MindsDB
Einheitlicher Open-Source-Arbeitsbereich zum Delegieren von Projekten und Ausführen von KI-Agenten.
Delegieren Sie gesamte Projekte an austauschbare Open-Source-Modelle und Agenten mit sicheren Daten-Tresoren.
MindsHub Cowork ist ein Open-Source-Plattform-Superprojekt, das eine Desktop- und Web-App, Agenten-Backends und eine Daten-Engine kombiniert. Es eignet sich für Data Scientists und Fachleute, die mehrstufige Arbeitsabläufe mit verbundenen Datenquellen automatisieren möchten.
Was es ist
Es verbindet sichere Daten-Tresore wie BigQuery, Postgres und Notion mit einem Modell-Router, der Frontier- und Open-Source-Modelle unterstützt. Sie können austauschbare Open-Agenten wie Anton und Hermes ausführen und deren Ergebnisse in veröffentlichte Web-Artefakte umwandeln.
Für wen
Es eignet sich für Datenarbeiter und Strategen, die Open-Modelle mit ihren eigenen Daten ohne Anbieterbindung orchestrieren möchten. Es ist nicht geeignet für Entwickler, die Frameworks für maschinelles Lernen auf niedriger Ebene oder einfache Chat-Schnittstellen suchen.
Wichtige Funktionen
Sicherer Daten-Tresor
Verknüpft Systeme wie BigQuery und Postgres, während rohe Anmeldeinformationen vor Agenten verborgen bleiben.
Modell-Router
Wechseln Sie zwischen Frontier- und Open-Source-Modellen, ohne individuelle Anmeldeinformationen von Anbietern konfigurieren zu müssen.
Open-Source-Agenten
Führen Sie austauschbare Agenten-Harnesses einschließlich Anton und Hermes direkt aus einem Dropdown-Menü aus.
Artefakt-Veröffentlichung
Verwandeln Sie rohe Agentenergebnisse in Live-Dokumente, Dashboards und Anwendungen mit freigebbaren URLs.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Unterstützt den Wechsel zwischen proprietären und Open-Source-Modellen ohne Änderung der erstellten Arbeitsabläufe
- Isoliert Anmeldeinformationen externer Datenbanken und Dienste sicher von den zugrundeliegenden Agenten-Laufzeiten
- Beinhaltet ein Plattform-Superprojekt-Setup mit Makefile-Befehlen für die lokale und Web-Entwicklung
- Kann flexibel über Cloud-, VPC-, On-Premises- und Air-Gapped-Infrastruktur bereitgestellt werden
Schwächen
- Erfordert die Verwaltung von Submodulen, Python-Umgebungen und lokalen Laufzeitabhängigkeiten beim Erstellen aus dem Quellcode
- Das Ausführen lokaler Agenten und Datenbank-Konnektoren erfordert dedizierte Systemressourcen und technische Konfiguration
- Fortgeschrittene Frontier-Modelle und private Artefakte erfordern ein kostenpflichtiges Pro-Abonnement
Preise & Lizenz
Kostenlos zu starten unter der MIT-Lizenz, mit einer Pro-Stufe, die Zugriff auf alle Frontier-Modelle und privaten Artefakte bietet.
Stellen für Deutschsprachige
880 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$175 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
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FAQ
Kann ich meine eigenen API-Schlüssel für Modelle verwenden?
Ja, Sie können Anmeldeinformationen von Anbietern über die lokale Laufzeit konfigurieren, die in Ihrem Benutzerverzeichnis gespeichert ist.
Wie aktualisiere ich Submodul-Branches?
Sie können Branches in einer dev.env-Datei konfigurieren und make use ausführen, um sie in Submoduln auszuchecken.
Was macht der flush-Befehl?
Der Befehl make flush entfernt lokale Laufzeiten und App-Zustandsdatenbanken für einen völlig neuen Start.
