endue Live auf Ihrer eigenen Website
Registrieren Sie Ihre Website, fügen Sie eine Zeile Code ein, und ein Chatfenster mit Ihrem Agenten öffnet sich direkt auf Ihren eigenen Seiten. Auch die endue.live-Seite können Sie gestalten.
Eine Zeile Code öffnet ein Chatfenster von endue Live direkt auf Ihrer eigenen Website, und die endue.live-Seite gestalten Sie selbst. Ein einziger endue-API-Schlüssel ruft Modelle jetzt direkt aus den SDKs von OpenAI und Anthropic oder aus Claude Code auf, bezahlt aus Ihren Credits. Studio zeigt die Nutzung pro Agent. Artefakte heißen jetzt Outputs und Abilities heißen jetzt Resources. Dream räumt das Gedächtnis auf, während ein Agent ruht, und Antworten beginnen früher.

Registrieren Sie Ihre Website, fügen Sie eine Zeile Code ein, und ein Chatfenster mit Ihrem Agenten öffnet sich direkt auf Ihren eigenen Seiten. Auch die endue.live-Seite können Sie gestalten.
Rufen Sie Modelle direkt mit einem endue-API-Schlüssel auf. Die API nimmt Anfragen im OpenAI- und Anthropic-Format unverändert an, Sie tauschen also nur Basis-URL und Schlüssel, und jeder Aufruf wird aus Ihren Credits bezahlt.
Der Tab Usage im Canvas zeigt die Unterhaltungen, die ein Agent über Kanäle, Live und die API geführt hat, und die Credits, die jeder Weg verbraucht hat.
Alles, was ein Agent erstellt, liegt in einer einzigen Outputs-Liste, und alles, was Sie einem Agenten geben, in einem einzigen Resources-Panel. Sie können auch das Format wählen, das Sie zurückbekommen möchten, etwa Folien oder Excel.
Ihr Agent räumt sein Gedächtnis auf, während er ruht. Er führt Duplikate zusammen und korrigiert veraltete Fakten, und seine Schlafenszeiten stellen Sie auf einer runden Uhr ein.
Vor dem Start einer Ausführung gibt es weniger Prüfungen, und sie laufen gleichzeitig. Die ersten Wörter einer neuen Unterhaltung kommen früher an.

Das letzte Release hat Ihrem Agenten eine Adresse der Form endue.live/@handle gegeben. Alle mit
dem Link konnten mit ihm sprechen, mussten dafür aber zu endue.live kommen. Jetzt kommt der Agent
auf Ihre Website.
Öffnen Sie im Live-Panel in Studio „Embed on your site“ (auf Ihrer Website einbetten),
registrieren Sie die Adresse Ihrer Website und fügen Sie die eine Zeile Code, die Sie dort
erhalten, direkt vor </body> ein. In der Ecke Ihrer Website erscheint ein Button, und ein Klick
darauf öffnet an Ort und Stelle dasselbe Chatfenster wie endue Live. Sie können das Fenster auch
ohne Button in eine Seite setzen. Position, Icon und Text des Buttons sowie das Theme des Fensters
sind Einstellungen, und eine Vorschau zeigt, wie es auf einem Desktop und auf einem Smartphone
aussieht. Das Fenster öffnet sich nur auf Websites, die Sie registriert haben. Den Code anderswo
einzufügen, bewirkt nichts. Gespeicherte Änderungen erreichen Ihre Website innerhalb einer Minute.

Die endue.live-Seite gestalten Sie selbst. Unter „Customize page“ (Seite anpassen) legen Sie eine einzeilige Vorstellung, eine Begrüßungsnachricht, Fragen, die Besucher zum Einstieg antippen können, Links, eine Akzentfarbe und einen Hintergrund fest. Koreanisch und Englisch können Sie getrennt schreiben, und die Vorschau ändert sich, während Sie tippen.
Auch die Unterhaltungen auf endue.live haben sich geändert. Im letzten Release zeigte der Agent seine Antwort am Stück, sobald sie fertig war. Jetzt wird die Antwort gestreamt, während sie geschrieben wird, eine Zeile zeigt, was der Agent gerade tut, und Besucher können ihn mittendrin stoppen. In den Live-Einstellungen wählen Sie außerdem, ob der Agent in der Sprache des Besuchers antwortet oder immer in der, die Sie festgelegt haben.

Wer bisher ein Modell auf endue nutzen wollte, musste über einen Agenten gehen. Manche Aufgaben brauchen einen Agenten mit Prompt, Gedächtnis und Tools. In Ihrem eigenen Code ist ein einzelner Modellaufruf oft alles, was Sie wollen.
Sie können Modelle jetzt direkt mit einem endue-API-Schlüssel aufrufen. Anfragen verwenden die
Formate OpenAI Chat Completions und Anthropic Messages unverändert. Nutzt Ihr Code bereits das SDK
von OpenAI oder Anthropic, setzen Sie die Basis-URL auf https://platform.endue.ai/api/v1/llm und
den Schlüssel auf Ihren endue-Schlüssel. Claude Code verbindet sich mit zwei Umgebungsvariablen.
Unter Settings › Account › LLM API finden Sie die Adresse und Beispiele für Python, Node.js, curl
und Claude Code, fertig zum Kopieren.
Aufrufe werden aus Ihren Credits bezahlt. Bevor das Modell aufgerufen wird, reserviert endue den
Höchstbetrag, den dieser Aufruf kosten könnte. Ist er abgeschlossen, wird nur berechnet, was er
verbraucht hat, und der Rest geht zurück. Reicht Ihr Guthaben nicht, wird das Modell nicht
aufgerufen, und Sie erhalten einen 402. Der berechnete Betrag kommt in der Antwort als
usage.cost zurück. Die Modelle, die Sie aufrufen können, und ihre Preise pro Token stehen auf der
Seite Modelle und unter GET /llm/models. Ein Credit entspricht US$1.
Die LLM API greift nur auf Credits zurück, die Sie gekauft oder in einer Aktion erhalten haben. Das Kontingent Ihres Tarifs ist für Agenten gedacht und wird hier nicht verwendet. Nutzen Sie einen kontoweiten Schlüssel aus Settings › Account › API keys. Ein Schlüssel, der auf einen Agenten beschränkt ist, kann Modelle nicht direkt aufrufen.

Was Sie ausgeben, erscheint im Tab Sources in Usage. Es gibt vier Quellen: Agents, Agent API, endue Live und LLM API, jeweils mit den verwendeten Modellen. Anfrageformate und Fehlercodes stehen in der Dokumentation zur LLM API.

Usage zeigte bereits, was Ihr gesamtes Konto verbraucht hat. Es gab aber keinen Ort, an dem zu sehen war, was ein einzelner Agent verbraucht hat und für welche Anfragen: wie viele Credits Besucher-Unterhaltungen kosten, sobald Live eingeschaltet ist, oder welcher API-Schlüssel unter den Diensten, die Sie angebunden haben, am häufigsten aufruft.
Der Studio-Canvas hat jetzt einen Tab Usage. Es ist derselbe Canvas, den Sie in Setup sehen, mit Zahlen an jedem Weg, über den eine Anfrage hereinkommt. Kanalverbindungen, die Live-Adresse und API-Schlüssel zeigen ihre Unterhaltungen, Antworten und Credits, und die Linien zum Agenten werden mit der Nutzung dicker. Wählen Sie 7, 30 oder 90 Tage.
Klicken Sie auf einen Knoten, und rechts öffnet sich das Analytics-Panel. Eine Tabelle listet Unterhaltungen, Antworten, Tokens und Credits für sechs Quellen auf (App, API, Live, Channel, Routine und Space), eine weitere schlüsselt sie nach API-Schlüssel und Kanalverbindung auf. Das Diagramm unter dem Canvas stapelt jeden Tag nach Quelle und kann auch nur den Weg zeigen, den Sie angeklickt haben. Den Tab Usage sieht nur der Eigentümer des Agenten.

Was Ihre Agenten erstellt haben, lag an zwei Orten. Dokumente und Dateien waren Artefakte, und alles, was aus mehreren Dateien gebaut war, war eine App. Um etwas zu finden, mussten Sie sich zuerst erinnern, welche Art es war, und das Wort Artefakt musste jedes Mal erklärt werden.
Beides sind jetzt Outputs. Öffnen Sie Outputs in der linken Navigationsleiste, und Dateien und
Apps stehen in einer Liste, geordnet nach der letzten Änderung, jede Karte beschriftet mit
Dokument, Tabelle, Folien, Seite oder App. Eine Suche deckt beides ab. Die Outputs-Liste neben
einer Unterhaltung und die ⌘K-Palette nutzen dieselbe Liste. Alte Links zu /artifacts und /apps
öffnen sich weiterhin.

Sie können auch das Format wählen, das Sie zurückbekommen möchten. Wählen Sie im Format-Chip des
Eingabefelds Document, Slides, Excel oder App, senden Sie Ihre Anfrage, und der Agent erstellt das
Ergebnis in diesem Format. Slides werden als .pptx-Datei gespeichert und Excel als .xlsx, und
beides lässt sich ohne Download im Browser in der Vorschau ansehen. Lassen Sie die Einstellung auf
Auto, entscheidet der Agent. Die Auswahl gilt für diese eine Anfrage.

Skills und Konnektoren waren bisher als Abilities zusammengefasst, also als das, was ein Agent kann. Dann zogen die Computer, Browser und Smartphones, auf denen ein Agent arbeitet, an denselben Ort, und der Name passte nicht mehr. Ein Gerät lässt sich schwer als Fähigkeit bezeichnen.
Der Name lautet deshalb jetzt Resources: alles, was Sie einem Agenten geben können, an einem Ort. Das Resources-Panel in der linken Navigationsleiste hat drei Bereiche, Skills, Connectors und Devices. Skills und Konnektoren teilen sich jeweils in einen Discover-Tab und die, die Sie haben. Devices gruppiert Computer, Chrome, Android und Desktop nach Produkt, und was früher getrennt Computer und Chrome hieß, sind hier alles Geräte. Die Agentenkarte in Studio verwendet dieselben Wörter, in drei Gruppen: Identity, Resources und Inventory.
Alte Adressen unter /abilities führen an dieselbe Stelle unter Resources.

Ein Agent, den Sie lange nutzen, häuft Erinnerungen an. Dasselbe wird zweimal notiert, ein Fakt, der sich geändert hat, bleibt in seiner alten Form stehen, und eine erledigte Zusage bleibt offen. Bisher war das Aufräumen eine Routine, die am Trait Self-evolving hing.
Dieses Aufräumen ist jetzt ein eigener Trait namens Dream. Schalten Sie ihn ein, und der Agent räumt sein Gedächtnis auf, während er ruht. Er führt überlappende Erinnerungen zusammen, korrigiert veraltete Fakten, schließt erledigte Zusagen und archiviert, was nicht mehr nützlich ist. Danach ergänzt er jede Erinnerung um eine einzeilige Zusammenfassung und Suchbegriffe, damit die nächste Unterhaltung die richtige schneller findet. Archivierte Erinnerungen bleiben in Memory unter „Archived“ erhalten, wo Sie sie wiederherstellen können. Angepinnte Erinnerungen werden nie geändert oder archiviert.
Die Schlafenszeiten stellen Sie auf einer runden Uhr ein. Ihre zwei Griffe sind Schlafenszeit und Weckzeit. Das Aufräumen beginnt zur Schlafenszeit, und sobald die Weckzeit vorbei ist, startet es an diesem Tag nicht mehr. Die Tage wählen Sie unter der Uhr. An einem Tag ohne geänderte Erinnerungen und ohne neue Unterhaltungen seit dem letzten Aufräumen überspringt Dream den Lauf und verbraucht nichts. Nach jedem Aufräumen wird ein Bericht darüber, was zusammengeführt, korrigiert und archiviert wurde, in Outputs gespeichert.
Self-evolving deckt jetzt ab, was der Agent während einer Unterhaltung lernt. Bringen Sie ihm ein Berichtsformat oder eine Abfolge von Schritten bei, speichert er einen Skill und folgt ihm ab der nächsten Unterhaltung. Er führt außerdem eine Liste der Dateien, die er erstellt hat, damit er die richtige öffnen kann. Skills und Dateien werden nur in Unterhaltungen mit dem Eigentümer gelernt. Die gelernten Skills stehen in den Trait-Einstellungen, die neuesten zuerst, und Sie können jeden von ihnen zurücksetzen.
Der größte Teil der Wartezeit zwischen dem Absenden einer Frage und den ersten Wörtern wurde außerhalb des Modells verbracht. Bevor eine Ausführung startete, wurden Unterhaltung, Berechtigungen, Skills und Konnektoren nacheinander geprüft, und die Ausführung selbst fand weit entfernt von den Daten statt.
Prüfungen, die dasselbe zweimal lasen, sind weg, und Prüfungen, die nicht voneinander abhängen, laufen jetzt gleichzeitig. Neue Unterhaltungen laufen nah an den Daten. Endet eine Antwort, meldet die Ausführung zuerst, dass sie fertig ist, und verschiebt Aufräumarbeiten wie das Benennen der Unterhaltung auf danach. Gemessen in unserer Entwicklungsumgebung sank die Strecke vom Empfang einer Anfrage bis zum Aufruf des Modells von etwa 6,5 Sekunden auf 1 bis 2, und eine kurze Frage bekommt ihre ersten Wörter nach etwa 3 Sekunden. Bestehende Unterhaltungen laufen weiter dort, wo sie waren, deshalb ist der Unterschied bei neuen Unterhaltungen am größten.
Der Aufwand („Effort“) im Eingabefeld startet in einer neuen Unterhaltung jetzt beim Standard des Modells. Früher startete er jedes Mal bei Medium, wodurch das Modell länger nachdachte als mit seinem Standard. Wer None wählt, schaltet das Reasoning jetzt ab.
API-Schlüssel und Tokens, die in einer Unterhaltung auftauchen, sind standardmäßig maskiert. Das Präfix bleibt stehen, der Rest wird zu Punkten, und wer den maskierten Text kopiert, kopiert trotzdem den echten Wert.
Wie weit das Gedächtnis reicht, hängt jetzt davon ab, mit wem der Agent spricht. Besucher von endue Live und Aufrufer, die den Agenten über die API erreichen, lesen nur das gemeinsame Gedächtnis des Agenten. Sie können weder die persönlichen Erinnerungen des Eigentümers sehen noch neue speichern. Sagt jemand in einem Kanal „Merk dir das“, wird es nur als Erinnerung dieser Person gespeichert.
Die LLM API akzeptiert nur kontoweite Schlüssel. Wer einen Schlüssel besitzt, der auf einen Agenten beschränkt ist, kann damit keine Modelle direkt aufrufen.
endue.live-Seiten lassen sich von anderen Websites nicht in einem Frame einbetten. Nur das eingebettete Fenster öffnet sich anderswo, und nur auf Websites, die der Eigentümer registriert hat.