Produkteinführung
AutoAI ist eine plattformübergreifende Desktop-Automatisierungs-Workbench für Operations-Teams: Mit Agenten Automatisierungen schreiben und reparieren, dann als Skripte auf Browser, Android und iOS stabil und im Batch ausführen.
Am Markt gibt es viele Produkte à la „KI steuert Browser / Smartphone“. Demos wirken oft spektakulär – wer aber langfristig, mit vielen Geräten, parallel und kostengesteuert arbeiten muss, zahlt teuer für die falsche Architektur. Nachfolgend die drei Generationen, wo AutoAI steht und warum sich die Wahl lohnt.
Automatisierung am Markt: drei Generationen
| Generation | Funktionsweise | Typische Form |
|---|---|---|
| 1. Generation | Menschen schreiben Skripte im Voraus; Skripte steuern Geräte | Klassisches Multi-Device-RPA (z. B. frühes WhatsCRM / AI外贸通) |
| 2. Generation | KI denkt und steuert live: schließt den nächsten Schritt und sendet Aktionsbefehle | Produkte wie Browser Use – „KI-Live-Steuerung“ (MCP / Skill) |
| 3. Generation | KI schreibt / repariert Skripte; im Batch-Lauf ohne KI – reine Skriptausführung | AutoAI |
In einem Satz:
- Gen 1: Mensch schreibt → Skript läuft
- Gen 2: KI denkt während der Steuerung (jeder Lauf verbraucht Rechenleistung)
- Gen 3: KI schreibt → Skript läuft (zur Laufzeit nahe 0 Token)
Warum Gen 2 schwer skalierbar ist
Gen 2 eignet sich für Demos, Exploration und wenige Geräte. Sobald typische Export-/Social-Szenarien mit „Hunderten Accounts, langfristig parallel“ beginnen, treffen harte Grenzen:
- Kosten: jeder Lauf verbraucht Modell-Compute; Bildverständnis treibt die Rechnung steil hoch
- Effizienz: stark abhängig von Reasoning-Geschwindigkeit und API-Latenz; in Spitzenzeiten kaum mithaltbar
- Stabilität: Qualität hängt am Modell; ohne Frontier-Modell gibt es keinen Boden
Deshalb haben viele Gen-2-Produkte „viel Hype und Stars“, werden aber selten produktionsreife Systeme im großen Maßstab – derzeit oft noch eine Spielzeugphase ohne Broad-Rollout.
Fünf Dimensionen zur Auswahl
| Dimension | Gen 1 (klassisches RPA) | Gen 2 (KI-Live-Steuerung) | Gen 3 (AutoAI) |
|---|---|---|---|
| Langfristige Multi-Device-Parallelkosten | ★★★★★ Skriptlauf, kaum Compute | ★ Jeder Lauf verbraucht Compute; Skalierung tötet das Budget | ★★★★★ Batch bei 0 Token; einmalige Build-Kosten vernachlässigbar |
| Effizienz | ★★★★★ Reine Skripte, schnell | ★★ Gebremst durch Reasoning und API-Latenz | ★★★★★ Laufzeit ebenfalls reine Skripte |
| Stabilität | ★★ Brüchig bei Versionswechseln; manuelle Anpassung | ★★★★ oder ★ (modellabhängig) | ★★★★ KI kann schreiben/reparieren; Self-Healing |
| Flexibilität | ★ Neue Features brauchen Custom-Dev | ★★★★★ oder ★ (ebenfalls modellabhängig) | ★★★★★ Aufnahme + Dialog; beliebige Skripte speicherbar |
| Sicherheit | Kein Wesensunterschied zu Gen 2/3: am Ende Befehlssteuerung – abhängig von Netz, Gerätetyp und Rechten—nicht „sicherer, weil KI live steuert“ | wie links | wie links |
Auswahlhilfe:
- Wenige Demos, Token egal → Gen 2 ausprobieren okay
- Langfristig viele Accounts/Geräte, Kosten im Griff → Gen 1 oder Gen 3
- Günstig und stabil sowie wenig Manual Dev, Reparatur bei UI-Änderungen → Gen 3
Warum AutoAI Gen 3 ist
AutoAI verbindet niedrige Kosten und hohe Effizienz von Gen 1 mit der hohen Flexibilität von Gen 2:
- Aufbau und Wartung durch KI: Dialog-/Aufnahme-getrieben; RPA-Skripte automatisch schreiben und reparieren
- Produktion über Skripte: Taskgruppen im Batch; Ziel nahe 0 Token
- Drei Plattformen, eine Workbench: Browser, Android und iOS-Geräte unter demselben Scheduler
Kernfähigkeiten
- 📱 Drei Plattformen: Browser, Android, iOS – Direktverbindung, kein Jailbreak/Root
- 💬 Aufbau per Dialog: Automatisierungen per KI-Chat erstellen und pflegen
- 💰 Niedrige Laufzeitkosten: Tokens vor allem für Aufbau/Wartung; Produktion nahe 0 Token
- 🎙 Aufnahme + Agenten: echte Bedienung aufzeichnen und lauffähige, wiederverwendbare Projekte erzeugen
- 🔁 Selbstkorrektur: bei Seiten-/App-Änderungen beim Agenten reparieren und weiterlaufen
- 🤖 Eingebauter Assistent: Produktfragen und Bedienung der Workbench
Automatisierungsbeispiele
- E-Commerce-Listing und Katalogpflege (z. B. Amazon-/Meta-Commerce-Artikel, die Sie verwalten dürfen)
- Browser-Recherche (z. B. öffentlich verfügbare Vergleichsdaten)
- Wiederholbare Social-Pipelines mit vielen Accounts (Posten, Sammeln, Interaktion – im Rahmen Ihrer Rechte und Plattformregeln)
- Mehrstufige Office-Pipelines mit optionaler menschlicher Freigabe
KI dient dazu, dieselben Aktionen wie ein menschlicher Operator auf verbundenen Geräten und offiziellen APIs auszuführen – kein reines „Content-Generation“-Produkt.
Module
- Browser-Automatisierung: Multi-Profile-Browser, visuelles Debugging, Batch-Läufe
- Android-Automatisierung: physische/Cloud-Geräte und In-App-Flows
- iOS-Automatisierung: kein Jailbreak; Direktverbindung
- Workflows: mehrstufige Pipelines, menschliche Bestätigung, Batch-Retries
- Aufnahme + Agenten: echte Bedienung aufzeichnen und in lauffähige Projekte wandeln
- Prepaid-KI-Compute: USD-Guthaben aufladen und Tokens für Agenten nutzen (vor allem Aufbau/Reparatur – nicht bei jedem Produktionslauf)