Das Gedächtnis, aus dem deine Agenten lesen.

Wissen, Regeln und Prompts an einem Ort, durchsuchbar und abrufbar über dieselbe API wie deine Modell-Calls.

Kostenlos starten API-Beispiel

GET /api/v1/workspaces/{id}/search?q=rueckgabe X-API-Key: … { "count": 1, "results": [ { "kind": "note", "title": "Rückgaberegeln Onlineshop", "snippet": "Rückgabe innerhalb von 30 Tagen …" } ] }

Eine KI-Wissensdatenbank für Agenten, nicht für Chatverläufe

Agenten brauchen Kontext: Produktdaten, Kundenregeln, Tonalität, Freigaben. Heute steckt dieser Kontext meist in langen System-Prompts, die jedes Projekt anders kopiert. Im Brain-Repository liegt er einmal, mit Verlinkungen zwischen den Notizen. Der Agent fragt die Suche ab und bekommt genau die Stellen, die er braucht.

Weil das Repository im selben Konto liegt wie das LLM-Gateway, läuft beides über einen Zugang: Kontext holen, Modell aufrufen, Kosten je Projekt abrechnen.

Was das Repository heute kann

Wissensgraph statt Ordner

Notizen mit Verlinkungen und Rückverweisen. Der Graph eines Workspace ist als Knoten und Kanten abrufbar. /graph, /backlinks

Volltextsuche für Agenten

Eine Anfrage, passende Notizen und Skills zurück. So bleibt der Prompt kurz und der Kontext aktuell. /search?q=

Prompts mit Versionen

Prompts und Vorlagen im Repository bekommen bei jeder Änderung eine Version und lassen sich auf jeden früheren Stand zurückholen. Ab Plus.

Git-Spiegel

Pull und Push nach GitHub, GitLab oder Gitea. Das Wissen liegt zusätzlich in deinem eigenen Repository.

Team-Rollen

Freigaben je Workspace für Lesen, Schreiben oder Admin. Dasselbe Repository für Menschen und Agenten. Ab Pro.

Kontext holen, dann das Modell fragen

Zwei Aufrufe, ein Konto: die Suche im Brain-Repository liefert den Kontext, das Gateway schickt ihn mit Budget-Limit an das Modell.

ctx = requests.get( "https://promptopoly.com/api/v1/workspaces/WS_ID/search", params={"q": "rueckgabe", "limit": 5}, headers={"X-API-Key": API_KEY}, ).json() client = OpenAI(api_key="pk_…", base_url="https://promptopoly.com/api/v1/proxy/v1") answer = client.chat.completions.create( model="claude-haiku-4-5", messages=[{"role": "system", "content": json.dumps(ctx)}, {"role": "user", "content": "Darf der Kunde nach 20 Tagen zurückgeben?"}], )

Alle Endpunkte mit Beispielen in der API-Doku.

Kontext an einem Ort

Free 0 €, Plus 8 €/Monat, Pro 15 €/Monat. Alle Preise inkl. Umsatzsteuer, monatlich kündbar. Betrieb in Deutschland.

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