AgentX basiert auf einer einfachen Prämisse: Die meisten Agent-Plattformen enden beim „Bauen“, während die wirklich schwierigen Aufgaben erst nach dem Prototyp beginnen. Die Plattform bietet eine Drag-and-drop-Leinwand, auf der ein Orchestrator-Agent und seine Arbeitsagenten jeweils eigene Rollen, Anweisungen, Modelle, Speicher und Tools erhalten – inklusive Verzweigungslogik und Übergabe an Menschen.
Die Evaluierung steht im Zentrum. Agenten laufen vor dem Deployment gegen Testsets, Regressionen werden über Versionen hinweg verfolgt, und Laufzeit-Evaluierungen nutzen LLM-as-judge-Bewertungen für kontinuierliche Verhaltensüberwachung. Fehler wie Halluzinationen oder fehlerhafte Tool-Aufrufe werden sichtbar, bevor Nutzer sie erleben, und ein CI/CD-Gate erlaubt es, Releases anhand gemessener Qualität zu blockieren oder freizugeben.
Bei der Observability führt AgentX Traces aus Frameworks wie LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Anthropic und Google ADK in einer Pipeline zusammen, sodass jede Agent-Entscheidung erklärbar und in Echtzeit alarmierbar ist. Das Deployment erfolgt per Klick auf API, Slack, Web-Widget, E-Mail oder Sprache – mit Versionierung, sofortigem Rollback sowie Cloud- oder On-Premises-Betrieb und SOC-2-konformen Kontrollen.