Frage erkennen
Begriffe wie Data Residency, Human Approval, Audit Logs, RBAC oder MCP werden auf normalisierte Felder abgebildet.
Frag AgentenCode
Frage AgentenCode – per Text oder Sprache.
Stelle eine natürliche Frage zu KI-Agenten, Funktionen, Datenschutz, Governance, Protokollen oder Änderungen. AgentenCode antwortet aus der veröffentlichten Evidence-Basis und zeigt, warum ein Treffer passt – oder warum nicht.
130 Profile802 Trust-Signale1.235 Evidence-Claims79 Relationen250 History-Ereignisse
Direktantwort
Eine Evidence-Suchmaschine statt eines frei halluzinierenden Chatbots.
Frag AgentenCode erkennt Agenten, Trust-Controls, Protokolle und zeitliche Fragen. Vollständige Treffer müssen die erkannten Kriterien erfüllen. Near Matches zeigen Evidence-Lücken oder dokumentierte Gegenwerte. Jede Antwort bleibt auf Scope, Prüfdatum und Primärquelle zurückführbar.
Du kannst direkt loslegen.
Beispiele: „Welche Agenten haben Data Residency und SAML SSO?“, „Unterstützt OpenAI Codex MCP?“ oder „Was hat sich bei Copilot Studio seit 2026-10-01 geändert?“
Funktionsweise
Natürliche Frage, strukturierte Evidence-Abfrage.
Das System soll kein freies Chatten simulieren, sondern überprüfbare Fragen auf die Datenbank abbilden.
Evidence verknüpfen
Agenten-, Governance-, Evidence- und Relationsdaten werden gemeinsam ausgewertet.
Treffer trennen
Vollständige Treffer erfüllen alle erkannten Kriterien; Evidenzlücken werden nicht kaschiert.
Beleg anzeigen
Scope, Prüfdatum und Primärquelle machen das Ergebnis nachvollziehbar.
Beispielfragen
Fragen, die sich gut auf strukturierte Evidenz abbilden lassen.
Je konkreter die prüfbaren Kriterien, desto belastbarer die Ausgabe.
„Welche Agenten haben Data Residency, Human Approval und Audit Logs?“
AND-Abfrage über mehrere Trust-Controls„Welche Agenten unterstützen MCP?“
Relations- und Evidence-Abfrage„Was ist bei OpenAI Codex zu RBAC und Human Approval belegt?“
Profil + zwei Governance-Felder„Welche Agenten dokumentieren keine Nutzung von Kundendaten für Training?“
documented_false kann hier ein positives Auswahlkriterium seinGrenzen
Was Frag AgentenCode nicht tut.
Die Engine erfindet keine Antwort außerhalb der veröffentlichten Daten. Sie macht keine Rechts- oder Compliance-Bewertung, erzeugt keinen versteckten Produktscore und interpretiert Unknown nicht als Nein.
Die aktuelle Version deckt bewusst eine begrenzte Menge normalisierter Begriffe und Relationen ab. Das ist weniger flexibel als ein generatives Chat-System, dafür ist die Antwort reproduzierbar und auf konkrete Evidence zurückführbar.
AgentenCode Werkzeuge
Fragen, auswählen, prüfen und vergleichen – ohne die Werkzeuge zu vermischen.
Frag AgentenCode beantwortet belegbare Fragen. Für Produktauswahl, Prozessprüfung und direkte Vergleiche gibt es spezialisierte Werkzeuge.
01
AgentenFinder
Passende KI-Agenten nach Aufgabe, Zielgruppe und Anbieter vorauswählen.
Agenten finden →02Check
Konkrete Anforderungen gegen Evidence, Trust und offene Risiken prüfen.
Anforderungen prüfen →03Fit
Einordnen, ob Agent, Copilot, Automation oder Hybrid zum Prozess passt.
Fit prüfen →04Vergleichen
Mehrere Agenten feldgenau nebeneinander betrachten.
Vergleich öffnen →FAQ
Häufige Fragen
Verwendet Frag AgentenCode ein externes Sprachmodell?
Nein. Die aktuelle Abfrage ist deterministisch und arbeitet ausschließlich auf der veröffentlichten strukturierten Datenbasis.
Kann ich Frag AgentenCode per Sprache bedienen?
Ja, sofern dein Browser die Web-Spracherkennung unterstützt. AgentenCode selbst speichert keine Audioaufnahme. Die technische Erkennung kann je nach Browser oder Betriebssystem über einen Dienst des jeweiligen Anbieters erfolgen.
Warum liefert eine Frage manchmal wenige Treffer?
Mehrere Kriterien werden als gemeinsame Anforderungen interpretiert. Ein vollständiger Treffer muss für alle erkannten Kriterien passende Evidenz enthalten.
Was passiert bei fehlender Evidenz?
Fehlende Evidenz bleibt Unknown. Sie wird nicht als Nein interpretiert.
Welche Quellen werden angezeigt?
Wo verfügbar zeigt die Antwort die zugrunde liegende Primärquelle zusammen mit Scope und Prüfdatum.