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KI-Coding-Agenten auf Ihrer eigenen Hardware

Lokale Coding-Agenten geben Ihren Entwicklern Vervollständigung im Editor, Pull-Request-Review, Testgenerierung und Refactoring mit starken offenen Code-Modellen – und halten proprietären Quellcode auf Hardware, die das Team kontrolliert.

Warum es privat sein sollte

Engineering-Teams wollen KI-Unterstützung, ohne proprietären Quellcode an Dritte zu senden. Coding belohnt größere Modelle (ein 32B-Coder ist ein echter Sprung) und Prompt-Verarbeitungsleistung, es braucht also die richtige Workstation – doch der Lohn ist ein privater, schneller Coding-Agent, ohne dass Daten pro Arbeitsplatz das Gebäude verlassen.

Recommended on-prem appliance

Run it on a GB10 box with AI Business OS pre-installed

The simplest way to put a private AI workforce on-premise: a compact GB10 Grace Blackwell appliance with ~128 GB unified memory — from ASUS, Dell or NVIDIA — shipped by BrainOutput with BrainOS pre-installed, so it runs your agents the day it arrives.

ASUS66/100
ASUS Ascent GX10 (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Dell66/100
Dell Pro Max with GB10

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

NVIDIA66/100
NVIDIA DGX Spark (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Request this appliance →Indicative GB10-class specs — exact SKU, availability and pricing to verify.

Empfohlene Modelle

Offene Modelle, die zu dieser Aufgabe passen, berechnet aus unserem Katalog.

Empfohlene Hardware

Maschinen, die zu dieser Bereitstellung passen, die stärksten zuerst.

Das Product & Engineering Ops-Paket

Coding and delivery agents that keep proprietary source private.

Was es leistet

  • ▸Code completion, review and refactoring on private repos
  • ▸Pull-request explanation and test generation
  • ▸Issue triage and release-note drafting
  • ▸Engineering ops assistants for a team

Verbindet sich mit

GitHubJiraSlackCI / build systems

Konnektoren sind der Weg, wie der Agent echte Arbeit leistet – siehe warum Hardware allein nicht genügt.

Bereitstellungsoptionen

Local appliance

A quiet box on-site running your agents. Lowest cost per request and full data residency for a single office or property.

Best for: SMBs, single sites, confidential data, predictable everyday workloads.

On-prem server

A workstation or server in your rack or closet, serving many agents and larger models to a whole team or department.

Best for: Departments, regulated data, high steady volume, multi-agent platforms.

Cloud GPU

Rented GPUs in your own cloud account for bursts, the largest models, or before you've validated volume — no hardware to own.

Best for: Spiky demand, frontier models, pilots, overflow capacity.

Hybrid

Everyday private agents run locally; heavy or occasional jobs burst to the cloud. The pragmatic default for most businesses.

Best for: Most real deployments — control and cost locally, elasticity in the cloud.

Häufige Fragen

Was ist die beste Hardware für einen lokalen Coding-Agenten?+

Eine 24-GB-GPU (RTX 3090/4090) betreibt ein starkes 32B-Coder-Modell gut für einen Entwickler; eine Multi-GPU-Workstation bedient ein ganzes Team. Siehe die empfohlene Hardware unten.

Welches Modell ist am besten für Coding-Agenten?+

Qwen2.5-Coder (7B/14B/32B) und DeepSeek-Coder sind führende offene Optionen. Die Größen 14–32B sind der Sweet Spot für Review und Refactoring auf einer einzelnen Workstation.

Kann der Quellcode privat bleiben?+

Ja – genau das ist der Punkt. Das Modell läuft auf Ihrer Hardware, sodass der Code Ihr Netzwerk nie verlässt. Verbinden Sie es über das Product & Engineering Ops Pack mit GitHub und Jira.

Betreiben Sie KI-Coding-Agenten auf Ihrer eigenen Hardware als privates AI Business OS

Run your own AI agents on hardware you control — private by design, no per-seat data leaving your premises. BrainOutput helps you pick the right machine and turn it into a working AI Business OS.

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