-bewusste Code-Analyse, intelligentes Content-Routing. Keine LLM-Inferenzkosten. MIT-lizenziert.

AI Infrastructure Engineer Learning Track – Lehrplan für ML-Infrastruktur in der Produktion (2–4 Jahre Erfahrung)

Ein zerstörungsfreies Komprimierungs-Gateway für KI-Coding-Agenten. Reduziert die Token-Kosten um 25 % im ersten Zug und um über 85 % in langen oder gesättigten Sitzungen und passt ca. 3× mehr Züge in dasselbe Kontextfenster. Angetrieben von unserem Open-Source-Code-nativen 4B-Modell. Als Ersatz einsetzbar für Claude Code, Cursor, Codex, OpenHands und jeden BASE_URL-Agenten.

Tensorlake ist eine serverlose Laufzeiteinführung für Sandboxes und das Bereitstellen von Hintergrund-Agenten-Anwendungen.

UniRL ist ein Framework für das Reinforcement Learning multimodaler Einheitsmodelle

HarnessRouter Community Edition: the self-hosted, Apache-2.0 edition of the unified interface for agent harnesses. Run Codex, Claude Code, Hermes, PI, DSH, and more through one API, with sessions, streaming, files, cancellation, and failure handling. Implements the Unified Harness Protocol (UHP), an open standard. Your keys, your infrastructure.

Local-First AI-Agenten-Runtime mit isolierten Sitzungen, MCP-Tools, Speicher, Zugangsdaten, Audit/Replay und integrierter Konsole. Führen Sie OpenAI-, Anthropic-, MiniMax-, DeepSeek V4- und OpenAI-kompatible Modelle auf Ihrer Infrastruktur aus.