Beschreibung
Rebyte ist eine Ausführungsschicht zum Ausführen von KI-Agenten in der Cloud. Sie bietet Agenten eine dauerhafte Ausführung, echte Werkzeuge wie Browser, Dateien und Rechenleistung sowie einen Ort, um Richtlinien durchzusetzen, was jeder Agent tun kann, unabhängig davon, ob er über das eigene Produkt von Rebyte oder über die Agents API im eigenen Code eines Teams ausgeführt wird.
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Agenten auf Rebyte behalten den Kontext über Gespräche hinweg und können die Arbeit fortsetzen, anstatt von vorne zu beginnen, da die Plattform den Ausführungsstapel verwaltet, anstatt dass ein Team ihn aufbauen und betreiben muss. Der Zugriff wird kontrolliert, bevor die Arbeit beginnt: Ein Team genehmigt, welche Modelle, Fähigkeiten, MCP-Server und Werkzeuge ein Agent verwenden darf, schränkt den Netzwerkzugang, die Anmeldeinformationen und die Ausgaben ein und wendet diese Richtlinie konsequent auf jeden Lauf und jede Oberfläche an, einschließlich der API, CLI, Slack oder eines benutzerdefinierten Produkts.
Jeder Lauf wird verfolgt. Rebyte protokolliert jeden Modellschritt, jeden Werkzeugaufruf, jeden Fehler, jedes Token und die Kosten, sodass ein Team überprüfen kann, was ein Agent getan hat, markieren kann, welche Ergebnisse wiederholt werden sollen und welche Korrektur benötigen, und diese Beweise in die Anweisungen, Fähigkeiten und Bewertungen des Agenten zurückspeisen kann. Um einen Agenten zu starten, benötigt man einen API-Schlüssel der Organisation, definiert den Agenten und sendet eine OpenAI-kompatible Responses-Anfrage, wobei Fähigkeiten, MCP-Server und Laufzeitkontrollen nach Bedarf hinzugefügt werden.
Rebyte trennt Nutzung von Zugriff. Die Nutzung wird in Credits für Rechenstunden, Modell-Token und Fähigkeitenaufrufe abgerechnet, unabhängig davon, über welche Oberfläche die Arbeit ausgeführt wird, ohne dass ein Plan erforderlich ist. Der Zugriff ist ein separates pauschales monatliches Abonnement (Personal, Pro, Team oder Enterprise), das Governance, Plätze, gespeicherte Historie und Connectoren gewährt, aber nicht die Kosten für die Ausführung einer Aufgabe ändert. Die Rechenleistung wird mit 0,10 $ pro Stunde abgerechnet, während ein Agent aktiv ist, und nichts, während er inaktiv ist. Teams können auf drei Arten für Modellaufrufe bezahlen: ihren eigenen API-Schlüssel zu einem Anbieter wie Anthropic, OpenAI oder Google mitbringen, ein bestehendes Claude Max- oder Gemini-Abonnement nutzen oder die eigenen gehosteten Modelle von Rebyte zu Selbstkostenpreisen verwenden, wobei jede Aufgabe mit einer detaillierten Rechnung endet.
Rebyte ist für Ingenieur- und Betriebsteams konzipiert, die Agenten zuverlässig in der Produktion ausführen müssen, anstatt sie als einmalige Skripte zu verwenden, und für Entwickler, die eine API-first-Methode wünschen, um dauerhafte, regulierte Agenten in ihre eigenen Produkte zu integrieren. Eine iOS-App ist ebenfalls verfügbar, um das gehostete Produkt unterwegs zu nutzen.
- KategorieKI-Agenten-Builder
- PreismodellFreemium
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb, iOS
Rebyte's Kernfunktionen
Dauerhafte Ausführung, die den Kontext eines Agenten über Gespräche hinweg beibehält, anstatt von Grund auf neu zu starten
Integrierte Werkzeuge für Agenten, einschließlich Browserzugang, Dateizugriff und Rechenleistung
Ausführung über mehrere Oberflächen: die Agents API, das Rebyte-Produkt, eine CLI oder Slack
Richtlinienkontrollen, die genehmigen, welche Modelle, Fähigkeiten, MCP-Server und Apps ein Agent verwenden kann
Grenzen, die den Netzwerkzugang, die Anmeldeinformationen, die Ausführungsschritte und die Ausgaben pro Agent einschränken
Vollständige Laufverfolgung: Jeder Modellschritt, jeder Werkzeugaufruf, jeder Fehler, jedes Token und die Kosten werden protokolliert
Annotierungswerkzeuge, um gute und schlechte Ergebnisse zu markieren und sie in den Agenten zurückzuspeisen
OpenAI-kompatible Responses API für Entwickler, die direkt auf Rebyte aufbauen
Drei Möglichkeiten zur Bezahlung der Modellnutzung: eigener API-Schlüssel, eigenes Abonnement oder Rebyte-Credits
Detaillierte, pro Aufgabe abgerechnete Rechnungen, die Rechenleistung, Modellaufrufe und die Nutzung von Fähigkeiten anzeigen
Wie verwendet man Rebyte?
API-Schlüssel erhalten: Erstellen Sie ein Organisationskonto und generieren Sie einen API-Schlüssel zur Authentifizierung von Anfragen.
Agenten definieren: Legen Sie die Identität, Fähigkeiten, Grenzen und die Fähigkeiten oder MCP-Server fest, die er verwenden kann.
Anfrage senden: Rufen Sie die Agents API mit einer OpenAI-kompatiblen Responses-Anfrage auf oder starten Sie den Agenten über das Rebyte-Produkt, die CLI oder Slack.
Werkzeuge nach Bedarf hinzufügen: Verbinden Sie Fähigkeiten, MCP-Server, Browser, Dateien oder Rechenleistung für Aufgaben, die diese benötigen.
Jeden Lauf überprüfen: Überprüfen Sie die Verfolgung der Modellschritte, Werkzeugaufrufe, Fehler und Kosten für jede abgeschlossene Aufgabe.
Annotieren und verbessern: Markieren Sie Ergebnisse, die es wert sind, wiederholt oder korrigiert zu werden, und speisen Sie dieses Feedback in die Anweisungen des Agenten zurück.
Rebyte's Anwendungsfälle
- Ausführung von Produktionsagenten
- Governance des Agentenzugriffs
- Beobachtbarkeit von Agenten
- API-first-Agentenentwicklung




