- Ein Desktop-Automatisierungsagent, der Absichten und Abläufe lernt, wenn der Nutzer etwas einmal vormacht, und es dann wiederholt ausführt
- Lernen direkt per Demonstration möglich, ohne separaten Workflow-Builder
- In einer lokalen Runtime werden GUI, Browser, Shell, Dateisystem und Messaging zentral gesteuert
- 5-stufige Wachstumsstruktur: Beobachten → Nachahmen → Erinnern → Optimieren → Autonomie
- Layer 1–2 sind implementiert und bereits nutzbar, 3–4 sind teilweise umgesetzt, 5 ist ein langfristiges Ziel
- Mit dem Befehl
/teach lassen sich Demonstrationen aufzeichnen, analysieren, selektiv validieren und veröffentlichen
- Keine einfache Makroaufzeichnung, sondern absichtsbasierendes Lernen
- Ergebnisse werden meist in
SKILL.md gespeichert und können wiederverwendet werden
- Eine implizite Lernschleife erkennt wiederkehrende Muster vorsichtig und komprimiert Workflows
- Wenn sich genügend Wiederholungen ansammeln, werden sie zu einem Workspace-Skill hochgestuft; unsichere Muster werden zurückgestellt, um die Sicherheit zu wahren
- Pfadoptimierung ist bereits teilweise umgesetzt, indem bekannte schnellere Wege bevorzugt verwendet werden
- Multichannel-Gateway
- Unterstützung für 8 integrierte Messaging-Kanäle wie Web, Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, LINE und iMessage
- Terminal, WebChat und Messaging-Kanäle sind über ein gemeinsames HTTP/WebSocket-Gateway verbunden
- Derzeit mit Fokus auf macOS; GUI-Backends für Linux und Windows sind geplant
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