Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt.
Research- & Analyseplattformen
Multi-Agenten-Plattform für Recherche-Diskussionen bauen
Kliv ist ein KI-App-Builder. Beschreiben Sie Ihre Multi-Agenten-Plattform für Recherche-Diskussionen – Dokumentenregale, Agenten pro Themenbereich, zitierte Antworten, Erkenntnisse und Berichte – und Kliv baut die echte App.
Geben Sie Ihre Idee einfach in das Textfeld ein, und AI baut sie für Sie
Was ist Kliv?
Kliv ist kein einzelnes Chat-Tool und kein Dokumentenbetrachter – es ist eine KI, die Software für Sie baut.
Sie beschreiben die App, die Sie brauchen, in eigenen Worten, und Kliv baut sie: Dokumentenregale, Agenten, Fragen-Threads, Zitatansichten, Erkenntnisse, Berichte, Rollen und Bildschirme. Am Ende steht eine echte Anwendung, die Ihnen gehört. Sie können sie nutzen, später per Anfrage ändern und auf Ihrer eigenen Domain betreiben. Es ist keine Vorlage mit Ihrem Namen darauf.
Auf dieser Seite ist diese App ein Recherche-Raum, in dem mehrere spezialisierte Agenten aus getrennten Textkorpora antworten. Kliv baut alle Arten von Web-Apps; das hier ist eine davon.
Warum eine eigene Recherche-Diskussionsplattform bauen?
Forschungsteams müssen oft genau wissen, welche Quelle was gesagt hat. Ein einziger Assistent, der alles vermischt, passt nicht, wenn es auf Herkunftsnachweise ankommt.
Eine Werkstatt für Batterie-Teardowns hält Patentanmeldungen, interne Teardown-Notizen und Lieferantenmitteilungen vielleicht bewusst getrennt. Jede Quellenart sollte aus ihrem eigenen Regal antworten, und das Team vergleicht anschließend die Antworten.
Kliv baut genau diese Struktur: ein Agent pro Dokumentenregal, dieselbe Frage an alle gleichzeitig, Antworten mit Zitaten und Erkenntnisse, die den Thread hinter der Schlussfolgerung festhalten.
Der Raum, die Regale und die Aufzeichnung
Fünf Bausteine machen aus einer wöchentlichen Recherche-Diskussion ein Archiv.
Dokumentenregale
Patentanmeldungen, Teardown-Notizen, Lieferantenmitteilungen oder jeder andere Textbestand lassen sich hochladen und als getrennte Wissensdatenbanken aktuell halten.
Ein Agent pro Regal
Jeder Agent antwortet ausschließlich aus seinem eigenen Regal. Der Patent-Agent hat die Teardown-Fotos nicht gesehen – seine Antwort bedeutet also: „Das steht so in den Anmeldungen.“
Sitzungen und Agenden
Eine wöchentliche Sitzung kann Fragen vorab in eine Warteschlange stellen, jede verknüpft mit dem Bericht oder Projekt, das sie unterstützt.
Threads und Erkenntnisse
Eine Erkenntnis speichert die Frage, die Antwort jedes Regals, die Zitate und das menschliche Urteil – verknüpft mit der vollständigen Diskussion.
Die Berichts-Pipeline
Erkenntnisse fließen in Berichtsentwürfe ein, und Berichtsentwürfe in den veröffentlichten Bericht, den Kunden lesen.
Ein Beispiel: Katrins Team für Batterie-Recherche
So könnte ein Recherche-Unternehmen die App einsetzen. Das ist nur ein Beispiel – Sie würden Ihre eigenen Dokumente, Agenten, Fragen und Ihren eigenen Berichtsprozess beschreiben.
Eine Frage kommt auf die Agenda
Bei der Lektüre der Woche fällt eine Behauptung zu einem Trockenelektroden-Verfahren auf. Ruben trägt sie als Frage vier ein, verknüpft mit dem Kathoden-Bericht für Q3.
Alle Regale beantworten dieselbe Frage
Während der Sitzung geht die Frage gleichzeitig an den Patent-Agenten, den Teardown-Agenten und den Agenten für Lieferantenmitteilungen. Jede Antwort nennt die Seiten, auf die sie sich stützt.
Ein Widerspruch wird zum eigentlichen Ergebnis
Der Patent-Agent zitiert Absatz 0142 einer Anmeldung. Der Teardown-Agent verweist auf Zellfotos vom März und eine Materialtabelle, die dem widersprechen. Beide Zitate lassen sich überprüfen.
Menschen halten das Urteil fest
Katrins Team entscheidet: Das Verfahren wird beansprucht, ist aber noch nicht im Einsatz. Das Urteil wird mit Verfasser und Datum gespeichert.
Der Bericht bewahrt den Weg zurück
Die Erkenntnis landet in einem Berichtsentwurf mit angehängten Threads, sodass ein Kundeneinwand Monate später anhand der Aufzeichnung beantwortet werden kann.
Beschreiben Sie den Recherche-Raum, den Sie möchten
Kliv baut nach Ihrer Beschreibung – je mehr Details Sie liefern, desto näher kommt die erste Version an Ihre Vorstellung. Nennen Sie jedes Dokumentenregal, wer Fragen stellen darf, Anforderungen an Zitate, Erkenntnisse und die Berichterstattung. Hier sind drei Beispiele zum Weiterbauen:
Evidenz-Team für Politikanalyse
Getrennte Evidenzquellen, parallele Antworten und Urteile durch das Team.
“Bauen Sie eine Plattform für Politikforschung. Richten Sie getrennte Regale für Studienregister, Behördenrichtlinien und unsere eigenen Kurzberichte ein; geben Sie jedem Regal einen eigenen Agenten; lassen Sie das Team vor dem Verfassen eine Frage an alle Agenten stellen; verlangen Sie Zitate bei jeder Antwort; und speichern Sie ein menschliches Urteil als Erkenntnis.”
Patentbeobachtungsstelle
Wöchentliche Anmeldungen, regal-beschränkte Antworten und anwaltliche Prüfung.
“Bauen Sie ein Tool zur Patentüberwachung. Neue Anmeldungen landen jede Woche auf einem Patentregal, ein Agent antwortet ausschließlich aus diesen Anmeldungen, markierte Ansprüche gehen in eine Prüfliste für Anwälte, und jeder geprüfte Anspruch behält Zitate und einen Status.”
Wettbewerbsanalyse-Digest
Agenten pro Unternehmen und ein Montags-Memo-Workflow.
“Bauen Sie eine Plattform für Wettbewerbsanalysen. Speisen Sie Transkripte von Quartalszahlen und Geschäftsberichte in getrennte Regale pro Unternehmen ein, geben Sie jedem Unternehmen einen eigenen Agenten, vergleichen Sie die Antworten auf einem Bildschirm, und verwandeln Sie freigegebene Erkenntnisse in das Montags-Memo.”
Was den Raum vertrauenswürdig macht
Jedes Regal entsteht aus Dokumenten, die Ihr Team hochlädt. Ein Agent liest nur sein eigenes Regal und sonst nichts. Findet ein Regal keine Grundlage für eine Antwort, soll der Agent das auch so sagen.
Jeder Austausch bleibt erhalten. Threads hängen an Erkenntnissen, Erkenntnisse hängen an Berichten, und die Kette liegt in Ihrer eigenen Datenbank. Widerspricht ein Kunde, lässt sich die Antwort nachvollziehen.
Eine Multi-Agenten-App lohnt sich, wenn Herkunftsnachweise zählen. Jede Antwort nennt ihr Regal, und Widersprüche werden zu Daten, die Ihr Team bewerten kann. Wie Kliv KI-Apps baut erklärt das Muster dahinter.
Häufige Fragen
Was genau ist Kliv?
Kliv ist eine KI, die aus einer Beschreibung individuelle Web-Apps baut. Sie beschreiben Ihren Rechercheprozess, und Kliv baut die App, die Ihnen gehört.
Bekomme ich eine echte App oder eine Vorlage?
Eine echte App. Kliv baut die Dokumentenregale, Agenten, Fragen-Threads, Zitatansichten, Erkenntnisse, Berichte und Rollen rund um Ihren Prozess.
Kann ich sie nach dem Bau noch ändern?
Ja. Sie können Regale hinzufügen, Erkenntnisse ändern, Rollen anpassen oder einen Berichts-Workflow ergänzen – einfach per Anfrage.
Diskutieren die Agenten miteinander?
Nein. Jeder Agent beantwortet dieselbe Frage aus seinem eigenen Regal. Ihr Team vergleicht die Antworten und hält das Urteil fest.
Wo liegen die Dokumente?
Im Dateispeicher Ihrer App, standardmäßig privat, und sie speisen pro Regal getrennte Wissensdatenbanken.
Kann ein Regal Dokumente aus einem anderen Regal nutzen?
Nur, wenn Sie es so anlegen. Im Standardfall sind die Regale getrennt, sodass jede Antwort eindeutig ihre Quellbasis nennt.
Könnten auch Kunden Fragen stellen?
Ja, wenn Sie das wünschen. Eine Kundenrolle könnte Fragen ausschließlich an veröffentlichte Berichte stellen, wobei die Fragen jedes Kunden getrennt bleiben.
Was passiert, wenn ein Agent sich irrt?
Die Antwort trägt Zitate, sodass Sie die Seiten prüfen können. Die menschliche Urteilsebene erlaubt es Ihrem Team, das zu widerlegen und diese Entscheidung festzuhalten.
Können Erkenntnisse in Berichte einfließen?
Ja. Erkenntnisse können zu Berichtsentwürfen werden, mit Verweisen zurück zu den zugrunde liegenden Threads und Zitaten.
Kann ich meine eigene Domain nutzen?
Ja. Die Plattform kann auf Ihrer eigenen Domain laufen.
Kann ich später von Kliv weg wechseln?
Ja. Der Code synchronisiert sich mit Ihrem eigenen Git-Repository, und Ihre Datensätze lassen sich exportieren.
Muss ich eine eigene Retrieval-Infrastruktur betreiben?
Nein. Sie beschreiben die Regale und laden die Dokumente hoch; die App kümmert sich um die Wissensdatenbanken für diese Agenten.
Von Kreativen gebaut
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Jede Antwort soll ihre Quelle nennen
Beschreiben Sie Ihre Regale, Agenten, Fragen, Zitate, Erkenntnisse und den Berichts-Workflow so detailliert Sie möchten. Kliv baut den Recherche-Raum darum herum.