KI-Modelle werden immer intelligenter. Wir bringen sie dazu, Dinge zu tun.
Die KI-Fähigkeit schreitet schneller voran, als irgendjemand vorhergesagt hat. Aber reine Intelligenz ohne Ausführung ist nur ein Chatbot. Autonoly ist die Plattform, die KI-Reasoning in reale Aktionen verwandelt — Websites durchsuchen, Daten extrahieren, Skripte ausführen, APIs aufrufen und Workflows erstellen, die auf Autopilot laufen.
Wenn Modelle besser werden, wird jede Aufgabe, die Autonoly bearbeitet, schneller und zuverlässiger — nicht weil wir etwas neu trainieren, sondern weil unsere Plattform aus jeder Sitzung lernt. Erfolgreiche Muster, Navigationsabläufe und bewährte Workflows akkumulieren sich über die Zeit. Die KI wird intelligenter. Die Plattform wird weiser.
100+
Automatisierungs-Nodes
60+
Integrationen
30+
Node-Typen
17
Unterstützte Sprachen
Die Lücke zwischen Denken und Handeln
Die KI-Fähigkeit verbessert sich jedes Quartal — Reasoning, Planung, Code-Generierung. Aber Intelligenz allein automatisiert nichts. Sie öffnet keinen Browser, navigiert keine Website, bewältigt kein CAPTCHA und versucht es nicht erneut, wenn eine Seite ein Timeout hat.
Die Ausführungsschicht ist das, was zwischen dem Reasoning eines Modells und realen Ergebnissen steht: echte Browser, echte Fehlerbehandlung, echtes operatives Wissen, aufgebaut über Tausende von Sitzungen.
Foundation Models werden niemals mit operativem Wissen ausgeliefert, das spezifisch für Ihre Websites, Ihre Workflows oder Ihre Infrastruktur ist. Das ist die Schicht, die wir aufbauen.
So funktioniert's
Drei Schritte zur vollständigen Automatisierung
Kein Code. Keine Konfigurationsdateien. Beschreiben Sie einfach, was Sie möchten, und Ihr KI-Agent erstellt, führt aus und plant es.
Schritt 01
Beschreiben Sie Ihre Aufgabe
Tippen Sie ein, was Sie möchten — in einfachem Deutsch. Kein Code, keine Konfigurationsdateien, keine Lernkurve.
Schritt 02
Agent führt live aus
Sehen Sie zu, wie Ihr KI-Agent einen echten Browser öffnet, Seiten navigiert, Daten extrahiert und Code ausführt — alles in Echtzeit.
Schritt 03
Erhalten Sie einen wiederverwendbaren Workflow
Ein Klick wandelt Ihre Sitzung in eine geplante Automatisierung um, die Sie bearbeiten, teilen oder wiederholt ausführen können.
Fähigkeiten
Automatisieren Sie jede digitale Aufgabe
Vom Scrapen einer einzelnen Seite bis zum Betrieb einer kompletten Daten-Pipeline — wenn Sie es beschreiben können, kann Autonoly es erledigen.
Web Scraping
Extrahieren Sie Daten von jeder Website — auch hinter Logins, Infinite Scroll oder CAPTCHAs.
Berichte & Dashboards
Erstellen Sie Excel-Arbeitsmappen mit Diagrammen, PDF-Berichte mit Analysen, alles nach Zeitplan.
Python & Code
Führen Sie Python-Skripte, ML-Pipelines, Datenverarbeitung aus — vollständige SSH-Umgebungen auf Abruf.
E-Mail & Benachrichtigungen
Senden Sie Gmail-Digests, Slack-Benachrichtigungen, Discord-Alarme basierend auf Auslösern und Zeitplänen.
Mehrstufige Workflows
Verketten Sie Scraping, Analyse und Zustellung in einem automatisierten Ablauf, der rund um die Uhr läuft.
API-Integrationen
Verbinden Sie Google Sheets, Slack, Gmail, Discord, Airtable, Notion und mehr nativ.
Eine Plattform, die mit jeder Sitzung besser wird
KI-Modelle werden sich weiter verbessern. Aber Modellintelligenz allein weiß nicht, welches Interaktionsmuster auf LinkedIn funktioniert oder dass eine Website nach der dritten Seite ein CAPTCHA auslöst. Autonoly sammelt operatives Wissen, das kein Foundation Model mitliefert.
Lernt jede Website, die Sie nutzen
Jede erfolgreiche Interaktion lehrt die Plattform, was funktioniert. Navigationspfade, Seitenstrukturen und Interaktionsmuster werden pro Domain indexiert und in zukünftige Sitzungen injiziert. Je mehr Ihr Team auf einer Website automatisiert, desto schneller und zuverlässiger wird es.
Passt sich automatisch pro Domain an
Merkt sich bewährte Workflows
Wenn ein Agent eine Aufgabe erfolgreich abschließt, wird die gesamte Schrittfolge zu einem wiederverwendbaren Playbook destilliert. Beim nächsten Mal, wenn jemand in Ihrem Team eine ähnliche Aufgabe anfordert, erkundet der Agent nicht von Grund auf — er folgt dem bewährten Pfad, der automatisch aktualisiert wird, wenn bessere Ansätze entstehen.
Bewährte Schrittfolgen gespeichert
Antizipiert Hindernisse, bevor sie auftreten
CAPTCHAs, Login-Walls, Bot-Erkennung, Rate-Limits, Geo-Sperren — die Plattform merkt sich jedes Hindernis, dem sie begegnet. Wenn ein Muster über mehrere Sitzungen bestätigt wird, werden zukünftige Agenten gewarnt, bevor sie auf dieselbe Hürde stoßen. Das institutionelle Wissen Ihres Teams wächst automatisch.
CAPTCHAs, Bot-Erkennung, Rate-Limits katalogisiert
Ein Gespräch erstellt eine dauerhafte Automatisierung
Jede abgeschlossene Agenten-Sitzung wird in einen visuellen Workflow mit korrekten Nodes, Kanten und Datenfluss konvertiert. Das sind keine Wegwerf-Skripte — es sind bearbeitbare, planbare, produktionsreife Automatisierungen. Ihre Bibliothek wächst mit jeder Sitzung.
Dauerhafte planbare Automatisierungen
Infrastruktur, die aus Fehlern lernt
Für Teams, die SSH-Befehle, Python-Skripte und Remote-Operationen ausführen, verfolgt die Plattform Fehlermuster und erfolgreiche Workarounds. Paketkonflikte, Berechtigungsprobleme, Timeout-Muster — alles katalogisiert, damit zukünftige Sitzungen bekannte Stolpersteine vermeiden.
Fehlermuster und Workarounds indexiert
Integrationen erscheinen, wenn Sie sie brauchen
Verbundene Dienste — Google Sheets, Slack, Gmail, Airtable, Notion, Discord und mehr — werden automatisch angezeigt, wenn sie relevant sind. Die Plattform versteht Ihr Setup und empfiehlt die richtigen Ausgabeziele ohne aufgabenspezifische Konfiguration.
60+ Integrationen automatisch vorgeschlagen
Warum wir die Ausführungsschicht bauen
KI-Modelle entwickeln sich in beispiellosem Tempo weiter. Wir glauben, dass nicht die Unternehmen gewinnen, die die Modelle bauen — sondern die, die die Systeme bauen, die sie für echte Arbeit einsetzen.
01
KI-Fähigkeit wird zur Massenware. Ausführung nicht.
Foundation Models werden jedes Quartal besser. Innerhalb weniger Jahre werden Reasoning und Sprachverständnis Selbstverständlichkeiten sein. Der Engpass verschiebt sich von "Kann die KI denken?" zu "Kann die KI zuverlässig Dinge in der realen Welt tun?" Genau dort operieren wir — die Orchestrierungsschicht zwischen Intelligenz und Handeln.
02
Agenten brauchen institutionelles Gedächtnis, nicht nur Intelligenz.
Ein Frontier-Modell weiß nicht, dass LinkedIn nach 50 Profilaufrufen drosselt, oder dass ein Behördenportal einen bestimmten Browser-User-Agent erfordert. Autonoly sammelt dieses operative Wissen über jede Sitzung, jedes Teammitglied, jede Website hinweg. Diese wachsende Datenschicht ist etwas, das kein Modellanbieter mitliefert und kein Konkurrent abkürzen kann.
03
Das Human-in-the-Loop-Modell ist die richtige Vertrauensarchitektur.
Volle Autonomie ist ein Forschungsproblem. Nützliche Autonomie ist ein Produktproblem. Unsere Agenten erkunden und führen autonom aus, aber Menschen genehmigen den Workflow, können den Browser mitten in der Sitzung übernehmen und jeden Aktionslog überprüfen. Wenn die KI-Fähigkeit zunimmt, erweitern wir die Autonomie schrittweise — ohne das Produkt neu zu bauen.
04
Jedes Gespräch sollte ein dauerhaftes Asset schaffen.
Die meisten KI-Tools liefern eine Antwort und vergessen. Autonoly konvertiert jede erfolgreiche Agenten-Sitzung in einen visuellen Workflow mit korrekten Nodes, Datenfluss und Zeitplanung. Ein Gespräch mit der KI erstellt eine Automatisierung, die Sie für immer ausführen können. Ihre Bibliothek bewährter Workflows ist das eigentliche Produkt — der Agent ist der Weg, sie aufzubauen.
05
Modell-agnostisch von Grund auf.
Wir trennen die Reasoning-Engine von der Ausführungs-Engine. Wenn ein besseres Modell erscheint — und das wird es — stecken wir es ein. Unsere Agenten-Schleife, Browser-Tools, operatives Gedächtnis und die Workflow-Ausführungs-Engine sind alle unabhängig von einem einzelnen Modellanbieter. Die Plattform erhält jede Verbesserung kostenlos.
06
Die beste Automatisierung ist die, die man nicht selbst bauen musste.
Traditionelle Tools wie Zapier, Make und n8n verlangen, dass Sie jeden Schritt im Voraus kennen. Sie müssen die API verstehen, die Module konfigurieren, die Grenzfälle behandeln. Mit Autonoly beschreiben Sie das Ergebnis in einfachem Deutsch, und die KI erarbeitet die Navigation, die Selektoren, die Seitennavigation, die Fehlerbehandlung. Dann übergibt sie Ihnen den Workflow.
Bereit, aufzuhören, Automatisierungen manuell zu bauen?
Gebaut für Teams, die schnell liefern
Von Einzelgründern, die Datenerfassung automatisieren, bis zu Enterprise-Teams, die ganze interne Tools ersetzen — so nutzen Teams Autonoly.
Daten & Research
Automatisierte Datenerfassung im großen Maßstab
Research-Teams nutzen Autonoly, um Jobbörsen, Immobilieninserate, Finanzberichte, Produktkataloge und Konkurrenzpreise zu scrapen — und leiten die Ergebnisse in Excel, Google Sheets oder Datenbanken weiter. Die KI bewältigt Seitennavigation, dynamische Inhalte und Anti-Bot-Maßnahmen, die herkömmliche Scraper zum Scheitern bringen.
Täglich 500+ LinkedIn-Stellenanzeigen scrapen
Konkurrenzpreise über 20 Websites überwachen
SEC-Filings in strukturierte Excel-Berichte extrahieren
Glassdoor-Gehaltsdaten nach Rolle und Stadt aggregieren
Operations
Repetitive manuelle Workflows eliminieren
Operations-Teams automatisieren Formulareinreichungen, Rechnungsverarbeitung, CRM-Updates und plattformübergreifende Datensynchronisation. Ein Workflow ersetzt stundenlange Copy-Paste-Arbeit zwischen Tools. Planen Sie ihn täglich und vergessen Sie ihn.
CRM-Leads jeden Morgen mit Google Sheets synchronisieren
Wöchentlich behördliche Compliance-Formulare automatisch ausfüllen
Support-Tickets nach Kategorie an Slack-Kanäle weiterleiten
Wöchentliche PDF-Berichte aus Dashboard-Daten generieren
Engineering
Tests, Monitoring und Pipelines automatisieren
Engineering-Teams führen automatisierte Smoke-Tests durch, überwachen die Verfügbarkeit von Diensten, führen Deployment-Skripte über SSH aus und erstellen Datentransformations-Pipelines. Kombinieren Sie Browser-Aktionen mit Terminal-Befehlen, API-Aufrufen und Datenbankabfragen in einem einzigen Workflow.
E2E-Smoke-Tests auf Staging nach jedem Deploy ausführen
SaaS-Dashboards überwachen und bei Anomalien alarmieren
Python-ML-Pipelines auf Remote-Servern ausführen
API-Dokumentationen scrapen und SDK-Wrapper generieren
Kostenlos starten. Keine Kreditkarte erforderlich.
Hören Sie auf, Automatisierungen zu bauen
Beschreiben Sie es. Sehen Sie zu. Planen Sie es für immer.
Keine Kreditkarte
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