Synthara AI Studio

Synthara AI Studio ist vollständig LLM-agnostisch und unterstützt alle gängigen Large Language Models — sowohl kommerzielle APIs als auch selbst gehostete Open-Source-Modelle. Konkret bedeutet das: OpenAI GPT-4, GPT-4o und GPT-4 Turbo über die OpenAI API; Anthropic Claude 3.5 Sonnet und Claude

3 Opus; Mistral Large, Medium und Small; Meta Llama

3 (8B, 70B, 405B) als Self-Hosted-Variante; Google Gemini Pro und Ultra; sowie jedes GGUF- oder ONNX-kompatible Modell über lokale Inference-Engines wie vLLM oder Ollama.Der zentrale LLM-Router von Synthara wählt pro Anfrage dynamisch das optimale Modell. Die Routing-Logik berücksichtigt dabei mehrere Faktoren: Task-Komplexität (einfache Klassifikation vs. komplexe Analyse), benötigtes Kontextfenster (4K bis 200K Token), Latenz-Anforderungen (Echtzeit-Chat vs. Batch-Verarbeitung), Kosten pro Token und Compliance-Vorgaben (z.B. dürfen bestimmte Daten nur an On-Premise-Modelle gesendet werden).Sie können mehrere Modelle parallel betreiben, A/B-Tests zwischen Modellen durchführen und automatische Fallback-Ketten konfigurieren. Das Kosten-Tracking zeigt pro Abteilung und pro Use Case die exakten Token-Kosten. So behalten Sie volle Kontrolle über Qualität und Budget — ohne Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.

Die Multi-Agenten-Orchestrierung in Synthara basiert auf einem zentralen Orchestrator-Pattern mit asynchroner Message-Bus-Kommunikation. Jeder KI-Agent ist ein eigenständiger Microservice mit definiertem Aufgabenbereich, eigenen Tools und eigenem Kontext.Wenn eine Anfrage eingeht, analysiert der Orchestrator zunächst den Intent und die Komplexität. Bei einfachen Anfragen wird direkt an den passenden Spezial-Agenten geroutet. Bei komplexen Aufgaben erstellt der Orchestrator einen Execution Plan: Er zerlegt die Aufgabe in Sub-Tasks, weist diese parallel oder sequentiell an spezialisierte Agenten zu und aggregiert die Ergebnisse.Die Agenten kommunizieren über einen internen Message-Bus (Event-Driven Architecture). Jeder Agent kann: Tools aufrufen (API-Calls, Datenbank-Queries, Berechnungen), andere Agenten um Hilfe bitten (Delegation), auf einen gemeinsamen Memory-Store zugreifen (Shared Context) und Ergebnisse an den Orchestrator zurückmelden.Beispiel: Ein Manager fragt 'Wie performen unsere Top‑10 Kunden dieses Quartal im Vergleich zum Vorjahr?' Der Orchestrator aktiviert den Daten-Agenten (SQL-Query an CRM und ERP), den Analyse-Agenten (Trend-Berechnung, Anomalie-Erkennung), den Visualisierungs-Agenten (Dashboard-Generierung) und den Report-Agenten (Executive Summary). Alle arbeiten parallel, der Orchestrator kombiniert die Ergebnisse in einer kohärenten Antwort mit interaktivem Dashboard.Die Orchestrierung ist konfigurierbar: Sie definieren Agenten-Rollen, Berechtigungen, Eskalationsregeln und Timeout-Verhalten. Das Monitoring zeigt in Echtzeit, welcher Agent was tut, welche Modelle genutzt werden und wo Bottlenecks entstehen.

Synthara AI Studio läuft containerisiert und ist für Kubernetes-Umgebungen optimiert. Die Mindestanforderungen für ein Produktiv-Deployment hängen von der Nutzungsintensität und den eingesetzten Modellen ab.Für ein Standard-Deployment (bis

500 Nutzer, Cloud-LLM-APIs): Kubernetes-Cluster mit mindestens

3 Worker-Nodes (je

8 vCPU,

32 GB RAM),

500 GB SSD-Speicher für Datenbank und Logs, Load Balancer (NGINX Ingress oder vergleichbar), PostgreSQL 14+ als Datenbank (oder managed Service), Redis für Caching und Message-Queue.Für ein Deployment mit lokalen LLMs (Self-Hosted-Modelle): Zusätzlich GPU-Nodes mit NVIDIA A

100 oder H

100 (je nach Modellgröße), mindestens

80 GB VRAM für Llama

3 70B, CUDA 12+ und entsprechende Treiber. Für kleinere Modelle (7B-13B) reichen auch NVIDIA T

4 oder A10G.Netzwerk-Anforderungen: TLS 1.3 für alle Verbindungen, Outbound-Zugriff auf LLM-APIs (falls Cloud-Modelle genutzt werden), interne DNS-Auflösung, mTLS zwischen Services optional aber empfohlen.Synthara unterstützt gängige Kubernetes-Distributionen: Vanilla Kubernetes, OpenShift, Rancher, EKS/AKS/GKE (für Private-Cloud-Variante). Helm-Charts und Terraform-Module werden mitgeliefert. Die Installation ist in 2–

4 Stunden abgeschlossen, die Konfiguration und Anbindung an Ihre Systeme erfolgt im Rahmen der Implementierungsphase.Alternativ bietet ADVISORI eine managed Private-Cloud-Option: Dedizierte Instanz in einem deutschen Rechenzentrum, physisch isoliert, DSGVO-konform — Sie müssen keine eigene Infrastruktur betreiben.

Synthara AI Studio wurde von Grund auf für den europäischen Regulierungsrahmen entwickelt. Die Compliance-Architektur umfasst mehrere Ebenen:EU AI Act: Jede KI-Anwendung in Synthara wird automatisch nach dem Risikostufenmodell des EU AI Act klassifiziert (minimal, begrenzt, hoch, inakzeptabel). Hochrisiko-Anwendungen erhalten automatisch erweiterte Dokumentationspflichten, menschliche Aufsichtsmechanismen und Transparenz-Reports. Das System verhindert den Einsatz von KI in verbotenen Kategorien und dokumentiert alle Entscheidungen revisionssicher.DSGVO: Alle Daten werden ausschließlich in Ihrer eigenen Infrastruktur verarbeitet — On-Premise oder in deutschen Rechenzentren. Es findet kein Transfer personenbezogener Daten an Dritte statt. Bei Nutzung externer LLM-APIs werden Daten vor dem Versand automatisch pseudonymisiert (PII-Redaction-Engine). Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) sind standardmäßig dokumentiert. Löschkonzepte und Auskunftsrechte (Art. 15‑17 DSGVO) sind im System implementiert.ISO/IEC 42001: Synthara ist nach dem internationalen Standard für KI-Managementsysteme zertifiziert. Das bedeutet: dokumentierte Prozesse für Entwicklung, Deployment und Betrieb von KI-Systemen, regelmäßige Risikobewertungen, kontinuierliches Monitoring und definierte Verantwortlichkeiten.Zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen: Rollenbasiertes Zugriffsmanagement (RBAC) mit granularen Berechtigungen, vollständiger Audit-Trail aller KI-Interaktionen, automatische Prompt-Injection-Erkennung, regelmäßiges Penetration-Testing und ein dediziertes Security-Dashboard mit Echtzeit-Alerting.

Synthara AI Studio skaliert horizontal über Kubernetes Auto-Scaling. Die Architektur trennt Compute-intensive Aufgaben (LLM-Inference, Datenverarbeitung) von I/O-intensiven Aufgaben (API-Calls, Datenbank-Queries), sodass jede Schicht unabhängig skaliert werden kann.Latenz-Benchmarks (typische Werte): Einfache Chat-Anfragen mit Cloud-LLMs (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet): 800ms–2s Time-to-First-Token, abhängig vom Modell und der Anfragekomplexität. Lokale Modelle (Llama

3 70B auf A100): 200–500ms Time-to-First-Token. Multi-Agenten-Orchestrierung mit 2–

3 Agenten: 3–

8 Sekunden für eine vollständige Antwort. Text-to-Dashboard mit SQL-Query: 2–

5 Sekunden je nach Datenmenge.Skalierung: Im Standard-Setup unterstützt Synthara 500+ gleichzeitige Nutzer bei einer P95-Latenz unter

5 Sekunden. Durch horizontales Scaling der Worker-Nodes und der LLM-Inference-Layer kann die Kapazität linear erhöht werden. Enterprise-Kunden betreiben Synthara mit 5.000+ Nutzern.Optimierungen: Intelligentes Caching häufiger Anfragen (Redis-basiert), Streaming-Responses für Chat-Interfaces (Server-Sent Events), Batch-Processing für Massen-Operationen (z.B. 10.000 Dokumente analysieren), Connection-Pooling für Datenbank-Konnektoren und asynchrone Verarbeitung lang laufender Tasks mit Webhook-Benachrichtigung.Das integrierte Monitoring zeigt Echtzeit-Metriken: Requests/Sekunde, Latenz-Perzentile (P50, P95, P99), Token-Durchsatz, Fehlerrate und Ressourcenauslastung pro Agent und pro Modell.

Synthara AI Studio positioniert sich als Enterprise-Grade KI-Plattform zwischen reinen Chat-Assistenten (wie Microsoft Copilot) und Workflow-Automatisierungstools (wie n8n). Die Unterschiede sind substanziell:Vs. Microsoft Copilot: Copilot ist an das Microsoft-Ökosystem gebunden — Azure OpenAI, Microsoft 365, Teams. Synthara ist herstellerunabhängig: Sie wählen jedes LLM, jede Infrastruktur, jeden Cloud-Anbieter oder On-Premise. Copilot bietet Single-Agent-Interaktion; Synthara orchestriert mehrere spezialisierte Agenten für komplexe Aufgaben. Copilot verarbeitet Daten in der Microsoft-Cloud; Synthara läuft in Ihrer eigenen Infrastruktur. Copilot hat limitierte Anpassbarkeit; Synthara erlaubt vollständige Konfiguration von Agenten, Workflows und Integrationen.Vs. n8n und vergleichbare Workflow-Tools: n8n ist ein exzellentes Workflow-Automatisierungstool, aber kein KI-System. Die KI-Integration in n8n erfolgt über externe API-Calls — jeder Node ist stateless, es gibt kein Agent-Memory, keine Kontext-Weitergabe zwischen Schritten und keine intelligente Entscheidungslogik. Synthara hingegen hat KI nativ in jedem Prozessschritt: Agenten verstehen Kontext, treffen Entscheidungen, lernen aus Feedback und arbeiten zusammen. Zudem fehlt n8n ein Compliance-Framework — Synthara bringt EU AI Act, DSGVO und ISO/IEC

42001 out of the box mit.Vs. andere KI-Plattformen: Synthara kombiniert Chat-Interface, Workflow-Engine, Dashboard-Generator, Security-Monitoring und Governance in einer Plattform. Die meisten Wettbewerber decken nur 1–

2 dieser Bereiche ab. Mit 1.500+ vorgefertigten Integrationen und einer Implementierungszeit von 2–

4 Wochen ist Synthara die schnellste Route zu produktiver Enterprise AI.