Boost.space 3 markiert den Wechsel von klassischer bidirektionaler Datensynchronisation und No-Code-Automatisierung zu einem agentenorientierten Betriebsmodell. Statt Workflows App für App zusammenzusetzen, starten Teams einen für eine bestimmte Funktion trainierten KI-Agenten und lassen ihn auf ein langfristiges Ziel hinarbeiten. Der erste Agent ist Bob, ein Produktkatalog-Agent für Commerce-Teams: Er analysiert den Katalog gegen externe Commerce-Daten, schlägt einen Plan vor, führt ihn aus und berichtet Ergebnisse. Laut Website wird das erste Ziel gemeinsam mit dem Boost.space-Team gesetzt und gestartet, mit einer ROI-Überprüfung nach etwa vier Wochen.
Unter den Agenten liefert AgentOS sechs Säulen: eine Datenschicht mit aktuellem Geschäftskontext, eine Aktionsschicht, die freigegebene Prozesse in wiederholbare Agentenarbeit übersetzt, eine Sicherheitsschicht, die Zugriffe je Agent steuert, eine Schicht für Skills und Verbindungen mit wiederverwendbaren freigegebenen Tools, eine KI- und Daten-Wallet, die unterstützte KI- und externe Datenfähigkeiten in einer kaufmännischen Ebene bündelt, sowie Wertmetriken, die gemessene Agentenaktivität mit geschätztem Geschäftswert verbinden. Ein zweiter Agent startet also nicht bei null, sondern nutzt gemeinsamen Kontext, Skills und Verbindungen bei eigenen Berechtigungen.
Boost.space bleibt zugleich Integrationsplattform: tausende Business-Apps werden verbunden, Datensätze bidirektional synchronisiert und Daten standardisiert, damit Agenten und Automatisierungen auf sauberen, konsolidierten Daten arbeiten. Preise werden auf Anfrage genannt; die Startseite nennt eine einmalige Agenten-Startgebühr plus monatlichen AgentOS-Plan für Managed Services, Produktdaten und laufenden Support. KI-Nutzung und Hosting werden separat abgerechnet.
