Syrtis — eine Plattform für KI-Agenten
Mitgründer eines KI-Unternehmens: eine generische Plattform zur Konfiguration von Agenten als Grafen, ihre gesamte Infrastruktur und die darauf basierenden Kundenprojekte — mehr als zehntausend Commits in zwei Jahren.
Syrtis begann als Lernplattform, die den Wissenstransfer an jeden Lernenden anpassen sollte. Es entwickelte sich zu etwas Allgemeinerem: einem System zur Konfiguration von KI-Agenten. Ein Szenario ist ein Graph aus Knoten, ungefähr dreißig Typen davon: Modellaufrufe (Schlussfolgerung, strukturierte Ausgabe, Tool-Nutzung über MCP-Server, Bildgenerierung, Sprache, Vision), sandboxed Python, Bedingungen, Iteratoren, Teilaufgaben, SQL, Cypher und HTTP-Anfragen, n8n-Workflows, Dokumente zur Wiederbeschaffung. Knoten tauschen getaggte Nachrichten aus; jedes Szenario wird beim Speichern versioniert und reist als JSON; ein visueller Editor ermöglicht es, eine Sitzung Nachricht für Nachricht zu verfolgen, bis hin zu dem Prompt, den jedes Modell erhalten hat.
Darunter: eine Python-Engine, die von RabbitMQ-Jobs betrieben wird, eine Symfony-API, ein Symfony- und TypeScript-Editor, der mit Mercure live gehalten wird, PostgreSQL, MongoDB und Neo4j für den Wissensgraphen, OpenAI, Anthropic und Ollama für lokale Modelle, Client-SDKs in JavaScript, PHP, Python und Flutter. Drumherum läuft alles, was das Unternehmen betreibt, selbst gehostet: ein Matrix-Chat, ein Nextcloud-Laufwerk, GitLab und sein Docker-Registry, Monitoring, n8n, Odoo.
Dann die Projekte unserer Kunden, die auf der Plattform gebaut sind: für FIBA, eine API, die den Bericht über ein Basketballspiel aus seinen Statistiken und dem Spielverlauf schreibt — Scoring-Runs, Aufstellungen, Spieler-Effizienz; für eine Wirtschaftsprüfungsgesellschaft in Luxemburg, ein Assistent, der Engagement-Briefe innerhalb ihrer Anwendung entwirft.