Die Runtime Engine für KI-Agenten
Sinaptic® DROID+ stellt produktionsreife KI-Agenten in Tagen bereit, nicht in Monaten. LLM-agnostisch. Cloud-agnostisch. Jeder Agent wird ab dem ersten Tag durch Sinaptic AI Intent Firewall® gesichert.
Sinaptic® DROID+ stellt bereit. Sinaptic sichert ab.
Jeder von Sinaptic® DROID+ bereitgestellte Agent wird mit integriertem Sinaptic AI Intent Firewall® ausgeliefert. Geschwindigkeit und Sicherheit aus einem Stack.
Was Sie erhalten
Für Compliance gebaut
Jede Sinaptic® DROID+ Bereitstellung erfüllt die Standards, die Ihre Branche verlangt.
OpenAI-kompatible API
Tauschen Sie Ihre base_url, behalten Sie Ihren Code. Jeder Aufruf wird durch Sinaptic AI Intent Firewall® verifiziert. Jeder Agent wird von Sinaptic® DROID+ verwaltet.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://you.droid.plus/v1",
api_key="droid_sk_..."
)
# Das war's. Ihr Agent ist jetzt gesichert. DROID+ Release-Timeline
Verfolgen Sie die Entwicklung der Plattform. Sicherheitsupdates, neue LLM-Modelle und System-Tools.
- Optimiertes LLM-Register — Aktive Modelle für 2026 (o1, o3-mini, gpt-5.4 Standard, claude-3-5-sonnet, claude-3-5-haiku, claude-sonnet-5, gemini-2.5-flash-lite, gemini-3.1-pro-preview, grok-build-0.1) mit den entsprechenden Preisen und Umweltdaten in PriceTable und GreenTrailTable registriert.
- LLM-Regressionstest-Suite — Regressionstestfehler behoben, indem veraltete Claude-Modelle ausgeschlossen und Output-Token-Headrooms (bis zu 400 Token) für Reasoning-/Thinking-Modelle (OpenAI Reasoning, Google Gemini Thinking) dynamisch zugewiesen wurden, damit diese interne Gedankengänge erzeugen und Textantworten korrekt ausgeben können.
- Visual Builder Upload-Unterstützung — Die UI des visuellen Agenten-Builders (builder/index.html) unterstützt jetzt das Anhängen von Dateien und Bildern im Test-Chat sowie die Bubble-Anzeige gesendeter Bilder.
- Visual Builder RAG-Datenbank — Verwaltungskarte für die RAG-Datenbank im Preview-Tab integriert; unterstützt dynamische Listen indizierter Dateien, Uploads und Löschungen.
- Sandbox-Uploads für Dateien & Bilder — Das Sandbox-Chat-Interface (demo/index.html) unterstützt nun das Anhängen von Dateien und Bildern im Chat sowie das Auflisten/Löschen von Dokumenten im RAG-Detail-Panel.
- Visuelle Token-Schätzung-Fallback — EstimatePromptTokens hinzugefügt, um die Eingabe-Token-Nutzung zu berechnen, wenn die API dies nicht zurückgibt. Berücksichtigt modellspezifische Bilderkennungskosten (z. B. 258 Token für Gemini, 1600 Token für Claude, 85/255 Token für OpenAI).
- LLM-Regressionstests — Eine umfassende Modell-Regressionstest-Suite (regression_llm_test.go) wurde erstellt, um die direkte Kompatibilität und Ausführungsmetriken für über 20 aktive 2026-Modelle von OpenAI, Anthropic, Google Gemini und xAI Grok zu validieren.
- Preise in Preistabelle angepasst — Die Tarife in der PriceTable für Gemini-Modelle (gemini-2.0-flash-lite, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash) und Grok-Modelle (grok-3-fast) wurden an die tatsächlichen Preise vom Mai 2026 angepasst.
- Modellregister & Preise erweitert — Aktuelle 2026-Modelle (gpt-5.4-mini, gpt-5.5, claude-opus-4-7, gemini-3.5-flash, grok-4.3) zu PriceTable und GreenTrailTable hinzugefügt.
- Kompatibilität mit OpenAI-Reasoning-Modellen — Absturz bei neueren Reasoning-Modellen (z. B. gpt-5-nano, o1, o3-mini) behoben durch dynamische Zuweisung von max_tokens zu max_completion_tokens, Zuweisung der system-Rolle zu developer und Weglassen des temperature-Parameters. Fehlerweiterleitung für Streams hinzugefügt.
- Verwerfen von multimodalen Blöcken — Fehler behoben, bei dem llm.ChatMessage-Strukturen vor der Übergabe an das LLM in reine Text-Strings konvertiert wurden, was verhinderte, dass das LLM base64-Bilddaten empfing.
- Persistenz des Streaming-Chatverlaufs — Fehler in openai_compat.go behoben, bei dem Streaming-Sitzungen Benutzernachrichten als reine Text-Strings speicherten und Bildblöcke für Folgerunden verworfen wurden.
- Multi-Channel-Chat-Gateway — Modulares Adapter-Registry-System (ChatGateway) zum sauberen Anbinden externer Messaging-Kanäle (Telegram, WhatsApp, Viber etc.) an DROID-Agenten.
- Integriertes Supabase-Tool — Native Tool-Klasse supabase zur Ausführung sicherer Datenbank-CRUD-Aktionen (select, insert, update) gegen PostgREST-APIs mit globalen Zugangsdaten.
- Prompt-Debug-Dump-Modus — Einführung des debug-Flags, um vollständige Nachrichten-Payloads bei der LLM-Ausführung in data/debug/[agent_name]_latest.json zu dumpen.
- Task-Scheduler-Engine — Native Hintergrund-Terminierung mit robfig/cron/v3 zum Aufrufen von Agenten oder externen Webhooks.
- Agenten-Metadatenschema — Standard-Metadatenfelder (version, author, license, capabilities, a2a_card) in AgentConfig integriert.
- Flexibler Keyword-Abgleich — Unterstützung für Keyword-Ausschlusslisten (groß-/kleinschreibungsunabhängige Substring-Prüfung) und sichere Regex-Muster ((?i)(?:...)).
- Community-Agentenlimit — Das Limit für gleichzeitig aktive Agenten wurde von 2 auf 20 erhöht, um lokale Multi-Agenten-Umgebungen zu ermöglichen.
- Multimodale Unterstützung (Vision) — llm.ChatMessage supports now Content-Blöcke (ContentBlocks), was die Verarbeitung von base64-/URL-Bildern in Claude/GPT-4o Vision ermöglicht.
- Persistenter Sitzungsspeicher — Dateibasierte, dauerhafte Speicherung von Konversationen unter data/memory/, die Neustarts übersteht.
- Dynamische Kontext-Templates — Unterstützung für Go-text/template-Syntax in System-Prompts, um Benutzerdetails zur Laufzeit dynamisch einzufügen.
- Skriptbasierte Schnellantworten — Regex-basierte statische Umgehungsregeln zum Abfangen von Anfragen vor dem Aufruf von LLMs.
- CLI-Framework — Cobra-basiertes CLI mit Unterbefehlen: up, down, init, agents, health, version.
- Editions-System — Community, Pro und Enterprise Editionen mit Feature-Gating.
- Durchsetzung des Agentenlimits — Community Edition auf 2 gleichzeitig aktive Agenten begrenzt.
- REST-API-Tools — Nativer Tool-Typ rest_api zum Aufrufen beliebiger HTTP-Endpunkte.
- RegExp-basierte Sicherheit — SinapticAI RegExp-basierte Sicherheitsschicht (<2ms Latenz, ~70% Abdeckung von Angriffsvektoren).
- Agent Builder UI — Visueller YAML-Editor mit KI-Assistent auf :8081/builder/.
- MCP- und RAG-Unterstützung — Model Context Protocol für externe Tools und dateibasiertes RAG mit Chunking und Vektorsuche.
- Erste interne Version — Basis-HTTP-Server mit OpenAI-kompatibler API, OpenAI- und Anthropic-Provider-Support, Laden von Agenten aus YAML-Konfigurationen und grundlegenden SinapticAI-Sicherheitsprüfungen.
Bereit, Ihren KI-Agenten bereitzustellen?
15 Minuten bis zur Bereitstellung. Flexible Lizenzierung. Ab dem ersten Tag gesichert. Keine KI-Architekten erforderlich.