Lanzamiento HN: Intuned (YC S22) – Construye y ejecuta automaciones de navegador de manera confiable como código

Hola HN, somos Faisal y Ahmad de Intuned (https://intunedhq.com). Estamos construyendo una plataforma para construir, distribuir y mantener automaciones de navegador.

Los clientes utilizan principalmente el agente de inteligencia artificial de Intuned para automatizar sitios web que no exponen API. Los casos de uso comunes incluyen escarbar datos, extraer informes y enviar formularios. Como el sitio web cambia, nuestro agente también ayuda a curar automáticamente la automatización.

En Intuned, las automaciones de navegador se crean por un agente de inteligencia artificial y se ejecutan como código. Nuestra infraestructura captura el contexto de cada ejecución, permitiendo que el agente depure y mantenga el código subyacente - para mantener las automatizaciones funcionando en el tiempo. De esta manera, logramos ofrecer la previsibilidad, la velocidad y el costo del código, sin las partes dolorosas de escribirlo y mantenerlo.

Aquí hay un demo de crear un escarbadientes en Intuned: https://youtu.be/ruZP73bK4FU

Aquí hay un demo de utilizar la inteligencia artificial para mantener un proyecto: https://youtu.be/e4R4hLdHBro

Backstory: fuimos aceptados en YC para una idea completamente diferente. Durante el batch, debido al background de Faisal en UiPath, varios compañeros de clase nos preguntaron si las herramientas RPA podrían llenar las brechas API en sus productos automatizando sitios web sin API. Cuando fue el momento de pivotar, regresamos a esos fundadores para profundizar. (RPA en este contexto se refiere al uso de la automatización UI para hacer tareas no de prueba completas)

Descubrimos que el problema real en la automatización de navegador es la mantenimiento. Los sitios web cambian, los selectores se rompen y las fallidas pueden ser dolorosas de reproducir y resolver. Por lo tanto, a principios de 2024, decidimos tomar en mano este problema con un pequeño grupo de clientes. Esto requirió un número razonable de iteraciones antes de llegar a nuestro actual enfoque code-first.

¿Cómo funciona: Intuned es infra + agente, profundamente integrado.

En el lado de la infraestructura, Intuned es un runtime gestionado para el código de automatización de navegador. Los proyectos suelen estar basados en TypeScript o Python Playwright. Los usuarios pueden escribirlos directamente en nuestra IDE en línea, o delegar el trabajo al agente. En cualquier caso, una vez distribuidos, la plataforma ejecuta cada proyecto en una máquina aislada y gestiona la autenticación/sesiones, la planificación, la ejecución en lote, la concurrencia, la observabilidad y las otras tuberías alrededor de la ejecución del código del navegador.

En el lado del agente, nos tomaron algunas iteraciones para llegar al enfoque actual. Nuestros primeros intentos fueron pipeline rígidos: recopilar requisitos, inspeccionar el sitio, generar código, luego intentar reparar lo que se había roto. Parecía razonable en papel, pero los sitios web reales son demasiado desordenados para caminos fijos. A finales del año pasado, estábamos programados para enviar esa versión cuando llegaron modelos más fuertes y herramientas como Claude Code y Codex mostraron qué un agente de codificación más abierto podría hacer. Construimos un prototipo en el SDK del Agente Claude, se sintió mucho mejor de lo que teníamos, y abandonamos la entrega y decidimos reconstruir el agente.

La reconstrucción vino a tres piezas alrededor del SDK: un entorno de ejecución para ejecutar sesiones de agente a largo plazo de manera confiable, un CLI que exponga la plataforma al agente para que opere Intuned como lo hacen los ingenieros, y un plugin personalizado (habilidades + MCP) construido alrededor de lo que hemos aprendido construyendo automaciones de navegador.

La integración infra-agente es donde el producto se vuelve más interesante. El runtime no ejecuta solo la automatización; captura el contexto necesario para depurarla cuando falla: parámetros, resultados, trazas, registros. Esto permite características como Fix with AI, donde puedes abrir una ejecución fallida y tener el agente investigar y preparar una corrección.

La misma integración alimenta una característica llamada self-healing. Para proyectos configurados, la plataforma detecta fallidas, inicia una sesión de agente con el contexto relevante, y propone una corrección para la revisión o la distribuye automáticamente. Demo: https://youtu.be/IVHIXw0lYMs

Recientemente también hemos empaquetado la infra y un