Private Agent Systems für Ihre Branche
Entdecken Sie, wie Unternehmen verschiedener Branchen private KI-Agenten einsetzen - ohne Datenverlust und mit voller Kontrolle.
Rechts-Dokumentenprüfung
Kanzleien und Compliance-Teams nutzen private Agenten zur Vertragsprüfung, Klauselextraktion und Zusammenfassung - kein Byte verlässt das Netzwerk.
- Vertraulichkeit gewährleistet
- 90% schnellere Reviews
- Automatische Klauselerkennung
Qualitätskontrolle in der Fertigung
KI-Agenten auf der Produktionslinie analysieren Sensordaten, erkennen Defekte und generieren Wartungspläne - air-gapped einsetzbar.
- Predictive Maintenance
- Defekterkennung in Echtzeit
- Ausfallzeitreduktion um 40%
Finanzrisiko-Analyse
Banken setzen private LLMs auf Transaktionsdaten ein - Betrugserkennung, regulatorisches Reporting und Portfoliorisiko-Bewertung.
- Echtzeit-Betrugserkennung
- Regulatorische Compliance
- Automatisiertes Reporting
Klinische Datenverarbeitung
Krankenhäuser nutzen private Agenten für Patientenakten-Zusammenfassungen, ICD-Codierung und Clinical-Trial-Matching - DSGVO/HIPAA-konform.
- DSGVO & HIPAA konform
- Automatische ICD-Codierung
- 80% weniger manuelle Arbeit
Interne Wissensdatenbank
Engineering-Teams deployten private RAG-Agenten über proprietäre Codebases, Confluence und Jira - On-Premises Vektor-DB.
- Firmenweites Wissen durchsuchbar
- Code-Kontext in Sekunden
- Keine SaaS-Abhängigkeit
Lieferketten-Optimierung
Logistikunternehmen nutzen Agenten für Nachfrageprognose, Routenoptimierung und Lieferantenrisiko-Bewertung.
- 30% Kosteneinsparung
- Automatische Routenplanung
- Lieferantenrisiko-Scoring
Deployment in Minuten
Ein Befehl. Ihr Modell. Ihre Infrastruktur. Keine Daten verlassen Ihr Netzwerk.
So wird Private AI bereitgestellt
Klicken Sie auf Knoten, um Details zur Infrastruktur und zum Datenfluss zu sehen.
Private AI vs. Cloud-APIs
Sehen Sie, warum Unternehmen für geschäftskritische KI-Workloads zu privaten Deployments wechseln.
| Merkmal | Cloud-APIs | NexPatch Private AI |
|---|---|---|
| Datensouveränität | Daten verlassen Ihr Netzwerk | 100% in Ihrem VPC/On-Prem |
| Kosten bei Skalierung | Tokenbasiert, steigt linear | Fixkosten, vorhersehbar |
| Latenz | 50-200ms (netzwerkabhängig) | <10ms (lokales Netz) |
| Anpassung | Eingeschränkt / kein Fine-Tuning | Volles Fine-Tuning, RAG, Custom Agents |
| Compliance | Geteilte Verantwortung | DSGVO, EU AI Act, SOC 2 konform |
| Vendor Lock-in | API-abhängig | Open-Source-Modelle, portabel |
| Ausfallsicherheit | Provider-Ausfälle möglich | Selbst betrieben, 99,9% SLA |
Benchmark-Ergebnisse
Reale Performance-Metriken aus Produktions-Deployments auf dedizierter GPU-Infrastruktur vs. Cloud-API-Alternativen.
Inferenz-Latenz
Durchsatz (Anf./s)
Kosten pro 1M Tokens
Benchmarks auf Produktions-Workloads gemessen. Ergebnisse können je nach Modellgröße, Hardware-Konfiguration und Datenkomplexität variieren.
Entwickeln mit unseren APIs
Saubere, gut dokumentierte APIs und SDKs in Ihrer bevorzugten Sprache. Agenten deployen, Pipelines ausführen und Modelle programmatisch abfragen.
- Vollständige REST & gRPC API mit OpenAPI-Spezifikationen
- Python SDK mit Async-Unterstützung
- TypeScript SDK für Full-Stack-Apps
- Webhook-Integrationen für CI/CD-Pipelines
- Token-basierte Auth mit feingranularen Scopes
from nexpatch import PrivateAI
client = PrivateAI(api_key="nxp_...")
agent = client.agents.create(
name="contract-reviewer",
model="llama-3.1-70b",
target="vpc",
gpus=4,
tools=["document_search", "summarize"]
)
result = await agent.run(
"Review this NDA for non-compete clauses",
documents=["contract.pdf"]
)
print(result.summary)