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Was wir beim Bauen von covey lernen: wie die Plattform funktioniert, warum sie so gebaut ist und was sich im Betrieb bewährt, wenn KI-Agenten wie Mitarbeiter geführt werden.
Warum sieht ein Agent seine eigenen Zugangsdaten nie?
Wie covey Zugriffstoken für Zielsysteme zur Laufzeit ausstellt: kurzlebig, auf einen Zweck begrenzt, nie im Sandbox-Dateisystem.
Wie kontrolliert man, wohin ein KI-Agent im Netz darf?
Wie covey per Proxy-Allowlist und harter Netzisolation steuert, wohin die Sandbox eines Agenten im Netz reden darf.
Website und Produkt sind jetzt zwei Dinge
Warum ein Blogbeitrag bisher ein Deploy der Plattform war, was das mit Selbst-Hostern zu tun hat, und was wir stattdessen gebaut haben.
Wo ein Agent arbeitet: Sandbox, Arbeitsplatz und Server
Jeder Agent bekommt eine eigene, abgeschottete Arbeitsumgebung. Wie sie aufgebaut ist, was einen Neustart übersteht und wie sie auf eigene Server verteilt wird.
Wie ein Agent Zugang zu einem Zielsystem bekommt
Ein Agent soll in Zammad, GitLab oder Kubernetes arbeiten. Wie er dort hineinkommt, wer die Zugangsdaten hält und warum sie nie in seiner Arbeitsumgebung liegen.
Ein Agent, der Vorschläge macht und nichts verändert
Covey Doctor prüft die anderen Agenten und die Plattform selbst. Warum er nichts ändern darf und warum eine Freigabe die genauen Werte festhält, die jemand gelesen hat.
Wie wir messen, was ein Agent geleistet hat
Kein Modell vergibt bei uns eine Note. Stattdessen zählen wir nachweisbare Vorgänge. Warum das so ist und warum der Agent seine eigene Messregel nie zu sehen bekommt.