Agentic-Framework
Erstellen Sie Build-Agenten für Workflows, bei denen ein Ausfall nicht in Frage kommt. Gewähren Sie ihnen Zugriff auf Tools, Sicherheitsgrenzen und einen lückenlosen Prüfpfad – nicht nur eine Eingabeaufforderung.
Agenten beziehen ihre Informationen aus vertrauenswürdigen Quellen. Vorgefertigte Registry-Konnektoren für klinische Studien, Arzneimittelwechselwirkungen, medizinische Kodierung und mehr. MCP für Tool-Server, die Sie selbst bereitstellen.
Eingaben über die Tastatur, explizite Werkzeugschemata, Sicherheitsvorkehrungen bei der Ausführung von Aktionen. Agenten können die Ausführung unterbrechen, um die Zustimmung eines Menschen einzuholen, und erst nach Erhalt dieser Zustimmung fortfahren.
Wiederholbare Ablaufverläufe und Export in OpenInference. Jede Entscheidung und jeder Tool-Aufruf wird für Debugging, Compliance und Qualitätssicherung aufgezeichnet.
Nach Kontext gruppierte mehrstufige Konversationen. Strikte Trennung zwischen Patientenkontakten, Anrufen oder Arbeitsabläufen. Kein gemeinsamer Status.
So funktioniert es
Nimmt Anfragen entgegen, plant Schritte, wählt Konnektoren aus und ruft diese auf, gibt Ergebnisse als Aufgaben oder Nachrichten zurück. Kontexte übertragen den Status über mehrere Runden hinweg.
Fünf Typen: Registry für vorgefertigte Funktionen, MCP für externe Tool-Server, Agent für verschachtelte Agenten, A2A für Remote-Agenten, Schema für benutzerdefinierte Tools.
Konversationsstatus mit strikter Isolierung zwischen Kontexten. „OpenInference“-Trace-Export für Debugging und Observabilität.
Benutzerorientierte Assistenten
Agenten, die Fragen beantworten, Dokumente bearbeiten und Verwaltungsabläufe steuern – und dabei auf Ihre Wissensdatenbank zurückgreifen, anstatt sich auf Trainingsdaten zu verlassen.
Fassen Sie die wichtigsten Risiken in diesem Vorfallsbericht zusammen und entwerfen Sie einen Plan zur Risikominderung.
vorfallbericht-2026.pdfAutomatisierte Pipelines
Lösen Sie Vorgänge per API oder Ereignis aus, um Datensätze zu verarbeiten, Berichte zu erstellen und nachgelagerte Systeme zu aktualisieren. Überwachen Sie jeden Schritt mithilfe von Aufgaben und Traces.
Beim Kunden eingebettete Agenten
Kunden sollen ihre eigenen Tools und Systeme mitbringen können. Agenten kombinieren die Funktionen von Corti über typisierte Konnektoren mit Diensten von Drittanbietern und kundeneigenen Diensten.
Rufen Sie die aktuellen Testergebnisse für den Patienten „pat_8421“ ab und vergleichen Sie diese mit den geltenden Richtlinien.
Workflows für Compliance und Revision
Agenten, die Richtlinien überprüfen, Regeln durchsetzen und jede Aktion protokollieren können. Vollständige Rückverfolgbarkeit von der Anfrage bis zur Ausgabe – nichts fällt durch das Raster.
Erfüllt dieser vorgeschlagene Lieferantenvertrag unsere Anforderungen hinsichtlich der Datenaufbewahrung und der grenzüberschreitenden Datenübermittlung?
Leiten Sie Agenten an Corti Models weiter, um OpenAI-kompatible Inferenz in der EU durchzuführen, oder führen Sie die Agentic-API in der von Ihnen bereits genutzten Projektumgebung in der EU oder den USA aus.
const myAgent = await client.agents.create({ name: "My First Agent", description: "A simple agent to get started with the Corti Agentic Framework", lifecycle: "persistent", connectors: [ connectors.registry("memory-expert"), ],});A2A ist die Art und Weise, wie Ihre Anwendung mit Corti-Agenten kommuniziert: Nachrichten, Aufgaben, Streaming. MCP ist einer von fünf Konnektortypen: die Art und Weise, wie ein Agent externe Tool-Server aufruft. Verschiedene Ebenen, die sich ergänzen.
Die Laufzeit plant Arbeitsschritte, wählt Connectors aus und liefert Ergebnisse zurück. Schnelle Vorgänge werden als Nachrichten zurückgegeben. Längere Arbeitsabläufe werden zu Aufgaben, die Sie überwachen können, mit Artefakten als Ausgabe.
Die Agentic-API läuft in EU- und US-Umgebungen unter api.eu.corti.app und api.us.corti.app. Kombinieren Sie sie mit Corti-Modellen in der entsprechenden Region. EU-Projekte werden in der EU gehostet.
Schnelle Vorgänge wie Klassifizierungen werden als Meldungen zurückgegeben. Längere Workflows, bei denen mehrere Konnektoren koordiniert werden oder auf nachgelagerte Systeme gewartet wird, werden zu Aufgaben, die Sie überwachen können und für die Artefakte als Ausgabe bereitgestellt werden.
Textteile dienen als Anweisungen, über die der Agent direkt nachdenkt. Datenteile enthalten strukturierte JSON-Daten, die im Kontextspeicher abgelegt und bei Bedarf abgerufen werden. Sie können beides in einer Nachricht verwenden.
Nein. Kontexte gewährleisten eine strikte Datenisolierung. Wenn Sie Informationen kontextübergreifend weitergeben müssen, übermitteln Sie diese explizit über Datenteile in Ihren Nachrichten.
Die Laufzeit analysiert die Anfrage und ermittelt, welche Konnektoren benötigt werden. Sie können die Auswahl steuern, indem Sie in der Agentenkonfiguration Systemaufforderungen festlegen. Die Laufzeit kann Konnektoren nacheinander oder parallel verketten.
Agentic-Framework
Erstellen Sie einen Agenten über die API oder besprechen Sie die Konnektoren und die Bereitstellung mit dem Team, das die Infrastruktur betreibt.