Die Lücke in Enterprise-KI
Enterprise-KI-Orchestrierung hat keinen Mittelweg. Teams prototypen entweder mit fragilen Low-Code-Tools und schreiben für die Produktion um, oder bauen alles von Grund auf mit KI-Bibliotheken und Frameworks.
EDDI füllt diese Lücke
EDDI ist eine deploybare Middleware-Plattform, keine Bibliothek. Es bietet alles, was Teams out of the box brauchen:
- Visuelle Management-UI: Der EDDI Manager zum Erstellen und Überwachen von Agents
- Configuration-as-Code: Agent-Logik ist JSON, kein kompilierter Code
- 65 MCP-Tools: Vollständige KI-native Steuerung via Model Context Protocol
- Enterprise-Sicherheit: OIDC, Vault, Audit-Trails, kein eval()
- Produktions-Infrastruktur: REST-APIs, Konversationsverwaltung, Prometheus-Metriken
- Horizontale Skalierung: NATS JetStream für verteilte Architekturen
Wer sollte EDDI nutzen?
- Enterprise-Teams, die eine produktionsreife KI-Orchestrierungsplattform brauchen
- Prompt-Engineers, die ohne Redeployment iterieren möchten
- Regulierte Branchen, die Audit-Trails und EU-AI-Act-Compliance benötigen
- Plattform-Teams, die interne KI-Services für mehrere Abteilungen aufbauen
EDDI vs. Typische Agent Frameworks
| Dimension | Python/Node Frameworks | EDDI |
|---|---|---|
| Nebenläufigkeit | GIL oder single-threaded Event Loop | Java 25 Virtual Threads, echte OS-Parallelität |
| Agent-Logik | In Anwendungscode eingebettet | Versionierte JSON-Configs, Verhalten ohne Redeployment ändern |
| Sicherheitsmodell | Basiert auf Sandbox-Codeausführung | Keine dynamische Codeausführung; Envelope-verschlüsselter Vault, SSRF-Schutz |
| Compliance | Erfordert eigene Implementierung | DSGVO, HIPAA, EU AI Act, Infrastruktur integriert |
| Audit Trail | Logging auf Anwendungsebene | HMAC-SHA256 unveränderliches Ledger mit kryptografischer Agent-Signierung |
| Deployment | pip/npm + manuelle Infrastruktur | Ein-Befehl Docker-Installation, Kubernetes/OpenShift-ready |
12 LLM-Anbieter unterstützt
Verbinden Sie sich mit jedem großen LLM-Anbieter, oder bringen Sie Ihren eigenen über jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt.
| Kategorie | Anbieter |
|---|---|
| Cloud APIs | OpenAI · Anthropic Claude · Google Gemini · Mistral AI |
| Enterprise Cloud | Azure OpenAI · Amazon Bedrock · Oracle GenAI · Google Vertex AI |
| Selbst gehostet | Ollama · Jlama · Hugging Face |
| Kompatibel | Jeder OpenAI-kompatible Endpoint (DeepSeek, Cohere, etc.) via baseUrl |
8 Fragen, die jeder CIO stellen sollte
Bei der Bewertung von Plattformen für KI-Agenten-Orchestrierung sind dies die Fragen, die produktionsreife Infrastruktur von fragilen Prototypen trennen:
Gesamtbetriebskosten: Selbst bauen vs. Deployen
Die versteckten Kosten von KI-Bibliotheken liegen nicht in der Bibliothek selbst, sondern in der unsichtbaren Infrastruktur, die Teams darum herum aufbauen, warten und absichern müssen:
Selbst bauen mit Bibliotheken
- Eigene REST-API-Schicht (2–4 Wochen)
- Authentifizierungs- und RBAC-System (2–3 Wochen)
- Persistenz des Konversationsstatus (1–2 Wochen)
- Audit-Trail und Compliance-Logging (2–4 Wochen)
- Management-UI für Nicht-Entwickler (4–8 Wochen)
- Integration der Geheimnisverwaltung (1–2 Wochen)
- Horizontale Skalierung und Koordination (2–4 Wochen)
- Laufende Wartung und Sicherheitspatches
EDDI deployen
- Installation mit einem Befehl (5 Minuten)
- Alles Obige out of the box enthalten
- Das Team konzentriert sich auf Geschäftslogik statt Infrastruktur
- Kontinuierlich gepflegt seit 2006, Open Source seit 2018
Der Business Case
Der Wert von EDDI bemisst sich an dem, was Teams nicht selbst bauen müssen: REST-APIs, Authentifizierungssysteme, Audit-Infrastruktur, Management-UIs und Compliance-Tooling, die sonst Monate an Engineering-Zeit verschlingen würden. Allein die Modell-Kaskadierung kann die LLM-Kosten in typischen Multi-Modell-Workloads um bis zu 60–80% senken, indem einfache Anfragen an günstigere Modelle geleitet und nur bei niedriger Konfidenz leistungsstärkere Modelle herangezogen werden.
Für regulierte Branchen ist die Kostenrechnung noch eindeutiger: Die Alternative zu EDDIs integrierter Compliance-Infrastruktur ist eine Eigenentwicklung für DSGVO, EU AI Act, HIPAA und potenziell 15+ weitere regulatorische Rahmenwerke, jeweils mit eigener Implementierung der Betroffenenrechte, eigenem Audit-Trail und eigenem Governance-Tooling.
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