Was tatsächlich gebaut ist
Jede Zahl auf dieser Seite ist aus dem Produktquellcode gezählt.
Spezialisierte Sub-Agents
Ein Modul ist ein Team, kein Prompt. Das größte setzt 21 ein.
Module
Jedes vorab auf eine Disziplin oder ein Deliverable zugeschnitten.
Dispatch-Wellen
Nach Abhängigkeit geordnet, nicht nach Präferenz. Welle 1 fährt elf Module gleichzeitig.
Zero-Retention-gesichert
Steuern, Recht, Finanzen und Boedelonderzoek weigern sich, auf einem speichernden Modell zu laufen.
Harte Blockaden
Bedingungen, die einen Entwurf stoppen, egal wie viele Retries es gab.
Disziplinen pro Mandat
Finanzen, Commercial, Recht, Steuern, HR, IT, ESG, Vendor, Operations, Bewertung, Versicherung.
Alle 31 Module, nach Dispatch-Welle gruppiert
Ein Modul, das den Output eines anderen braucht, kann nicht früher starten. Diese Abhängigkeit ist die Reihenfolge. Die Spreizung ist die andere Hälfte des Bildes: das größte Modul setzt 21 Sub-Agents ein, das kleinste zwei.
Unabhängige Reads
113- Financial DDZDR11
- Commercial DD10
- HR DD10
- IT DD7
- ESG DD11
- Vigil-Monitoring21
- BoedelonderzoekZDR11
- Operational DD11
- Vendor DD8
- AI DD9
- IM-Screener4
Abhängige Reads
26- Tax DDZDR10
- Legal DDZDR10
- Insurance DD6
Synthese
63- Independent Business Review11
- WHOA-Restrukturierung14
- Deal Economics9
- Bewertung6
- Dealstrukturierung4
- Portfoliomanagement6
- LBO-Modell7
- Post-Merger-Integration6
Deliverables
34- Vendor Due Diligence13
- IC-Memo5
- Teaser / CIM5
- Finanzierungsmemorandum6
- Dokumentenfabrik5
Nach dem Closing
18- Exit Readiness8
- Portfoliogesundheit2
- Monthly Business Review3
- IC-Bericht5
Aus den Dispatch-Graphen im Produktquellcode gezählt, nicht geschätzt. ZDR markiert die Module, deren Routing hart auf einen Zero-Retention-EU-Endpunkt gesetzt ist.
Vom Upload zu einem Befund, mit dem Sie arbeiten können
Vom Upload bis zu den Entwürfen ist kein Mensch in der Schleife. Ein verpflichtendes menschliches Tor sitzt dahinter.
- 01
Fundierte Retrieval
Das Modul entsendet seine Sub-Agents. Jeder holt Belege aus Ihren Dokumenten.
Vertrauliche Finanz- und Personendaten werden pseudonymisiert, bevor sie diese Ebene erreichen.
- 02
Entwurf im Schema
Eine Aussage ohne Dokument und Passage dahinter ist kein Befund.
- 03
Generate-Critique-Retry
Ein Reviewer-Agent kritisiert den Entwurf und schickt ihn zurück. Maximal zwei Retries je Spezialist.
- 04
Vierstufige Grounding-Prüfung
Index, Zitat, Entailment, Zweitmeinung. Jede Stufe fängt, was die vorige übersah.
- 05
Abgleich zwischen Disziplinen
Befunde werden gegeneinander gelesen und zu einer Darstellung zusammengeführt.
- 06
Menschliche Prüfung und Freigabe
Eine namentlich benannte Person prüft die Befunde vor der Freigabe.
Die Pseudonymisierung wird nur hier aufgehoben, im finalen Output.
Vier Prüfungen, jede enger als die vorige
Ein Nachweis ist erst ein Beleg, wenn etwas ihn gelesen hat. Vier Ebenen tun das, der Reihe nach.
- 01
Zitationskalibrierung
Jeder Zitationsindex wird gegen die tatsächlich abgerufenen Passagen geprüft.
FängtVerweise auf ein Dokument, das der Lauf nie geöffnet hat. - 02
Lexikalische Zitatprüfung
Der zitierte Text muss zeichengenau in der angegebenen Passage stehen.
FängtParaphrase, die als wörtliches Zitat auftritt. - 03
Entailment-Urteil
Ein separates Modell liest Aussage und Passage und urteilt, ob das eine aus dem anderen folgt.
FängtEchte Zitate, die die darauf gebaute Aussage nicht tragen. - 04
Zweitmeinungs-Verifikation
Ein lokales NLI-Modell wiederholt das Urteil. Diese Ebene schlägt geschlossen fehl.
FängtWas die ersten drei durchgelassen haben.
Aussagen, die durchfallen, bekommen einen Reparaturversuch: neu aus der Quelle zitieren, dann neu bewerten. Was dann noch durchfällt, entfällt oder wird als unbestätigt markiert.
7 Bedingungen, die die Auto-Freigabe stoppen
Retries sind auf zwei je Spezialist begrenzt. Diese Bedingungen beenden die Schleife in jedem Fall und leiten den Entwurf an eine Person.
Datenschutzleck
Daten haben eine Grenze überschritten, die sie nicht überschreiten durften.
Erfundene Quelle
Ein Nachweis, der nicht auf eine echte Passage führt.
Scope-Verweigerung
Das Modul kann es im eigenen Auftrag nicht beantworten und sagt das.
Zu wenig Tiefe
Eine Antwort, die den Standard des Schemas nicht erreicht.
Platzhaltertext
Fülltext dort, wo Belege stehen müssten.
Fast leerer Entwurf
Zu wenig Substanz für eine Prüfung.
Niedrige Reviewer-Bewertung
Der Critic-Agent bewertete den Entwurf unter dem Schwellenwert.
Jeder Befund zeigt auf eine Seite zurück
Die Spur ist das Produkt. Ein Befund, den Sie nicht auf eine Passage zurückführen können, ist eine Meinung.
- Modul
- Vordefiniert, eines aus der Bibliothek
- Feststellung
- Zurückgehalten
- Wörtliches Zitat
- Zurückgehalten
- Quelldokument und Passage
- Zurückgehalten
- Menschliche Prüfung
- Vor Freigabe erforderlich
Geschwärzt, weil Mandantendokumente vertraulich sind, nicht weil die Spur fehlt. Jeder Balken ist eine Zeile einer echten Seite; der markierte ist das, worauf der Nachweis zeigt.
Drei andere Wege, das zu tun
Verglichen als Werkzeugkategorien, nicht als Produktnamen. Jede Markierung beantwortet eine Frage: tut diese Kategorie das überhaupt.
| Virtueller Datenraum | KI-DD-Tools | Allgemeine KI | Factum | |
|---|---|---|---|---|
| Vorab zugeschnittenes Modul je Disziplin | Nein | Teilweise | Nein | Ja |
| Läuft ohne Prompt | Nein | Teilweise | Nein | Ja |
| Nachweis im Schema verpflichtend | Nicht anwendbar | Teilweise | Nein | Ja |
| Abgleich zwischen Disziplinen | Nein | Nein | Nein | Ja |
| Liefert das Deliverable, nicht eine Antwort | Nein | Teilweise | Nein | Ja |
| Zero Retention beim Modellanbieter | Nicht anwendbar | Teilweise | Nein | Ja |
| Namentlich benannte Person zeichnet ab | Nicht anwendbar | Nein | Nein | Ja |
| Veröffentlichtes GenauigkeitsauditNiemand in dieser Tabelle hat eins, wir auch nicht. | Nein | Nein | Nein | Nein |
- Ja
- Teilweise
- Nein
- Nicht anwendbar
Kategorien, keine Anbieter. Produkte ändern sich quartalsweise, und die meisten öffentlichen Aussagen darüber stammen vom Anbieter selbst.
Was wir über die Plattform nicht behaupten
Alles oben beschreibt einen Mechanismus. Nichts davon ist eine zertifizierte Kennzahl.
- —Keine auditierte Genauigkeitsquote. Interne Benchmarks beruhen auf einem Datensatz und sind ungeprüft.
- —Keine Behauptung, das menschliche Tor sei optional. Es ist verpflichtend.
- —Noch keine abgeschlossenen öffentlichen Fallstudien.
- —Keine einheitliche Historie. Das Finanzmodul lief end-to-end an einem realen Deal und wurde gegen Quelldokumente verifiziert. Die Abgleichebene ist jünger.
- —Keine allgemeine Verfügbarkeit. Factum ist Pre-Launch.
Bevor Sie fragen
Ist das nicht einfach ein KI-Chatbot mit Zwischenschritten?
Eine Chat-Sitzung ist ein Kontextfenster, das Sie steuern. Das hier sind 254 Sub-Agents über 31 vorab zugeschnittene Module, in fester Abhängigkeitsreihenfolge, mit vier Grounding-Prüfungen und einem verpflichtenden menschlichen Tor. Der Unterschied zeigt sich, wenn niemand hinsieht.
Warum Wellen statt alles gleichzeitig?
Steuern kann ohne den Finanz- und Rechts-Read nicht argumentieren. Bewertung kann ohne Steuern nicht bepreisen. Der Abhängigkeitsgraph setzt die Reihenfolge; Welle 1 fährt trotzdem elf Module parallel.
Was passiert, wenn das Modell es nicht weiß?
Dann muss es das sagen. Ein Befund ist entweder durch einen Nachweis gedeckt, der vier Prüfungen überstanden hat, oder als unbestätigt markiert. Erfundene Quellen sind eine der 7 harten Blockaden.
Woher weiß ich, dass die Plattform Befunde dieser Tragweite trägt?
Das Finanzmodul ist der numerisch exponierteste Teil jedes Reads. Es lief end-to-end an einem realen Deal und wurde unabhängig gegen Quelldokumente verifiziert. Neuere Ebenen haben weniger Historie, und wir sagen dazu, welche das sind.
Wie schnell ist es?
Der Pipeline-Durchlauf braucht Stunden. Der fertige, geprüfte Output braucht Tage. Wir nennen kein Lieferdatum, bevor wir den Datenraum gesehen haben.