Aufgezeichnete Szenarien und Abläufe wiederholen
Spiele Abläufe aus erfassten Geschäftsdaten erneut ab, um reale Interaktionen zu reproduzieren, Fehler zu untersuchen und das Agentenverhalten zu vergleichen.
Für KI-Studios, Agenturen und Beratungen
Eine Sandbox für produktionsreife
KI-Agenten
Eine Plattform für robuste Agenten, reale Workflows und Belastungstests vor dem produktiven Einsatz.
01 / Geschäftsumgebung
Simulierte Geschäftsumgebung
auf Basis realer Daten
Entwirf, entwickle und teste Agenten in einer vollständigen simulierten Geschäftsumgebung, aufgebaut aus den Workflow-Daten deiner Kunden, mit vernetzten Systemen, Menschen und Ereignissen.
APIs
Lesen und schreiben
Webhooks
Callbacks auslösen
Datenbanken
Datensätze abfragen
Ereignisse
Zustand ändern
Mitarbeitende
Übergaben testen
Kunden
Anfragen bearbeiten
Neue Szenarien und Grenzfälle simulieren
Erzeuge aus denselben Geschäftsdaten realistische neue Abläufe, wechselnde Bedingungen und Grenzfälle, denen dein Agent noch nie begegnet ist.
Aktiver Arbeitsaufwand
Geschätzte Zeitersparnis
49%
136 → 70 Personenstunden im Team
Ein Workflow · Drei Anwendungen
Zwanzig Szenarien · Drei Benchmark-Konfigurationen
Ausgangswert (100%)Zeit mit Simulation
- Geschätzte konventionelle Arbeitszeit: 12 Personenstunden; simulierte Umgebung: 5 Personenstunden.
Datenerfassung
58% weniger Zeit
- Geschätzte konventionelle Arbeitszeit: 24 Personenstunden; simulierte Umgebung: 8 Personenstunden.
Umgebungseinrichtung
67% weniger Zeit
- Geschätzte konventionelle Arbeitszeit: 40 Personenstunden; simulierte Umgebung: 32 Personenstunden.
Agentenentwicklung
20% weniger Zeit
- Geschätzte konventionelle Arbeitszeit: 8 Personenstunden; simulierte Umgebung: 3 Personenstunden.
Demo-Vorbereitung
63% weniger Zeit
- Geschätzte konventionelle Arbeitszeit: 24 Personenstunden; simulierte Umgebung: 8 Personenstunden.
Szenariotests
67% weniger Zeit
- Geschätzte konventionelle Arbeitszeit: 16 Personenstunden; simulierte Umgebung: 10 Personenstunden.
Fehlersuche und Optimierung
38% weniger Zeit
- Geschätzte konventionelle Arbeitszeit: 12 Personenstunden; simulierte Umgebung: 4 Personenstunden.
Regressionsvergleiche
67% weniger Zeit
Prognose · Quellen und Annahmen
Beispielhafte Prognose, keine gemessene ActOut-Leistung: 136 → 70 Personenstunden im Team für einen Ablauf, drei Anwendungen, zwanzig Szenarien und drei Vergleichskonfigurationen. Gemeint ist Arbeitsaufwand, nicht die Lieferdauer.
Vorausgesetzt werden unterstützte Integrationen, wiederverwendbare Testdaten und automatisierte Durchläufe. Datenprüfung, Realitätsprüfung, Kernlogik, Korrekturen und menschliche Bewertung bleiben enthalten. Wartezeiten, Produktionseinführung und Abnahme durch reale Nutzer sind ausgeschlossen. Individuelle Integrationen oder unvollständige Daten erhöhen den Aufwand; prüfen Sie Ihre eigene Ausgangsbasis.
Die Forschung stützt den Ansatz, nicht diese Zahlen. Die Kundenfälle stammen von Anbietern; die Forrester-Studie ist ein beauftragtes zusammengesetztes Modell.
02 / KI-Tester
Teste deinen Agenten mit Hunderten realistischen KI-Testern
Prüfe Usability, Lastverhalten und Angriffsresistenz mit Hunderten KI-Testern auf Basis realer Geschäftsdaten. Stelle deinen Mix aus Nutzern, Interessenten, Kunden, Mitarbeitenden, Lieferanten, Partnern, externen Agenten und Angreifern zusammen. Erkenne fehlerhafte Abläufe, schwache Antworten und unsicheres Verhalten vor dem Deployment.
Agententest planen03 / Geschützte Daten
Alles beginnt mit realen Geschäftsdaten, lokal geschützt.
Betreibe den Open-Source-Collector auf deiner eigenen Infrastruktur. Verbinde Geschäftsanwendungen und ersetze sensible Angaben lokal, während Beziehungen und relevanter Kontext erhalten bleiben.
Open-Source-Collector (öffnet in einem neuen Tab)Lokale Maskierung
- Name
- Jamie Carter
- Alex Morgan (geschützt)
- jamie.carter@example.test
- alex.morgan@example.test (geschützt)
- Telefon
- +1 415 555 0138
- +1 415 555 0164 (geschützt)
Lokal geschützt, vor dem Export
Kontext und Beziehungen bleiben erhalten.
Verbinden Sie die Tools, mit denen Ihre Agenten arbeiten
04 / Monitoring und Verbesserung
Mit jedem Praxiseinsatz besser werden
Führe reale Antworten, Tool-Aufrufe und Ergebnisse in die Sandbox zurück. Finde Schwachstellen, reproduziere Fehler und prüfe Korrekturen, während sich die Workflows deiner Kunden verändern.
- 01
Betriebsdaten erfassen
Erfasse Gespräche, Tool-Aufrufe, Ausgaben und Geschäftsergebnisse.
- 02
Szenarien und Anwendungsfälle gruppieren
Fasse verwandte Abläufe zusammen und erkenne wiederkehrende Muster im Agentenverhalten.
- 03
Neue und schwache Fälle erkennen
Finde fehlgeschlagene Aufgaben, schwache Antworten und Szenarien, die in deinen Tests fehlen.
- 04
Simulation aktualisieren
Übernimm diese Fälle, Datensätze und Nutzerprofile in eine reproduzierbare Testumgebung.
- 05
Entwickeln und erneut testen
Untersuche die fehlerhaften Schritte, vergleiche Korrekturen und führe Regressionstests aus.
Verbesserung ausrollen. Weiter überwachen.
Erkennen, wo Handlungsbedarf besteht
Trenne neue Anfragen von wiederkehrenden Fehlern. Prüfe Antworten, Ausgaben und Ergebnisse hinter jedem Fall.
Fehler in der Simulation schneller beheben
Mache aus Fehlern wiederholbare Tests für deinen Debugging-Workflow. Vergleiche Änderungen unter gleichen Bedingungen.
Testabdeckung erweitern
Behalte neue Szenarien als Regressionstests bei, damit jede Korrektur die Abdeckung für das nächste Kundenrelease verbessert.
Vom ActOut-Team
Technische Einblicke und Publikationen
Agentenevaluierung, Simulation und die Systeme, die wir entwickeln.
Warum Demos überzeugen und Deployments scheitern
Was sich ändert, wenn ein Agent echte Kunden, unordentliche Daten und einen gewöhnlichen Montag erlebt.
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Wenn der Kunde den Plan ändert
Wie du mit Korrekturen, impliziten Bedürfnissen und wechselnden Anforderungen im Gespräch umgehst.
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Ein geschlossener Chat ist noch kein gelöstes Problem
Miss das Ergebnis für den Kunden, einschließlich allem, was nach dem Chat passiert.
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Tests, die beeinflussen, was du auslieferst
Wähle Fälle und Kennzahlen, mit denen dein Team fundiert über ein Release entscheiden kann.
Artikel lesen05 / Deine Testumgebung
Lass uns einen Termin finden
mit unserem FDEE Forward Deployed Evaluation Engineer
Wir helfen dir, den Test- und Evaluierungsbedarf deines Agenten zu verstehen, und schlagen ein einfaches Setup für den Einstieg vor.