Simular AI wurde 2023 gegründet und hat seinen Hauptsitz in San Carlos. Es ist ein KI-Startup, das sich auf die Entwicklung von 'Computer-Nutzungs-Agenten' konzentriert, die die menschliche Interaktion mit GUIs simulieren. Die Gründer Ang Li und Jiachen Yang verfügen über Erfahrungen von Top-Institutionen wie DeepMind, Google und Baidu. Die Kernmission besteht darin, KI-Agenten zu schaffen, die Computer wie Menschen nutzen können, um mühsame digitale Aufgaben zu automatisieren und menschliches Potenzial freizusetzen.
Die Kerntechnologie ist das Agent S Framework und seine aktualisierte Version Agent S2 – ein offenes, modulares und erweiterbares Agenten-Framework. Es kombiniert allgemeine Modelle für die übergeordnete Planung und nutzt spezialisierte Modelle für die untergeordnete Ausführung und das Interface-Grounding und ist in mehreren Benchmarks führend. Agent S2 führt Innovationen wie Proactive Hierarchical Planning (PHP) und Mixture-of-Grounding (MoG) ein und bedient GUIs präzise nur anhand von Screenshots. Das Unternehmen setzt auf Open Source, die Agent S/S2 Frameworks sind auf GitHub verfügbar.
Das Produktportfolio umfasst Simular für macOS/Browser (lokaler Mac-Browser-Agent) und Simular Desktop (plattformübergreifender Desktop-Assistent) für Einzelpersonen sowie Simular for Business (autonome digitale Arbeitskraft) für Unternehmen. Die Produkte legen Wert auf Sicherheit und Leistung bei der lokalen Ausführung und konzentrieren sich auf die Mensch-Maschine-Kollaboration. Es wird ein Freemium-Preismodell (derzeit in der Beta-Phase) verwendet und maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen angeboten.
Im Jahr 2024 schloss das Unternehmen eine Frühphasenfinanzierung in Höhe von 5 Millionen US-Dollar mit Investoren wie Basis Set Ventures, Flying Fish Partners, Samsung NEXT Ventures und South Park Commons ab.
Kernfähigkeit zur Interaktion mit grafischen Oberflächen durch Simulation menschlicher Operationen, ohne auf APIs angewiesen zu sein.
Fortschrittliches modulares Agenten-Framework, das allgemeine Modellplanung mit spezialisierter Modellausführung/Grounding kombiniert.
Prognostiziert und passt Pläne dynamisch an, um sich an Echtzeit-Umgebungsänderungen anzupassen und die Erfolgsraten von Aufgaben zu verbessern.
Nutzt mehrere Grounding-Experten, um UI-Elemente präzise zu lokalisieren, wobei nur Screenshot-Eingaben erforderlich sind.
Die Agent S/S2 Frameworks sind Open Source und fördern die Beteiligung der Community und die technologische Transparenz.
Persönliche Produkte legen Wert auf die Ausführung auf dem Gerät des Benutzers, um die Datensicherheit und den Datenschutz zu verbessern.
Zeichnet digitale Benutzeraktionen auf und kann sie automatisch wiedergeben, was die Automatisierungserstellung für wiederkehrende Aufgaben vereinfacht.
Der Agent kann verschiedene Ansätze ausprobieren, um sich bei Ausführungsfehlern selbst zu korrigieren, was die Robustheit verbessert.
Traditionelle Automatisierungsmethoden (RPA, API-Integration) haben Grenzen. Simular AI widmet sich dem Aufbau intelligenter Agenten, die GUIs auf verschiedenen Plattformen direkt **wahrnehmen, schlussfolgern und bedienen** können. Unsere '**Computer-Nutzungs-Agenten**' verstehen den Zustand durch Beobachtung des Bildschirms, simulieren präzise menschliche Tastatur- und Mausoperationen und integrieren kognitive Modi des **schnellen Denkens** (intuitive Reaktion) und des **langsamen Denkens** (tiefes Schlussfolgern).
Die Kerntechnologie ist in den **offenen, modularen und erweiterbaren** Agent S/S2 Frameworks verkörpert. Beide verfolgen das Designprinzip, **allgemeine Modelle** für die übergeordnete Planung und **spezialisierte Modelle** für die untergeordnete Ausführung und das Interface-'**Grounding**' zu verwenden.
| Technische Dimension | Agent S | Agent S2 (Innovationen) |
|---|---|---|
| Planungsfähigkeit | Erfahrungsgestützte hierarchische Planung | **Proactive Hierarchical Planning (PHP)**: Prognostiziert zukünftige Zustände und passt Pläne dynamisch an |
| Mensch-Maschine-Schnittstelle | Grundlegende Agent-Computer-Schnittstelle (ACI) | **Erweiterte ACI**: Intelligente Zuweisung von Aufgaben an Expertenmodule |
| GUI-Elementlokalisierung | Abhängig von multimodaler Eingabe, eingeschränkt durch Barrierefreiheits-APIs | **Mixture-of-Grounding (MoG)**: Lokalisiert Oberflächenelemente präzise nur anhand von Screenshots |
| Lernen & Anpassung | Grundlegender Erfahrungsgedächtnismechanismus | **Fortgeschrittenes Speichersystem & Selbstkorrektur**: Kontinuierliches Lernen & Strategieanpassung |
Open Source ist ein zentraler Wettbewerbsvorteil für Simular AI. Die Agent S/S2 Frameworks sind vollständig Open Source auf GitHub. Das Unternehmen pflegt mehrere aktive Code-Repositories (Agent-S, OpenACI, pysimular, etc.) und hat eine Discord-Community aufgebaut, um die Entwicklerinteraktion zu fördern. Die Nutzung des Frameworks erfordert die Konfiguration einer Python-Umgebung und Docker und hängt von externen LLM-Diensten und spezialisierten Grounding-Modellen ab.
Das Produktdesign dreht sich um KI-Agenten, die mit Benutzern zusammenarbeiten, wobei die **Mensch-Maschine-Kollaboration** und die Benutzerkontrolle im Vordergrund stehen. Der Schwerpunkt liegt auf der **lokalen Ausführung (on-device)**, um Sicherheit, Reaktionsgeschwindigkeit und Erfahrung zu verbessern. Es bietet Funktionen zum Aufzeichnen, Teilen und Wiedergeben digitaler Aktionen.
Bietet eine Reihe von Produkten, um unterschiedliche Benutzeranforderungen zu erfüllen:
| Plan Name | Preis | Hauptmerkmale | Zielbenutzer | Verfügbare Zusatzdienste |
|---|---|---|---|---|
| Kostenloser Plan | 0 €/Monat | Grundlegende Workspace-Tools; Öffentliche Community-Aktionen; Keine privaten Aktionen | Einsteiger | Keine |
| Premium Plan | 18,50 €/Gerät/Monat (geschätzt) | Enthält kostenlose Funktionen; Private/Team-Kanal-Aktionen; Lokale Ausführung | Einzelpersonen/Teams, die Datenschutz/Zusammenarbeit benötigen | Server, Concierge |
| Simular for Business | Vertrieb kontaktieren | Autonome digitale Arbeitskraft; Funktionen und Dienste auf Unternehmensebene | Unternehmenskunden | Maßgeschneiderte Dienstleistungen |
| Premium Zusatzdienste | ||||
| Server | +37 €/Gerät/Monat (geschätzt) | Von Simular gehosteter Server; Enthält 200 Agentenstunden; Zusätzliche 0,09 €/Stunde (geschätzt) | Benutzer, die Cloud-Rechenleistung benötigen | - |
| Concierge | Vertrieb kontaktieren | Fordern Sie maßgeschneiderte Ergebnisse von Simular-Experten an, ohne selbst Aktionen erstellen zu müssen | Benutzer, die Expertendienste benötigen | - |
Dieses Marktsegment entwickelt sich rasant und zieht erhebliche Aufmerksamkeit und Investitionen an. Die Kernziele umfassen Workflow-Automatisierung, Aufgabenausführung, Codegenerierung, Datenanalyse und Software-Interaktion (GUI/API).
Die technologischen Ansätze sind vielfältig: direkte GUI-Interaktion, API-Orchestrierung, Codegenerierung, konversationelle KI, No-Code/Low-Code-Plattformen.
Simular AI steht vor einer mehrdimensionalen Konkurrenz:
**Direkte GUI-Automatisierungskonkurrenten:** OpenAI Operator/CUA, Manus AI, Genspark Superagent, Ace, Proxy AI.
**Breitere KI-Agenten-Frameworks/Plattformen:** LangChain, AutoGen, CrewAI, No-Code/Low-Code-Plattformen (Gumloop, n8n, Google, Microsoft, UiPath usw.), andere Open-Source-Agenten (Rasa, Haystack usw.).
**Bestehende Produktivitätssuiten:** Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI.
| Wettbewerber | Fokus | Technologie/Methode | Open Source | Anwendungsfall | Differenzierung |
|---|---|---|---|---|---|
| Simular AI | GUI-Automatisierung | Modular(MoG,PHP),Menschenähnl. Interaktion,Screenshot-Analyse | Ja(Kern) | Persönl./Unternehmensautomatisierung | Open Source,Lokale Ausf.,Mensch-Masch.-Kollab.,SOTA |
| OpenAI Operator | GUI-Automatisierung | GPT-4o,Aufgabenzerlegung | Nein(Modell) | Formulare/E-Commerce | OpenAI-Ökosystem,Starkes Basismodell |
| Manus AI | Allg. KI-Agent(GUI) | Multi-Agenten-Kollab.,oder Claude 3.x | Nein | Komplexe Aufgabenautomatisierung | Hohe Aufmerksamkeit/Finanzierung,Zuverlässigkeit fraglich |
| Genspark Superagent | API-Orchestr./Tool-Aufruf | Hybrid-Agent(9+ Modelle),80+ Tools,API-Integr. | Nein | Breite Computeraufgaben | Hybrid-Agent,Reiches Toolset,API-Fokus |
| Ace | GUI-Automatisierung | Direkte lokale Tastatur-/Maussteuerung,Beobachtungslernen | Nein | Schnelle Desktop-Aufgaben | Direkte lokale Steuerung,Behauptet schnell zu sein |
| Proxy AI | Web-Browsing-Automatisierung | Parallele Verarbeitung(Multi-Agent),Natürl. Sprachbefehle | Nein | Web-Recherche/Datenerfassung/Formularausfüllung | Web-Fokus,Beschleunigung durch parallele Verarbeitung |
| LangChain | LLM-Anwendungsframework | Prompt-Ketten,Datenintegration,Agentenmodule | Ja | Erstellung versch. LLM-Anwendungen | Breites Ökosystem,Flexibel,Nicht auf GUI spezialisiert |
| AutoGen | Multi-Agenten-Konversationsframework | Multi-Agenten-Koord.,Codegenerierung,Selbstkorrektur | Ja | Komplexe Workflows,Programmieraufgaben | Microsoft-Unterstützung,Gut bei Code/Multi-Agenten-Interaktion |
| CrewAI | Multi-Agenten-Orchestrierungsframework | Rollenspiel-Agenten-Kollab.,Aufgabendelegation | Ja | Kollaborative Aufgabenautomatisierung | Hohe Benutzerfreundlichkeit,Fokus auf Agententeam-Koordination |
| UiPath Agent Builder | Low-Code-Plattform | Visuelles Design,Integration UiPath-Ökosystem | Nein | Unternehmens-RPA/Automatisierung | Unternehmensorientiert,Tiefe UiPath-Integration |