Lamatic.ai ist um einen Zyklus aus Bauen, Bereitstellen und Optimieren herum aufgebaut. Beim Bauen lassen sich agentische Workflows aus fertigen Vorlagen oder von Grund auf in einem visuellen Flow-Builder zusammenstellen und Modelle, Apps und Datenquellen aus einem Katalog mit über 100 Integrationen anbinden. Eine verwaltete Vektordatenbank und RAG-Knoten erleichtern es, Agenten auf eigene Dokumentation, Google-Drive-Inhalte, S3-Buckets oder Webseiten zu stützen, damit Antworten präzise und abrufbar bleiben.
Beim Bereitstellen laufen die Flows auf serverloser Edge-Infrastruktur. Das Unternehmen gibt an, die Latenz etwa zu halbieren, automatisch auf Millionen Nutzer zu skalieren und keine Infrastruktur zu erfordern, die Sie betreiben müssen. Integrationen gelten als Ein-Klick-Schritte statt monatelanger Projekte, und die Plattform bietet ein SDK für JavaScript, Next.js, Python und curl sowie GraphQL-Endpunkte und Webhooks.
Beim Optimieren stehen Echtzeit-Tracing, Logs, Performance-Dashboards und prädiktive Insights bereit, um Regressionen vor den Kunden zu erkennen und Prompts sowie Retrieval ohne großen Engineering-Aufwand zu verbessern. Typische Einstiegspunkte sind RAG-Chatbots, semantische Suche, Slack-Bots und Dokumentenindexierung. Die Preisgestaltung erfolgt per Angebot, mit kostenloser Anmeldung zum Start.
