ConductLoop
ConductLoop holen
Private Beta — 100% gratis während der Beta

Deine KI, mit Gedächtnis.Teams, die compoundieren.CEOs, die skalieren.

ConductLoop ist die KI-Holding-Plattform. Starte mit einem Agenten, der sich erinnert. Füge ein Team hinzu, das compoundiert. Skaliere zu einem kompletten C-Suite aus KI-CEOs, die dein Portfolio führen. Gleicher Speicher, gleicher Loop, gleicher Vault — dein Wissen verlässt dich nie.

  • ✓ Gedächtnis compoundiert zwischen Agenten
  • ✓ Multi-Projekt-Team-Graph
  • ✓ KI-C-Suite für dein Portfolio

Gratis während der Beta. Optionale kostenpflichtige Features später, nie verpflichtend.

ConductLoop holen100% gratisoderSieh die 3 Ebenen
● Local-first
● Eigene Modelle
● Ohne Vendor-Lock-in
conductloop.yml
# Your knowledge is the agent's context
memory: ./knowledge-base
agents:
  - researcher: claude-sonnet-4
  - coder: gpt-5
  - local: ollama/llama3.2

# The loop: task → agent → result → memory → next
loop:
  - task: research competitor X
  - agent: researcher
  - write: ./research/competitor-x.md
  - next: brief writer reads it

Drei Ebenen. Ein Loop.

Starte mit einem KI-Agenten, der sich erinnert. Füge ein Team hinzu, das compoundiert. Skaliere zu einem Portfolio aus KI-CEOs. Gleicher Speicher, gleicher Loop, auf jeder Ebene.

🧠
Ebene 1

Agent

Ein KI-Agent mit persistentem Gedächtnis über Sessions hinweg. Verbinde deinen Obsidian-Vault, Notion oder einen beliebigen lokalen Ordner. Der Agent erinnert sich an deine Projekte, deine Stimme, deine Entscheidungen.

Gratis holen →
🔁
Ebene 2

Team

Bis zu 10 Agenten, die sich einen Projekt-Speicher teilen. Der Loop: Task → Agent führt aus → Ergebnis landet im Speicher → nächster Agent startet mit vollem Kontext. Wissen compoundiert mit jedem Task.

Gratis holen →
👑
Ebene 3

C-Suite

Holding-CEO + Projekt-CEOs, die ein Portfolio führen. Tägliche Recaps. Autonomie-Stufen pro Projekt. Cross-Projekt-Vault. Der Chairman (du) spricht mit jedem CEO via Web oder Telegram.

Gratis holen →

Das Problem

Du hast KI-Agenten.
Du hast kein System.

Die meisten Teams nutzen KI heute wie einen Spielautomaten: Prompt, Hoffen, Copy-Paste des Ergebnisses, weg damit. Kein Gedächtnis, kein Compound, kein Team. Nur eine schnellere Art, Einzelaufgaben zu erledigen.

🧠

Deine Agenten haben Amnesie

Jeder Chat fängt bei null an. Jeder Workflow vergisst, was der letzte gelernt hat. Du verbringst die halbe Zeit damit, einer KI Kontext zu erklären, die ihn schon kennen sollte.

🗂️

Wissen ist verstreut

Notion für Docs. Slack für Entscheidungen. GitHub für Code. Linear für Tasks. Dein Hirn für das eigentliche Warum. Nichts ist verbunden, und deine Agenten sehen nichts davon.

🤹

Multi-Projekt = Multi-Chaos

Du führst 3-5 Projekte parallel mit gemischten Teams aus Mensch + KI. Jedes Projekt hat seinen Stack, seine Agenten, seinen Friedhof halbfertiger Arbeiten.

💸

KI-Rechnungen ohne Compound-Return

Du zahlst für ChatGPT, Claude, Cursor, Ollama, und drei weitere. Keiner spricht mit dem anderen. Keiner erinnert sich. Das Ergebnis macht nie den nächsten Task leichter.

Wie es funktioniert

Drei Schritte vom Chaos
zu compoundierender Arbeit.

01

Speicher erdet die Agenten

Verbinde deinen Obsidian-Vault, Notion, GitHub oder einen beliebigen lokalen Ordner. ConductLoop baut eine abfragbare semantische Gedächtnisschicht, die jeder Agent liest. Schluss mit wiederholtem Kontext-Erklären.

Bring deinen eigenen Speicher mit. Lokales SQLite, Postgres oder D1. Das Wissen verlässt nie deine Kontrolle.

02

Teams sind Mensch + KI

Definiere ein Projekt, weise Menschen und Agenten zu. Agenten haben Rollen (Researcher, Coder, Reviewer). Menschen auch. Alle sind im selben Team-Graph.

ConductLoop liefert Rollen-Templates, ist aber komplett erweiterbar. Dein KI-Stack gehört dir — wir orchestrieren drumherum.

03

Der Loop compoundiert

Task → Agent führt aus → Ergebnis landet im Speicher → nächster Agent liest es → Ergebnis landet → deine Wissensbasis wächst mit jedem Task. Nichts ist Wegwerf-Arbeit.

Das System wird mit der Nutzung schlauer. Je mehr du es nutzt, desto weniger musst du erklären.

Warum es anders ist

Statische Playbooks vs
ein lebendes System.

Die meisten KI-Workflow-Tools geben dir ein Dokument. Wir geben dir ein Betriebssystem. Der Unterschied: nichts in ConductLoop ist Einmal-Lese-Arbeit. Jeder Output füttert den nächsten Task.

Der alte Weg
✗Statische Playbooks, einmal gelesen
✗Agenten vergessen nach jedem Task
✗Nur Modelle eines Anbieters
✗Nur Cloud, deine Daten auf deren Servern
✗Agenten, die vorschlagen
✗Du verdrahtest alles selbst
ConductLoop
✓Lebender Loop, der kontinuierlich läuft
✓Gedächtnis compoundiert im ganzen Team
✓Eigene Modelle: Claude, GPT, Gemini, lokales Ollama
✓Local-first, dein Wissen verlässt nie
✓Agenten, die ausführen und zurückschreiben
✓Es orchestriert sich selbst nach Konfiguration

In privater Beta

Benutzt von Gründern, die bereits shippen
mit KI-Teams.

“I run 4 client projects and was drowning in re-explaining the same context to every Claude session. ConductLoop fixed that in week one.”

MS
M. Soriano
Founder, dev agency

“The 'memory compounds' promise sounded marketing until I watched my knowledge base actually grow with every agent run. Three months in, my briefs write themselves.”

DK
D. Kovač
Solo consultant

“Local-first + BYO models was non-negotiable for us. ConductLoop is the only orchestration tool that didn't ask us to upload our clients' data to someone else's cloud.”

AP
A. Petrov
CTO, fintech

Häufige Fragen

How is ConductLoop different from conducting.ai or other AI playbooks?+
Most AI workflow tools are static: you write a playbook, the agent follows it once, the result is lost. ConductLoop is a closed loop. The agent executes, returns artifacts to your knowledge base, and the next agent starts with the full context of what the last one did. Memory compounds. The team gets smarter with every task. Nothing is throwaway work.
Do I need to use OpenAI or Anthropic? What about privacy?+
No. ConductLoop runs locally-first and is provider-agnostic. You can use Claude, GPT, Gemini, local Ollama models, or any combination. Your knowledge base, your tasks, your data — all on your machine by default. The agents are replaceable; the memory is the asset.
What kind of teams is this built for?+
Founders and small teams running multiple projects at once with mixed human + AI workforces. Dev shops juggling 5+ clients. Solo operators scaling themselves with agents. If you have 3+ active projects, multiple AI subscriptions, and a Notion that's turned into a graveyard — ConductLoop is for you.
When will it launch and how much will it cost?+
We're in private beta with a small group of agency founders. Public waitlist is open now; early signups get a founder pricing tier when we launch. If you join the waitlist, you'll be the first to know — and your feedback will shape the product.
Is this just a Notion with AI bolted on?+
No. Notion is a document editor. ConductLoop is an operating system. The difference: agents don't just *read* your knowledge — they *execute* against it, *write back* the results, and the system *orchestrates* who does what next. It's the difference between a notebook and a teammate.
Can I bring my own agents / skills / prompts?+
Yes. ConductLoop is built around the principle that your AI stack is yours. Bring your own prompts, your own skills, your own MCP servers, your own local models. The loop orchestrates around them — it doesn't replace them.

Bereit, deinen KI-Stack compoundieren zu lassen?

ConductLoop ist jetzt 100% gratis während der Beta. Keine Testversion, kein Abo, keine Zahlung. Lade es runter und nutze es für immer.

Optionale kostenpflichtige Cloud-Features (Sync zwischen Geräten, KI-Hosting, Team-Arbeitsbereiche) kommen später als eigenständige Upgrades — keine Rückkehr zur Bezahlschranke.

Private BetaConductLoop holen
Gratiswährend der Beta
oder

Kein Spam. Jederzeit abbestellen.