KI-Teamkollegen wie OpenAIs Dots, Metas Muse oder Groks Bot sind im Grunde einfach KI mit einem eigenen Computer.
Ich habe das Ganze einmal von Grund auf aufgebaut. Nach etwas mehr als zwei Stunden habe ich den gesamten Prozess in dieser Grafik zusammengefasst.
Die KI kann Flüge buchen und E-Mails an Lieferanten schreiben, um Preise auszuhandeln. Fehlen ihr Informationen, kannst du ihren Desktop übernehmen und sie für die KI eingeben. Was du ihr im Einzelchat erzählst, kann sie sich auch im Gruppenchat merken.
So kannst du die Grafik lesen:
Oben siehst du drei Architekturdiagramme. Fang links mit der Gesamtübersicht an: Wer kommuniziert mit wem?
In der Mitte geht es um Nachrichten: Wie wandert eine Nachricht aus dem Chatfenster zur KI und wieder zurück? Rechts siehst du, wie du den Desktop der KI einsehen und übernehmen kannst – also wie du ihren Bildschirm siehst und die Steuerung übernimmst. Die 12 Karten darunter zeigen die Reihenfolge beim Aufbau, von links nach rechts und von oben nach unten.
Die Grafik hat nur einen roten Faden: Gib der KI zuerst eine fertige Bibliothek mit grundlegenden Komponenten, Skills und vorhandenen Beispielen. Dann lässt du sie Funktionen umsetzen und committen. Ausgehend von einem leeren Projekt richtest du der Reihe nach Login mit Clerk, Datenbank mit Neon und Chatoberfläche ein. Danach kommen ein Hintergrund-Worker, der auch bei Aktualisierungen durchläuft, und ein Cloud-Computer für jeden Bot mit Daytona hinzu. Zum Schluss folgen Gruppenchat, Gedächtnis, Abrechnung und Fehlerüberwachung mit Sentry. Gar nicht so schwierig.
Wenn du dir zuerst nur eine Stelle ansehen möchtest, schau auf den grünen Kasten unter den Architekturdiagrammen: Warum kann die KI nicht im Website-Backend laufen und braucht stattdessen einen separaten, zustandslosen Worker?
Aktualisierungen, Abstürze und Deployments unterbrechen lange Aufgaben – das ist eine zentrale Herausforderung, die sich durch das gesamte Design zieht. Wenn du typische Stolperfallen vermeiden willst, wirf einen Blick auf die roten Markierungen: In der kostenlosen Sandbox gibt es keinen Internetzugang. Die KI wechselt eigenständig den Branch. Und das Deployment ist fehlgeschlagen, weil ein Next.js-Template in den Skills fälschlich als zweite Anwendung erkannt wurde.
Der Text ist klein – zoom einfach rein. Sehr praktisch. $NVDAB
Ich habe das Ganze einmal von Grund auf aufgebaut. Nach etwas mehr als zwei Stunden habe ich den gesamten Prozess in dieser Grafik zusammengefasst.
Die KI kann Flüge buchen und E-Mails an Lieferanten schreiben, um Preise auszuhandeln. Fehlen ihr Informationen, kannst du ihren Desktop übernehmen und sie für die KI eingeben. Was du ihr im Einzelchat erzählst, kann sie sich auch im Gruppenchat merken.
So kannst du die Grafik lesen:
Oben siehst du drei Architekturdiagramme. Fang links mit der Gesamtübersicht an: Wer kommuniziert mit wem?
In der Mitte geht es um Nachrichten: Wie wandert eine Nachricht aus dem Chatfenster zur KI und wieder zurück? Rechts siehst du, wie du den Desktop der KI einsehen und übernehmen kannst – also wie du ihren Bildschirm siehst und die Steuerung übernimmst. Die 12 Karten darunter zeigen die Reihenfolge beim Aufbau, von links nach rechts und von oben nach unten.
Die Grafik hat nur einen roten Faden: Gib der KI zuerst eine fertige Bibliothek mit grundlegenden Komponenten, Skills und vorhandenen Beispielen. Dann lässt du sie Funktionen umsetzen und committen. Ausgehend von einem leeren Projekt richtest du der Reihe nach Login mit Clerk, Datenbank mit Neon und Chatoberfläche ein. Danach kommen ein Hintergrund-Worker, der auch bei Aktualisierungen durchläuft, und ein Cloud-Computer für jeden Bot mit Daytona hinzu. Zum Schluss folgen Gruppenchat, Gedächtnis, Abrechnung und Fehlerüberwachung mit Sentry. Gar nicht so schwierig.
Wenn du dir zuerst nur eine Stelle ansehen möchtest, schau auf den grünen Kasten unter den Architekturdiagrammen: Warum kann die KI nicht im Website-Backend laufen und braucht stattdessen einen separaten, zustandslosen Worker?
Aktualisierungen, Abstürze und Deployments unterbrechen lange Aufgaben – das ist eine zentrale Herausforderung, die sich durch das gesamte Design zieht. Wenn du typische Stolperfallen vermeiden willst, wirf einen Blick auf die roten Markierungen: In der kostenlosen Sandbox gibt es keinen Internetzugang. Die KI wechselt eigenständig den Branch. Und das Deployment ist fehlgeschlagen, weil ein Next.js-Template in den Skills fälschlich als zweite Anwendung erkannt wurde.
Der Text ist klein – zoom einfach rein. Sehr praktisch. $NVDAB