On-Device-KI-Engines. Custom Mojo Kernels.
Ausgewählte Laufzeit-Workloads laufen in Nanosekunden. Local-first. Vom Entwickler kontrolliert.
Intelligenz sollte näher an den Nutzern laufen, näher an den Daten und näher an den Entscheidungen, die sie prägt.
Compilergetriebene KI-Infrastruktur für Agenten, Workflows, Memory, Simulationen und kontrollierte Ausführung.
Betriebszustand erfassen → planen → Workflow ausführen → Ergebnis bewerten.
algenta.ai besuchenSysteme für Ausführungsstrategien, Marktsimulationen, Risiko und quantitative Entscheidungen.
Markt beobachten → Ergebnisse simulieren → Ausführung routen → Risiko messen.
Updates erhaltenErfasst dein gesamtes Repository in Millisekunden – für null Tokens – und schickt dann Agenten mit genau dem Kontext hinein, den sie brauchen.
Repository erfassen → Struktur verstehen → exakten Kontext abrufen → den Agenten führen.
Codna.ai besuchenOn-Device-Memory-Engine für KI-Agenten – Abruf im Millisekundenbereich aus einem einzigen zusammenhängenden Scan, ganz ohne Cloud-Round-Trips.
Kontext erfassen → on-device indexieren → in einem einzigen Scan abrufen → den Agenten fundieren.
Telys.ai besuchenAutonome Wachstumssysteme für Kampagnen, Attribution, Experimente und Content-Intelligenz.
Hypothese generieren → Experiment starten → Signal attribuieren → Spend optimieren.
cohenta.ai besuchenDas regulierte, schreibgeschützte Structured-Data-Tool für KI-Agenten – typisierte Pläne, deterministische Ausführung, Provenance-Hashes auf jede Antwort.
Frage empfangen → typisierten Plan erstellen → Vertrag & Policy prüfen → deterministisch ausführen → Provenienz stempeln.
sqai.com besuchenThyn ist die Muttergesellschaft hinter spezialisierten Engines für KI, Trading, Code-Intelligenz, Memory und autonomes Wachstum.
Juni 2026
Eine On-Device-Memory-Engine für KI-Agenten — Abruf im Millisekundenbereich aus einem einzigen zusammenhängenden Scan, ganz ohne Cloud-Roundtrips.
April 2026
Trading-Intelligenz für Simulationen, Ausführungsstrategien und quantitative Systeme – gebaut, um Märkte zu beobachten, Ergebnisse zu modellieren und Ausführung unter realen Latenzbudgets zu routen.
Dezember 2025
Algentas ausgewählte Ausführungspfade wechseln auf eine native, beschleunigte Runtime – und bringen mehr von der Agentenschleife on-device, für niedrigere Latenz und engere Kontrolle.