Die Produktionsplattform für ObjectStack
AI kann die ganze App erfassen.
Sie bestimmen, was live geht.
ObjectStack hält die gesamte Anwendung — Datenmodell, UI, Workflows und Berechtigungen — als typisierte Definitionen fest. Ein vollständiges CRM bleibt unter 150k Tokens und ist damit klein genug, dass AI es in einem Kontextfenster vollständig lesen und durchdenken kann. ObjectOS ist die kommerzielle Produktionsplattform darum herum: Teams bauen und fragen mit AI Build & Ask, prüfen und genehmigen Änderungen und stellen sie mit SSO, Freigaben und Audit in unserer Cloud oder ihrer eigenen Umgebung bereit und betreiben sie dort.
- Ein Kontextfenster
- Ein vollständiges CRM unter 150k Tokens
- Vom Menschen kontrolliert
- Prüfen und genehmigen, was live geht
- Produktionsbereit
- SSO, Rechte, Audit — Cloud oder eigene Umgebung
Für AI-geschriebene Unternehmenssoftware
Bewährte Systeme behalten.
Eine kontrollierte Runtime für Agents ergänzen.
Enterprise AI braucht kein weiteres Neuaufbauprojekt und keinen weiteren Stapel generierten Codes. Sie braucht ein kompaktes Zielformat, das Agents schreiben, Menschen prüfen und eine Runtime kontrolliert über Legacy-Systeme, neue Anwendungen und AI Agents hinweg. Ihre Objekte, Berechtigungen und Workflows sind Ihre offene Geschäftsontologie — versionierte Dateien in Ihrem Besitz, kein Asset in der Plattform eines anderen.
Plattformfunktionen
Mit der Geschäftsstruktur beginnen,
nicht mit einer leeren Codebasis
- 01
Agents ein Geschäftsmodell geben
Modellieren Sie Kunden, Aufträge, Anlagen, Fälle und Freigaben als Objekte, die Agents lesen, verknüpfen und bearbeiten können.
- 02
Systeme erweitern, ohne sie zu ersetzen
Ergänzen Sie Datenbanken, ERP, CRM und eigene Systeme um APIs, Rechte, Workflows und Intelligenz.
- 03
Metadaten statt App-Code generieren
Für typische CRUD- und Workflow-Software schreiben Agents die kompakte ObjectStack-Definition. Die offene ObjectStack Runtime leitet Tabellen, APIs, UI und Tools ab und setzt Rechte sowie Audit durch; ObjectOS übernimmt Produktionsbereitstellung und Team-Betrieb. Weniger Code zu generieren, weniger Code zu prüfen.
- 04
Governance zur Laufzeit erzwingen
Nutzen Sie Unternehmensidentität, Berechtigungen, Freigabeschlangen und Audit-Logs, damit jede Agent-Aktion klare Grenzen hat.
AI-Build und Agent-Betrieb
Agents erstellen die Software.
Menschen bleiben in der Prüfung.
ObjectStack hält Objekte, Felder, Workflows, Berechtigungen, Aktionen und UI als typisierte Definitionen fest, die Agents lesen und ändern können. Die offene Runtime leitet daraus Datenbank, APIs, Oberflächen und MCP-Tools ab und setzt Rechte sowie Audit durch. Strict TypeScript, Zod-Schemas und ein Validierungs-Gate erkennen strukturelle Fehler vor der Bereitstellung. Ein vollständiges CRM bleibt unter 150k Tokens — unter 100k für die Geschäftslogik, mit UI insgesamt weiterhin unter 150k — sodass ein Coding-Agent über das ganze System hinweg denken und ein Mensch den Diff prüfen kann. ObjectOS macht aus dieser offenen Grundlage eine kommerzielle Produktionsplattform für Teams: In-App AI Build & Ask, menschliche Freigaben, SSO, Bereitstellung und Betrieb auf Cloud und Enterprise; auf dem quelloffenen ObjectStack nutzen Sie Ihren eigenen Coding-Agent und MCP-Client.
AI-Sicherheitsmodell ansehen →AI Builder
Cloud & Enterprise: Beschreiben Sie eine Änderung in natürlicher Sprache. Der In-App-Builder generiert Objekte, Felder, Views und Workflows und schickt Strukturänderungen zur Freigabe. Auf dem quelloffenen ObjectStack schreibt Ihr Coding-Agent denselben kompakten Metadaten-Diff statt einer vollständigen App-Codebasis.
AI Ask
Cloud & Enterprise: Stellen Sie Fragen im Produkt, analysieren Sie Geschäftskontext und lösen Sie freigegebene Aktionen innerhalb der Rechte des angemeldeten Nutzers aus. Auf dem quelloffenen ObjectStack fragen Sie dieselben Objekte über MCP mit Ihrer eigenen AI ab.
Tools / MCP
Alle Editionen: @objectstack/mcp stellt Objekte, Abfragen und Aktionen als policy-bewusste Tools für Claude, Cursor, jeden MCP-Client oder ein lokales Modell bereit.
Funktionsweise
Geschäftsabläufe in eine Struktur verwandeln,
die Agents nutzen können
ObjectStack beschreibt Objekte, Beziehungen, Rechte, Workflows und Aktionen als einheitliche typisierte Definitionen. Agents ändern eine kontextgroße Definitionsschicht, statt Anwendungscode neu zu generieren; ObjectOS gibt Teams die Prüf-, Bereitstellungs- und Betriebskontrollen, die jede Iteration verständlich, genehmigt und kontrolliert halten.
Sicherheit und Governance
Daten bleiben in Ihrem Netzwerk.
AI arbeitet innerhalb von Berechtigungen.
ObjectOS kann ObjectStack-Apps in Ihrer Infrastruktur bereitstellen und betreiben. Geschäftsdaten, Identitäten, Audit-Logs und Dateien bleiben unter Ihrer Kontrolle; AI Agents greifen über kontrollierte Tools auf Objekte zu und erben die Rechte des angemeldeten Nutzers.
Sicherheit und Governance ansehen →Datenresidenz
Verbinden Sie Ihre Datenbanken und Speicher. Ohne explizit konfigurierte externe Dienste ruft ObjectOS nicht nach Hause, prüft keinen Lizenzserver und sammelt keine Telemetrie.
AI mit Nutzerrechten
Agents handeln als angemeldete Nutzer und beachten Objekt-, Datensatz- und Feldrechte.
Freigabe und Audit
Strukturelle Änderungen laufen durch eine menschliche Freigabe; Lesezugriffe, Schreibzugriffe, Tool-Aufrufe und Rechteänderungen können protokolliert werden.
Offline bereit
Betrieb in VPCs, auf lokalen Servern oder in isolierten Netzen mit lokalen Modellen, interner Identität und eigenem Secret Management.
Anwendungsvorlagen
Mit lauffähigen Vorlagen starten,
nicht mit einem leeren System
Helpdesk-Vorlage
AI-first Kundenservice mit Tickets, SLA, Zusammenfassungen, Antwortvorschlägen und Wissensabruf.
Quellcode ansehen →Contracts-Vorlage
Vertragslebenszyklus mit Metadatenextraktion, Freigabe, Verlängerungserinnerungen und Audit-Trails.
Quellcode ansehen →Procurement-Vorlage
Einkaufsanfragen, Lieferanten, Bestellungen, Wareneingang und Three-way Matching als kontrollierte Anwendung.
Quellcode ansehen →Im Vergleich
Anders als die Tools,
die Sie kennen
vs Airtable
Eine echte Datenbank mit Server-Logik und Runtime-Governance — kein Tabellen-Workspace.
Vergleich lesen →vs Retool
Geschäftslogik ist prüfbare Metadaten — kein über Screens verstreutes JavaScript.
Vergleich lesen →vs Lovable & Bolt
Agents generieren kontrollierte Metadaten mit Schema und Rechten — keine einmalige Codebasis.
Vergleich lesen →Aktuelle Einblicke
Praxiswissen zu AI-nativer Software
Welche Tools nutzen Forward-Deployed Engineers? Ein Ontologie-first Open Stack
Was Forward-Deployed Engineers in einem 60–180-Tage-Deployment tatsächlich bauen, die fünf Schmerzen, die diese Arbeit definieren, und warum die Copycat-Welle 2026 die Rolle kopiert hat — nicht das Substrat darunter.
Wie viele Tokens hat eine Business-App? Ein vollständiges CRM unter 150k
Ein vollständiges CRM bleibt unter 150k Tokens typisierter Metadaten: Geschäftslogik unter 100k, UI rund 50k. Das mitgelieferte CRM-Referenzbeispiel liegt weiterhin bei etwa 16k.
Wenn dein KI-Agent die Produktionsdatenbank löscht: Warum es Laufzeit-Leitplanken braucht
Der Replit-Datenbankvorfall zeigt eine strukturelle Lehre: Der Wirkungsradius eines Agents darf nicht nur durch einen Prompt begrenzt werden. Berechtigungen, Freigaben und Audit müssen von der Runtime erzwungen werden.
Nächster Schritt
Beginnen Sie mit den Geschäftsdaten, die Sie am besten kennen.
Verbinden Sie ein bestehendes System, definieren Sie zentrale Geschäftsobjekte und lassen Sie Ihren Agent die erste kontrollierte AI-geschriebene Anwendung als kleinen Metadaten-Diff ausliefern.
Bestehende Systeme verbinden →