Betreibt LLMs, Agents, MCP Server und KI-Workflows auf Infrastruktur, die ihr kontrolliert: mit Isolation, Governance und Deployment-Modellen für regulierte Umgebungen.
On-premises, Private Cloud, air-gapped: eure Daten bleiben bei euch.
Betreibt LLMs, Agents und KI-Workflows auf Infrastruktur, die ihr kontrolliert.
On-premises, Private Cloud, air-gapped: eure Daten bleiben bei euch.
Was ist Sovereign AI?
Für Unternehmen bedeutet Souveränität, KI nach eigenen Sicherheits-, Betriebs- und Rechtsanforderungen zu entwickeln, zu betreiben und zu steuern. Dazu gehört, wo Daten und Compute-Ressourcen liegen, welche Modelle sensiblen Kontext verarbeiten, wie Agents auf Tools zugreifen und wer das System betreiben oder prüfen kann.
Prompts, Retrieval-Kontext, Antworten, Vektordaten und Logs bleiben innerhalb eurer kontrollierten Umgebung.
LLMs, Model Endpoints, Compute und Deployment-Umgebungen laufen dort, wo euer Workload sie braucht.
Agents erhalten kontrollierte Identitäten und klar begrenzte Fähigkeiten statt breiter Credentials oder unkontrolliertem API-Zugriff.
Monitoring, Audit, Upgrades, Backups und Incident Response bleiben Teil eines kontrollierten Betriebsmodells.
Souveränität ist nicht nur, wo Daten liegen.Sondern wer das System kontrolliert.
Wie prokube hilft
prokube liefert die gemanagte Betriebsumgebung für Workloads, die Kontrolle brauchen: private Model Endpoints, kontrollierte Agents, klar begrenzte Capabilities, Observability und Betrieb auf Infrastruktur, die ihr kontrolliert.
Open-weight LLMs, private Model Endpoints und Agent Runtimes auf Kubernetes-Infrastruktur betreiben, die ihr kontrolliert.
Agent-to-LLM, Agent-to-Tool, Agent-to-Agent und App-to-Agent Traffic über Policies, Routing und Quotas steuern.
Agents erhalten eigene Identitäten und klar begrenzte Capabilities statt breiter Nutzer-Credentials oder roher API Keys.
Mit integrierten Logs, Metriken, Traces, Backups, Upgrades und Release-Pfaden arbeiten, auch in Umgebungen mit eingeschränktem Netzwerkzugang.
Kontrollierte KI-Flows
prokube steuert den Traffic rund um agentische KI-Workloads: App-to-Agent, Agent-to-Model, Agent-to-Tool und Agent-to-Agent Flows. So bleiben Modellzugriff, Tool-Nutzung und Runtime-Verhalten über lokale und externe Systeme hinweg beobachtbar und kontrollierbar.
Model Provider
Clients und Apps
Agent Gateway
Policy, Routing, Quotas
Agent Runtime
Agent Capabilities
Observability und Audit
Deployment Modes
prokube läuft dort, wo ihr Kontrolle behaltet: auf eurer eigenen Infrastruktur, in Private Cloud, in souveränem Hosting oder in getrennten Umgebungen.
LLMs, Agents und Model Endpoints im eigenen Rechenzentrum oder Standort betreiben.
Kontrollierte Cloud-Umgebungen mit eigenen Netzwerk-, Identity- und Datengrenzen nutzen.
In regionalen oder europäischen Hosting-Umgebungen deployen, wenn Datenstandort und Kontrolle wichtig sind.
Ohne externe Abhängigkeiten arbeiten, wenn vollständig getrennte KI-Operations erforderlich sind.
Warum prokube
Schneller Zugriff auf Modelle und Services, aber sensibler Traffic, Plattform-Abhängigkeiten und operative Kontrolle bewegen sich in ein fremdes Ökosystem.
Maximale Flexibilität, aber euer Team trägt Integration, Hardening, Upgrades, Monitoring, Backups und Day-Two Operations.
Open-source based KI-Infrastruktur, Managed Operations und Deployment auf Infrastruktur, die ihr kontrolliert, in einer Produktionsplattform.
Wir helfen euch, das passende Setup pro Workload zu wählen und auf kontrollierter Infrastruktur zu betreiben.