Launch HN: Intuned (YC S22) – Erbauen und ausführen vertrauenswürdige Browser-Automatisierungen als Code

Hallo HN, wir sind Faisal und Ahmad von Intuned (https://intunedhq.com). Wir bauen eine Plattform für die Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Browser-Automatisierungen.

Kunden verwenden hauptsächlich den Intuned-AI-Agenten, um Websites ohne API zu automatisieren. Gemeinsame Anwendungsfälle umfassen das Ausgraben von Daten, das Auswerten von Berichten und das Senden von Formularen. Da sich das Website ändert, hilft unser Agent auch dabei, die Automatisierung automatisch zu heilen.

Auf Intuned werden Browser-Automatisierungen durch einen AI-Agenten erstellt und als Code ausgeführt. Unsere Infrastruktur erfasst den Kontext jeder Ausführung, sodass unser Agent den unterliegenden Code debuggen und warten kann - damit die Automatisierungen im Laufe der Zeit funktionieren. Auf diese Weise können wir die Vorhersehbarkeit, Geschwindigkeit und Kosten des Codes anbieten, ohne die schmerzhaften Teile zu schreiben und zu warten.

Hier ist ein Demo, wie man einen Browser-Automatisierer auf Intuned erstellt: https://youtu.be/ruZP73bK4FU

Hier ist ein Demo, wie man mit künstlicher Intelligenz einen Projekt warten kann: https://youtu.be/e4R4hLdHBro

Backstory: Wir wurden in YC für eine völlig andere Idee akzeptiert. Während des Batchs fragten uns einige Klassenkameraden, ob RPA-Tools die API-Lücken in ihren Produkten durch die Automatisierung von Websites ohne API füllen könnten. Als es Zeit war, um zu pivotieren, kehrten wir zu diesen Gründern zurück, um tiefer zu gehen. (RPA in diesem Kontext bezieht sich auf die Verwendung von UI-Automatisierung für vollständige nicht-Test-Aufgaben)

Wir entdeckten, dass das reale Problem bei der Browser-Automatisierung die Wartung ist. Websites ändern sich, Selektoren brechen und Fehler können schmerzhaft zu reproduzieren und zu lösen sein. Daher beschlossen wir im Frühjahr 2024, dieses Problem mit einem kleinen Gruppe von Kunden anzugehen. Dies erforderte eine vernünftige Anzahl von Iterationen, bevor wir auf unser aktuelles Code-First-Ansatz gelangten.

Wie es funktioniert: Intuned ist Infra + Agent, tief integriert.

Auf der Infrastruktur-Seite ist Intuned ein verwaltetes Runtime für Browser-Automatisierungscod. Projekte sind normalerweise auf TypeScript oder Python Playwright basiert. Benutzer können sie direkt in unserer Online-IDE schreiben oder dem Agenten das Arbeiten überlassen. In jedem Fall wird die Plattform jede Projekt in einer isolierten Maschine ausführen und Authentifizierung/Sitzungen, Planung, Batchausführung, Konkurrenz, Beobachtbarkeit und die anderen Rohre um die Ausführung von Browser-Code herum verwalten.

Auf der Agent-Seite benötigten wir einige Iterationen, um zum aktuellen Ansatz zu gelangen. Unsere ersten Versuche waren starre Pipelines: Anforderungen sammeln, den Site inspizieren, Code generieren, dann versuchen, was gebrochen ist zu reparieren. Das sah auf dem Papier vernünftig aus, aber reale Websites sind zu chaotisch für feste Wege. Ende letzten Jahres waren wir geplant, diese Version zu senden, als stärkere Modelle ankamen und Werkzeuge wie Claude Code und Codex zeigten, was ein offeneres Codierungsagenten tun könnte. Wir bauten ein Prototyp auf dem Claude-Agent-SDK, es fühlte sich viel besser als das, was wir hatten, und wir gaben die Veröffentlichung auf und beschlossen, den Agent neu zu bauen.

Die Wiederherstellung kam auf drei Teile um den SDK herum: ein Ausführungsumgebung für die langfristige Ausführung von Agent-Sitzungen zuverlässig, ein CLI, das die Plattform dem Agenten aussetzt, damit er Intuned so wie die Ingenieure arbeitet, und ein benutzerdefinierter Plugin (Fähigkeiten + MCP) um die Dinge zu bauen, die wir bei der Erstellung von Browser-Automatisierungen gelernt haben.

Die Infra-Agent-Integration ist, wo das Produkt interessanter wird. Das Runtime führt nicht nur die Automatisierung aus; es erfasst den Kontext, der zum Debuggen der Automatisierung erforderlich ist, wenn sie fehlschlägt: Parameter, Ergebnisse, Spuren, Protokolle. Dies ermöglicht Funktionen wie Fix with AI, wo du eine fehlgeschlagene Ausführung öffnen und den Agenten untersuchen und eine Korrektur vorbereiten kannst.

Die gleiche Integration ermöglicht eine Funktion namens self-healing. Für konfigurierte Projekte detektiert die Plattform Fehler, startet eine Agentensitzung mit dem relevanten Kontext und bietet eine Korrektur für die Überprüfung oder verteilt sie automatisch. Demo: https://youtu.be/IVHIXw0lYMs

Wir haben kürzlich auch die Infra und ein