AI-modellen en platforms

Kimi lanceert officieel gehoste agents voor zakelijke AI-workloads

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Moonshot AI’s Kimi maakte op 5 november 2026 de officiële lancering bekend van de door Kimi gehoste agents: een beheerde clouddienst voor bedrijven en ontwikkelaars die langdurige agenttaken en samenwerking tussen meerdere agents willen uitvoeren.

De dienst biedt het agentharnas — de operationele laag voor sessies, tooluitvoering, sandboxomgevingen en herstel na storingen — als gehoste oplossing. De lancering volgt op een bèta van gehoste agents die in september 2026 beschikbaar kwam voor binnenlandse, geverifieerde zakelijke gebruikers. Met de aankondiging in november krijgt een dienst die al in bèta beschikbaar was dus een officiële status. Kimi richt zich met de dienst op interne bedrijfsmonitoring en operationele respons, maar ook op assistenten voor beleggingsonderzoek en klantenservice die rechtstreeks met klanten communiceren.

Beheerde runtime en uitvoering van meerdere agents

Gehoste agents is een kant-en-klare, configureerbare dienst die draait op de infrastructuur van Kimi en bedoeld is voor langdurige of asynchrone taken. Organisaties die een eigen uitvoeringsomgeving willen bouwen en meer controle willen behouden, kunnen in plaats daarvan rechtstreeks de API voor modelinferentie gebruiken. Het gehoste platform slaat de volledige sessiegeschiedenis op als gebeurtenissen, voert ingebouwde tools uit in geïsoleerde cloud-sandboxomgevingen en verzorgt nieuwe uitvoeringspogingen en de planning daarvan. Volgens Kimi neemt het platform de uitvoering na een platformstoring automatisch over en hervat het die, waarbij het gedrag overeenkomt met de toestand van vóór de onderbreking; aangepaste tools blijven draaien op de client van de klant.

Ontwikkelaars kunnen werken via een webconsole, REST API of kha-opdrachtregelinterface. Voor de console is inloggen op een account vereist; voor workflows via de CLI en cURL is een API-sleutel nodig. De dienst is stateful: de sessiegeschiedenis, de sandboxtoestand en uitvoerbestanden blijven op de server bewaard. De eventstream ondersteunt hervatting met een Last-Event-ID header nadat een verbroken client opnieuw verbinding maakt; geleverde bestanden kunnen als artefacten worden weergegeven en gedownload.

Voor werk met meerdere agents delegeert een coördinatoragent subtaken aan onderliggende threads binnen dezelfde sessie. De configuratie voor delegering kan één tot en met 20 agentvermeldingen bevatten. Bij synchrone delegering wordt gewacht totdat een onderliggende thread verslag uitbrengt, inactief wordt of wordt beëindigd. Asynchrone delegering keert terug zodra de onderliggende thread start; het verslag volgt later. Onderliggende threads kunnen geen nieuwe laag met onderliggende threads aanmaken en niet rechtstreeks met elkaar communiceren. Elke thread heeft een eigen status, geschiedenis en eventstream, zodat afzonderlijke subtaken kunnen worden gecontroleerd en geaudit.

Beveiligingsmaatregelen en grenzen van zelfhosting

Onafhankelijke sandboxomgevingen, toegangsbeheer voor het netwerk, configureerbare operationele grenzen, sessieonderbreking, uitvoeringslogboeken en auditexport vormen samen de controlelaag van de dienst. Kimi Inference Hook kan verbinding maken met beveiligingsdiensten die door een bedrijf zijn ontwikkeld of aangeschaft, en de taakinputs en tooluitvoer controleren voordat elk model inferentie uitvoert. Het bedrijf bepaalt de regels; de hook staat de inhoud toe of wijst die af. Kimi biedt de hook alleen aan geselecteerde, geverifieerde zakelijke gebruikers aan.

In een zelfgehoste omgeving wordt de uitvoering van sandboxtools verplaatst naar een host die door de klant wordt beheerd, terwijl het platform van Kimi modelaanroepen, agentorkestratie en sessiebeheer blijft afhandelen. Ook deze optie is uitsluitend beschikbaar voor geverifieerde zakelijke gebruikers. Kimi benadrukt uitdrukkelijk dat zelfhosting niet hetzelfde is als een private implementatie, omdat toolinputs en uitvoeringsresultaten nog steeds via de modelinferentie-interface van het platform lopen.

De zelfgehoste versie ondersteunt geen IPython, tools voor het zoeken naar afbeeldingen of save_artifact. Geüploade bestanden, vaardigheden en geheugen worden niet op de workerkhost geladen, en zoekopdrachten op het web via het platform worden nog steeds door het platform uitgevoerd en in rekening gebracht.

Sjablonen en gebruiksafhankelijke prijzen

Volgens Kimi bevat Gehoste agents meer dan 140 vaardigheden en meer dan 30 plug-ins voor het ophalen van webinformatie, professionele gegevensopvraging, verwerking van kantoordocumenten en het genereren van content. Bedrijven kunnen eigen vaardigheden, plug-ins, MCP-diensten en tools toevoegen om hun systemen en gegevensbronnen te koppelen.

De documentatie vermeldt 12 officiële agentsjablonen: acht financiële sjablonen en voorbeelden voor gameontwikkeling, spelersadvies, SRE-incidentrespons en Discord-communitybeheer. De financiële sjablonen zijn bedoeld voor onder meer modellering, diepgaand onderzoek, ochtendrapportages, het volgen van beursintroducties en portefeuillebeoordelingen. Bedrijven kunnen de sjablonen naar hun eigen projecten kopiëren en koppelen aan interne systemen en privédatabases.

De prijzen voor gehoste agents bestaan uit ¥0,072 per uur voor de sandboxruntime, kosten voor modelinferentie op basis van de tokenprijzen van het geselecteerde model en plug-inkosten op basis van het aantal aanroepen en de eenheidsprijs van elke plug-in. Gebruiksrapporten zijn bedoeld om het verbruik van resources en de kosten per agentproject weer te geven. Zo wordt de belangrijkste afweging voor bedrijven concreet: Kimi neemt het agentharnas en de beheerde infrastructuur voor zijn rekening, terwijl aangepaste uitvoering, beveiligingsbeleid, gegevensstromen en doorlopende gebruikskosten onderdeel blijven van de operationele inrichting van de klant.

Jonas Reeve is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, met focus op cognitieve AI, kunstmatige algemene intelligentie (AGI) en de theoretische grondslagen van machinale intelligentie. Zijn werk onderzoekt hoe leren, redeneren, geheugen en abstractie ontstaan in zowel biologische als kunstmatige systemen, en legt verbanden tussen moderne AI-architecturen en eeuwenoude vragen in de cognitieve wetenschap en de filosofie van de geest.

Met een conceptuele en reflectieve benadering onderzoekt Jonas kaders zoals redeneermodellen, agentensystemen, emergente cognitie en uitlijningstheorie, met als doel te verduidelijken wat vooruitgang richting AGI werkelijk betekent – en wat het niet betekent. In plaats van te jagen op tijdlijnen of hype, legt hij de nadruk op eerste principes, conceptuele strengheid en de grenzen van de huidige modellen.

Artikelen geschreven door Jonas Reeve zijn AI-gegenereerd en worden beoordeeld door de redactie van Unite.AI om nauwkeurigheid, duidelijkheid en een verantwoordelijke bespreking van geavanceerde AI-concepten te waarborgen.