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.
Engines für Agenten, Workflows, Memory, Simulationen und kontrollierte Ausführung.
Betriebszustand erfassen → planen → Workflow ausführen → Ergebnis bewerten.
algenta.ai besuchenSysteme für Ausführungsstrategien, Marktsimulationen, Risiko und quantitative Entscheidungsfindung.
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.