Heute nutzen Agenten Software. Morgen nutzen sie alles.
Wir bauen an einer Welt, in der KI nicht nur Knöpfe auf Bildschirmen drückt — sie bedient Maschinen, navigiert physische Räume und arbeitet Seite an Seite mit Menschen in der realen Welt.
Computer-use
Agenten, die Bildschirme sehen, Knöpfe drücken und jede Software genau wie ein Mensch bedienen. Keine APIs nötig. Hier steht Deck heute — und es verändert bereits, wie Unternehmen arbeiten.
LLMs innerhalb der heutigen Grenzen maximieren
Aktuelle Modelle sind leistungsstark, aber eingeschränkt — Kontextfenster, Halluzination, Kosten. Wir erforschen, wie wir weiter gehen können: Multi-Agenten-Orchestrierung, Langzeitaufgaben-Gedächtnis, selbstheilende Workflows und strukturiertes Denken über 100+ Schritte.
Robotic-use
Die gleichen Prinzipien, die einem Agenten ermöglichen, eine Website zu navigieren, können ihn ein Lager navigieren lassen. Wir erkunden, wie Computer Use über Bildschirme hinausgeht — in Kameras, Sensoren, Roboterarme und physische Umgebungen.
Offene Fragen, an denen wir arbeiten
APIs decken 1% der weltweiten Software ab. Die anderen 99% haben nur eine Benutzeroberfläche. Wie baut man einen Agenten, der alles bedienen kann — ohne eine einzige Zeile Integrationscode?
Wenn die kognitive Schleife für die Navigation einer Website die gleiche ist wie für ein Lager — wahrnehmen, entscheiden, handeln — welche Infrastruktur überbrückt die Lücke zwischen digitalen und physischen Umgebungen?
In einem 200-Schritte-Workflow, bei dem jeder Schritt zu 98% zuverlässig ist, sinkt die End-to-End-Erfolgsquote auf ~2%. Wie entwirft man Fehlerkorrekturen, die die Zuverlässigkeit über 95% halten, ohne quadratische Kosten?
Jedes Unternehmen hat Tausende von Anmeldedaten und jeder Agent braucht Zugang. Wie baut man eine Credential-Architektur, bei der die Kompromittierung einer einzigen VM nicht den gesamten Graphen offenlegt?
Software ändert ihre Oberfläche schneller, als jedes Modell neu trainiert werden kann. Wie baut man Agenten, die jede Oberfläche als neu behandeln — und sie beim ersten Versuch korrekt bedienen?
Was ist die große Frage, die Sie zu beantworten versuchen?