KI Agent
Tessera
Eine offene, deterministische Beweisebene für KI-Agenten in Unternehmen, die jede Behauptung auf nachverfolgbare Quellendatensätze stützt und Aktionen hinter einer Genehmigung abschirmt.
Tessera
Was ist Tessera?
Tessera ist ein Open-Source-Framework, das heterogene Unternehmensdaten aufnimmt, Entitäten in einem Wissensgraph auflöst und Fragen über eine fundierte Konversationsschnittstelle beantwortet, bei der jede Behauptung auf ihre Quellbeweise zurückgeführt wird, mit einer Treuemetrik zur Messung des Vertrauens.
Tessera vs Ähnliche Tools
| Preismodell | Kostenlos | Kostenlos | Kostenlos, Kostenlose Testversion | Kostenlos, Kostenpflichtig |
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So nutzt du Tessera?
- 1Klonen Sie das Repository und führen Sie `uv sync` aus, um die Umgebung einzurichten.
- 2Nutzen Sie die CLI: `uv run tessera` für fundierte Fragen oder `uv run tessera-ui` für die Weboberfläche.
- 3Verbinden Sie Ihre Daten mit `uv run tessera connect github <owner/repo>` oder durch Deklarieren einer `tessera.toml`-Konfiguration.
- 4Führen Sie die Evaluierungsumgebung mit `uv run tessera-eval` aus, um die Treue zu messen.
Tessera Wichtige Funktionen
- Universelle Aufnahme strukturierter und unstrukturierter Daten
- Entitätsauflösung über Quellen hinweg in einen einheitlichen Wissensgraph
- Fundiertes konversationelles Denken mit Herkunftsnachweis pro Behauptung
- Quantifiziertes Vertrauen durch eine Treuemetrik in CI
- Durch Beweise abgesicherte Aktionen über MCP mit Vorschlag, Vorschau und Genehmigung
- Deterministische Abfrage und Argumentation (kein LLM im Vertrauenspfad)
- Zwei Referenzvertikalen: Business Data Copilot und DevEx Copilot
Tessera Anwendungsfälle
- KI-Agenten in Unternehmen, die überprüfbare, fundierte Antworten benötigen
- Ursachenanalyse von CI/CD-Pipeline-Fehlern mit nachverfolgten Beweisen
- Business-Data-Copilot über Datenbanken, Dokumente und Logs hinweg
- Compliance-sensible Umgebungen, die ein On-Premise, deterministisches KI benötigen
Tessera Preise und Gratis-Credits
Tessera arbeitet mit dem Modell Kostenlos.
Tessera Vorteile und Nachteile
Vorteile
- Alle Behauptungen sind auf genaue Quellendatensätze zurückführbar
- Deterministisch und ohne Modellanbieter On-Premise betreibbar
- Integrierte Treuemetrik, die in CI fehlschlagen kann
- Unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten
- MCP-nativ mit Vorschlagen-Genehmigen-Ausführen-Workflow
Nachteile
- Derzeit synthetische Demodaten; echte Daten erfordern Connectoreinrichtung
- Entitätsauflösung hat anpassbare Schwellenwerte und bekannte Einschränkungen
- Erfordert Python und UV-Toolchain; kein Plug-and-Play-SaaS
Wofür eignet sich Tessera am besten?
- Unternehmensteams, die vertrauenswürdige KI-Agenten entwickeln
- Entwickler, die überprüfbare KI für interne Tools benötigen
- SAP-zentrierte Umgebungen (läuft auf SAP AI Core / HANA Cloud)
- Teams, die KI-Treue mit CI-Gates messen möchten