SurrealMind
Cortex · Agent

Der beste AI-Agent für Unternehmen.

Flow-basierte Pipelines, strukturierte Outputs, native Tool-Integration über MCP. Verbunden mit allem, was Sie haben — auf eigener GPU-Infrastruktur.

Demo anfragen Architektur ansehen
Cortex · so läuft eine Anfrage durch

Sechs Schritte. Eine Bewegung.

Folgen Sie einer Frage von links nach rechts. Sie kommt rein, wird zerlegt, vereinigt, verfeinert, geprüft — und kommt rechts validiert wieder raus. Kein „Magie-Knopf", nur klare Stationen.

  1. 01

    Frage

    Eine Anfrage kommt rein — per Email, Chat, API. Ein Mensch oder ein anderes System sagt: erledige das.

    kind: io · ingress

  2. 02

    Zerlegen

    Cortex spaltet die Aufgabe in beliebig viele parallele Stränge — Agenten, Algorithmen und Wissens-Lookups laufen gleichzeitig. Sie konfigurieren, wie viele.

    kind: batch · node_ids: N

  3. 03

    Vereinigen

    Alle Stränge kommen zurück. Cortex stimmt ab, mergt das Konsistente, verwirft Ausreißer.

    kind: aggregator · merge / reconcile / vote

  4. 04

    Verfeinern

    Weitere Welle, gleiches Prinzip: Reasoner argumentieren, Tool-Loops holen Daten, Solver rechnen, Simulationen testen, Self-Critics widerlegen — so viele wie nötig.

    kind: batch · node_ids: N

  5. 05

    Prüfen

    Bevor irgendetwas rausgeht: Schema-Validierung, Policy-Filter (PII, ACL), Audit-Log. Halluziniertes wird hier hängenbleiben.

    kind: aggregator + guard · schema / policy / audit

  6. 06

    Antwort

    Validiertes JSON, Webhook oder Datenbank-Eintrag. Reproduzierbar, signiert, mit kompletter Trace.

    kind: terminator · egress

cortex.flow · N nodes · M waves · K aggregates — Sie konfigurieren live
GPU Efficiency

Bis 20× bessere GPU-Auslastung als Mitbewerber.

Sequenzielle Agent-Loops verschwenden 80–90% einer GPU. Unsere Architektur batched parallele Agenten-Wellen, packt KV-Cache effizient und hält Tensor-Cores sättigend ausgelastet — auf eigener Grace-Blackwell-Infrastruktur.

20×
GPU-Auslastung
15×
Throughput
−92%
Cost / Run
GPU-Auslastung pro Architektur · same workload
Naive sequential 8% · 12,000ms
Single-agent loop 14% · 9,400ms
Branching agents 22% · 6,200ms
Cortex · batched 91% · 620ms
benchmark · 100 lead-qualification runs · H100 80GB · same model weights
Theia · AI Bibliothekar

Mehr als Retrieval. Ein lebendes Gedächtnis Ihrer Firma.

Theia liest, versteht, vermittelt und verknüpft jedes Dokument Ihrer Firma. Vier Schritte — und ein Speicher, der nicht vergisst.

  1. 01

    Aufnehmen

    Jedes Dokument, jeder Commit, jede Maschinenmeldung kommt automatisch rein und wird semantisch indexiert. Keine Pflege, keine Templates, kein Backlog.

    connectors · queue · 0 manual edits

  2. 02

    Verstehen

    Theia liest Verträge wie ein Anwalt, Code wie ein Senior-Dev, Sensor-Logs wie ein Anlagenfahrer. Domänen­modelle, nicht nur Vektoren.

    domain.parse(doc) → entities · relations · clauses

  3. 03

    Vermitteln

    Jeder Prozess wird kontinuierlich destilliert: Was passiert, wer ist verantwortlich, was ändert sich. Direkt an Agenten und Menschen.

    briefing(team='ops') → wenige Bullets, keine Wand

  4. 04

    Verknüpfen

    Wartungslog auf Maschine 7 + Reklamation aus Q3 + alter Mail-Thread → wahrscheinlicher Wurzelfehler. Theia sieht das, bevor es jemand fragt.

    anomaly.link(score=0.91) → cause=lager-beschaffung

„Einfache Retrieval-Systeme holen Schnipsel. Theia versteht."

Integrationen

Verbunden mit allem, was Sie schon haben.

Über MCP nativ. Über OpenAPI generisch. Über SQL direkt. Wir bauen die Brücke, die fehlt.

CRM & Sales
  • Salesforce
  • HubSpot
  • Pipedrive
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Productivity
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  • Teams
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  • Linear
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Custom
  • MCP Server
  • OpenAPI
  • gRPC
  • SQL
  • Shell
über 120 Konnektoren · MCP-konform · neue auf Anfrage in 2 Wochen
Capabilities · was Cortex anders macht

Sechs Eigenschaften. Eine Haltung.

Was uns von „noch ein AI-Agent" unterscheidet — keine Folien-Versprechen, sondern was im Code steht.

  1. 01

    Hybrid

    Cortex ist kein nackter LLM-Wrapper. Klassische Algorithmen laufen Hand in Hand mit dem Modell — deterministisch, wo es zählt.

    agent · algorithm · in einem Flow

  2. 02

    Strukturiert

    Validierte JSON-Schemas und garantierte Felder. Sie bekommen verlässliche Daten — keine Bullet-Listen, keine Halluzinationen.

    pydantic · zod · schema-guard

  3. 03

    Eigene GPU

    Auf unserer Grace-Blackwell-Infrastruktur — oder Ihrer. Keine fremden Clouds, keine Token-Latenz, keine Abrechnungs­überraschungen.

    on-prem · self-hosted · BYO-cluster

  4. 04

    MCP-Tools

    Native MCP-Server-Anbindung: Tools, Datenbanken, APIs sind echte Werkzeuge des Agenten — nicht ein Hack im Prompt.

    mcp · function-calling · tool-loop

  5. 05

    Replay

    Jeder Schritt loggt Inputs, Outputs und Tool-Calls. Vollständig reproduzierbar — für Compliance, Debugging und A/B-Tests.

    audit · trace · replay

  6. 06

    Multi-Tenant

    Mandanten-Isolation auf Kernel-Ebene. Daten verlassen niemals die Tenant-Boundary. Jeder Kunde, jede Abteilung, jede Rolle.

    rbac · namespace · zero-trust

Bereit, Ihren Agenten zu bauen?

Demo auf Ihren Daten. Auf eigener oder unserer Infrastruktur. In zwei Wochen produktiv.

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