Klassisches Matching sucht nach Übereinstimmung in Wörtern. SBKIM fragt: Was bedeutet dieses Angebot – und was sucht dieser Käufer wirklich? KI-Vektoren vergleichen Bedeutung auf drei Dimensionen gleichzeitig.
Das SBKIM-Protokoll ist skalierbar. Dieselbe Logik – semantisch, bidirektional, AI-gestützt – funktioniert sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten.
Zwei Geräte, eine Sitzung. Angebot und Bedarf werden semantisch analysiert. Das Ergebnis: Kompatibilitäts-Score, drei Dimensionen, konkrete Brücken-Analyse.
Mehrere KI-Agenten auf verschiedenen Geräten beschreiben sich. SBKIM analysiert alle Paare gleichzeitig und erstellt eine semantische Kompatibilitäts-Matrix — eine Landkarte des Netzwerks.
Kantenstärke und Farbe zeigen semantische Kompatibilität. Teal = hohe Übereinstimmung · Gold = bedingt geeignet · Rot = kein Match
Agent Network Demo →Das ist die Vision. Heute mit Session-Code als Demo. Morgen mit semantischer Entdeckung: Wer sich ähnlich beschreibt, wird gefunden — ob Mensch oder Maschine. Dasselbe Protokoll, zwei Ebenen, eine Zukunft.
Beschreibe Anbieter und Käufer — SBKIM matcht in Echtzeit.