Kontrollierte Runtime für AI-geschriebene Apps
AI schreibt die App.
ObjectOS hält sie kontrollierbar.
Richten Sie Ihren Coding-Agent auf ObjectStack. Er schreibt Modell, UI, Workflows, Rechte und Agent-Tools als kompakte Metadaten statt als Codebasis — ein vollständiges CRM hat unter 2.000 Zeilen. Ihr Team prüft einen Diff dieser Größe, und die Runtime erzwingt Governance bei jedem Aufruf.
- Offenes Protokoll
- Apache 2.0, selbst hostbar
- Prüfbar by design
- Ein ganzes CRM: ~1.800 Zeilen
- Governance zur Laufzeit
- Rechte und Audit bei jedem Aufruf
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.
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, während ObjectOS Tabellen, APIs, UI, Tools, Rechte und Audit liefert. 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.
ObjectOS macht Objekte, Felder, Workflows, Berechtigungen und Aktionen zu deklarativen Metadaten, die Agents über kontrollierte Tools lesen und ändern. In der Open-Source-Edition bringen Sie Ihre eigene AI mit: Ein Coding-Agent schreibt Metadaten als Quelldateien — das mitgelieferte CRM umfasst 1.792 Zeilen in 31 Dateien, das gesamte Geschäftssystem passt also in den Kontext des Agents. Sie prüfen den Diff, und jeder MCP-Client kann Ihre Daten abfragen. Alles Wiederkehrende darunter liefert die Runtime: Tabellen, API, UI, Rechteprüfung, Audit. Die In-App-Assistenten Build und Ask laufen auf Cloud und Enterprise.
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. In Open Source 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. In Open Source 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
ObjectOS beschreibt Objekte, Beziehungen, Rechte, Workflows und Aktionen in einheitlichen Metadaten. Agents ändern eine kompakte Definitionsschicht, statt Anwendungscode neu zu generieren, sodass Business-Iterationen schnell, prüfbar und kontrolliert bleiben.
Sicherheit und Governance
Daten bleiben in Ihrem Netzwerk.
AI arbeitet innerhalb von Berechtigungen.
ObjectOS läuft als selbst gehostete Runtime auf Ihrer Infrastruktur. 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
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.
Retool vs. KI-native App-Plattform: Es regelt, wer die App öffnet, nicht, was die Logik tut
Retool hat die beste Zugriffs-Governance im Low-Code: RBAC, Audit-Logs, SSO, Self-Hosting. Doch die Geschäftslogik ist verstreutes JavaScript, das kein Mensch als Diff prüft und keine KI auditiert. Das ist die Lücke.
Power-Platform-Lock-in: Dataverse, Azure und Self-Hosting richtig bewerten
Power Platform ist stark, wenn Identität, Teams, Dynamics und Abrechnung im selben Tenant liegen. Wer Souveränität, Skalierungskosten oder prüfbare KI-Änderungen braucht, sollte Dataverse und Azure Runtime früh prüfen.
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 →