Validierung von KI-Agenten und LLM-Workflows
Construct prüft KI-Agenten, RAG, Tools, Memory und Guardrails von der ersten lauffähigen Version bis zum Release. Probieren Sie die Methode im Browser aus und kontaktieren Sie uns für Ihr reales System.
Ohne Kauf beginnen
Kein öffentlicher Preis und kein Checkout. Die Demo ist sofort verfügbar; Arbeit am realen System beginnt erst nach Kontakt und schriftlichem Umfang.
Spielen Sie einen synthetischen Lauf ab oder nutzen Sie sechs Fälle mit Ihrem Agenten. Nur Ergebnisse werden erfasst; die Berechnung bleibt im Browser.
Wir definieren Zielverhalten, wiederholen repräsentative und Grenzfälle, untersuchen Fehler und hinterlassen wiederverwendbare Evidenz.
Konditionen, Zeitplan, zulässige Daten und Gebühren werden privat schriftlich vereinbart. Die öffentliche Demo ist keine Validierung, Prüfung, Rechtsberatung oder Zertifizierung.
Realsystem · Verbindungswege
Nach dem Erstgespräch wählen wir den Weg mit den geringsten Rechten. Demo-Beobachtungen gelangen nie ins Kontaktformular.
Zeitlich begrenzter Staging-Token; wir führen vereinbarte Fälle aus und erfassen sichtbare Ergebnisse, Tools, Fehler, Kosten und Latenz. Danach widerrufen Sie den Zugang.
Wir bereiten Runner oder Container vor. Ihr Team führt ihn lokal oder in Ihrer Cloud aus und teilt nur das vereinbarte Ergebnispaket.
Ohne API nutzen wir temporären Testraum, beaufsichtigte Sitzung, Batch-Export oder anonymisierte Traces. Geringere Automatisierung wird dokumentiert.
Die Methode
Psychometrie bedeutet hier Messdisziplin—keinen Persönlichkeitsscore für KI.
Zielverhalten, Nutzer, Umgebung und Entscheidung festlegen.
Normale, Grenz-, Wiederholungs- und Kontextfälle auf sichtbare Kriterien abbilden.
Endergebnis und Agententrajektorie mehrfach testen.
Fehler, Variation und Unsicherheit trennen; fehlende Evidenz benennen.
Anwendungen
Die Messlogik bleibt. Fälle, Referenzen und menschliche Evidenz ändern sich mit dem Bereich.
RAG, Copilots, Tool-Agenten und strukturierte Workflows.
02Kontrollierte Szenarioperspektiven über Kontext, Interaktion und Gedächtnis.
03Kriterien, Evidenznutzung, Unsicherheit, Übergaben und Grenzen menschlicher Entscheidungen.
04Populationen, Ereignisphasen, Ressourcen, Feedback und Anpassung.
Synthetische Profile zeigen mögliche Fehler, repräsentieren oder prognostizieren aber keine realen Menschen. Aussagen über Nutzer oder Populationen brauchen passende menschliche Evidenz.
Nutzen Sie jetzt die öffentliche Demo. Für Ihr System oder privaten Metrics-API-Zugang kontaktieren Sie Construct; wir definieren den kleinsten belastbaren Umfang.