SteadymadeAI OS

Das Betriebssystem für KI-gestützte Arbeit.

Ein Orchestrator. Ein Team spezialisierter Agenten. Dein Wissen, unter deiner Kontrolle.

orchestrieren lernen merken verbessern

01Was es ist

Ein Betriebssystem für KI-gestützte Arbeit.

Steadymade AI OS sitzt zwischen deinen Mitarbeitenden und den Modellen, die sie nutzen, und entscheidet, welche KI welche Aufgabe übernimmt, auf welches Wissen sie zugreifen darf und welche Standards gelten.

Wie das in der Praxis funktioniert

Du arbeitest über einen zentralen Assistenten. Dahinter deckt ein Team spezialisierter Agenten Strategie, Content, Angebote, Dokumente, visuelle Produktion, Planung und Sicherheit ab. Dein Wissen bleibt als lesbare Dateien auf Systemen, die du kontrollierst.

Ein Betriebssystem koordiniert Anwendungen, Speicher und Berechtigungen. Dieses hier macht dasselbe für KI-gestützte Arbeit, daher der Name. Die Modelle darunter können sich ändern, während das Betriebssystem bleibt.

02Orchestrierung

Beschreibe, was du brauchst. Danny koordiniert den Rest.

Eine Anfrage geht hinein, ein fertiges Ergebnis kommt zurück — keine Prompts schreiben, kein Modell wählen, keinen Workflow verwalten.

Was dazwischen passiert

Danny liest deine Anfrage in normaler Sprache, zieht das relevante Wissen, konsultiert die richtigen Agenten und Tools und validiert das Ergebnis, bevor es dich erreicht.

Ein leistungsstarkes Modell übernimmt Verständnis und Planung; günstigere, spezialisierte Durchläufe übernehmen die Ausführung. Die Qualität bleibt konsistent, und die laufenden Kosten bleiben vorhersehbar, auch bei intensiver täglicher Nutzung.

Orchestrierungsdiagramm mit der vollständigen Kette: Anfrage → Danny → interne Ressourcen (Agenten, Wissen, Transkripte, Skills, Tools) → Danny → Ergebnis. Danny bleibt auf beiden Seiten der einzige Kontaktpunkt. Dazu ein kleinerer Chat-Screenshot, der die sichtbare Agenten-Aufrufkette zeigt.

03Das Team

Ein virtuelles Expertenteam mit klar definierten Rollen.

Acht Bereiche, jeder mit einem klaren Auftrag — und das ganze Team lässt sich um deine Organisation herum neu gestalten.

Agent Map inklusive Routing-Policy-Ansicht, mit Spezialisten gruppiert nach Funktionsbereich

Orchestrierung

Routing, Koordination und finale Synthese.

Strategie

Positionierung, Angebotspassung, Prüfung kritischer Entscheidungen.

Wissen

Abruf von Kontext und Quellen, Erfassung neuen Wissens.

Marketing

Kampagnen, Content und Texte, unabhängig geprüft.

Angebote

Angebote, Leistungsumfänge und Preislogik.

Delivery

Pilotpläne, Meilensteine, Statusberichte und Rollout.

Kreativproduktion

Visuelle Konzepte, Prompts und finale Bildgenerierung.

IT und Sicherheit

Architektur, Spezifikationen und unabhängige Sicherheitsprüfung.

Wie sich das Team an dich anpasst

Jeder Agent ist eine lesbare Textdatei mit seiner Rolle, seinen Regeln und seinem Wissen. Passe Rollen an, füge Agenten hinzu oder spiegle deine eigene Organisationsstruktur, ohne Anwendungscode zu berühren — das Team wird um deine Umgebung herum gestaltet, nicht umgekehrt.

Ordner- und Tool-Zugriff wird pro Agent über Routing-Policies in der Agent Map konfiguriert.

04Wissen

Dein Wissen bleibt deins und wird mit der Zeit nützlicher.

Alles liegt als lesbare Dateien auf Systemen, die du kontrollierst, und nichts wechselt von privat zu geteilt ohne deine Freigabe.

Was das für deine Daten bedeutet

Jeder Agent erhält nur den Kontext, den seine Aufgabe braucht. Privates Wissen bleibt lokal und gehört nur dir; Team-Wissen wird mit berechtigten Nutzern geteilt. Eine Konversation wird erst nach deiner Freigabe zu Unternehmenswissen.

Wissen bleibt in offenen, lesbaren Dateien, die du jederzeit prüfen, bearbeiten, exportieren oder verschieben kannst — kein proprietäres Format, kein Lock-in. Das System führt außerdem ein Arbeitsgedächtnis für Entscheidungen und Standards, damit sich Kontext nicht wiederholen muss.

Knowledge-Docs-Oberfläche mit Drag-and-Drop-Upload, daneben ein Diagramm mit dem Ablauf: Privates Wissen (gesperrt) → deine Freigabe als Tor → geteiltes Team-Wissen. Nichts passiert das Tor von selbst.

05Anwendungsfälle

Vom ersten Gedanken bis zum fertigen Ergebnis.

Sechs Arten von Arbeit, die das System komplett durchträgt, nicht nur entwirft.

Anwendungsfall	Was zurückkommt
Angebote	Ein markenfertiges Angebot aus einem ersten Gespräch, inklusive Umfang und strategischem Fit-Check.
Marketing und Content	Posts, Newsletter und Kampagnen, unabhängig auf Klarheit und Markenstimme geprüft.
Dokumente	Konzepte, Briefe, Berichte und One-Pager als fertige, markenkonforme PDFs.
Visuelle Produktion	Ein fertiges Kampagnen-Asset, vom ersten visuellen Konzept in einem kontrollierten Workflow.
Planung und Meetings	Meeting-Briefings, Projekt-Updates und Wochenpläne, persönliche und Team-Aufgaben an einem Ort.
Sicherheit und Governance	Berechtigungen, Datenflüsse und Integrationen, geprüft von einem dedizierten Security-Agenten.

Ein praktisches Beispiel

„Stelle die Rechnung mit dem korrigierten Firmennamen neu aus.“ Das System findet die Quelldatei, korrigiert den Namen, erzeugt das PDF neu und gibt es zur Freigabe zurück.

06Qualität und Kontrolle

Du bleibst verantwortlich. Das System erzwingt den Prozess.

Nichts, das für die externe Nutzung bestimmt ist, verlässt das System ohne deine Freigabe, und kein Agent prüft jemals seine eigene Arbeit.

Wie die Prüfungen getrennt sind

Strategie, Sprache, Sicherheit und Freigabestatus werden jeweils von einem anderen Agenten geprüft als dem, der die Arbeit erstellt hat. Guardrails auf Ordnerebene legen fest, wo jeder Agent lesen, schreiben oder zuerst nachfragen muss.

Agenten arbeiten nach definierten Formaten für Briefings und Ergebnisse, das macht Resultate testbar und wiederholbar. Und das System meldet nichts als erledigt, ohne zu bestätigen, dass es tatsächlich gelaufen ist.

Guardrails-Einstellungen mit Berechtigungen auf Ordnerebene, daneben die Freigabekette als Diagramm: Idee → Entwurf → Review → Freigabe → Final, wobei nur „Final“ nach außen gelangt

07Automatisierung

Wiederkehrende Arbeit läuft automatisch. Entscheidungen bleiben bei dir.

Der Scheduler erstellt eigenständig Entwürfe — Morning Briefings, Wochenzusammenfassungen, Wissenskonsolidierung — und hört dort auf.

Skills und Zeitpläne

Skills sind wiederverwendbare Workflows, etwa ein Angebot im eigenen Markenlayout oder ein LinkedIn-Carousel. Einmal definiert, teamweit genutzt, jedes Mal konsistent.

Jeder Skill ist eine versionskontrollierte Textdatei, die du teilen, anpassen und verbessern kannst — kein App Store, keine proprietäre Plattform. Zeitpläne werden in normaler Sprache geschrieben und direkt in den Einstellungen angelegt.

08Editionen

Drei Wege, mit dem AI OS zu arbeiten.

Vom einzelnen Laptop bis zum Partner-Build, auf einem Fundament, in das du hineinwachsen kannst.

Edition	Für wen	Was du bekommst
Community	Einzelpersonen, auf dem eigenen Rechner	Das komplette Agententeam, mit Wissen und Kontrolle lokal gehalten.
Team	Organisationen, die zusammenarbeiten	Geteiltes Wissen, Nutzerprofile, Berechtigungen und gemeinsame Skills. Serverseitiges Deployment ist Teil der geplanten Architektur.
Collaborator	Partner, die das System erweitern	Repository-Zugriff, um Agenten, Skills und Adapter beizutragen, und das OS für eigene Kunden anzupassen.

09Für Entwickler

Offene Architektur. Bewusst einfacher Betrieb.

Alles ist eine versionskontrollierte Datei, und die Modellebene ist eine Konfigurationsentscheidung, kein Neubau.

Ebene	Wie es funktioniert
Lokale Laufzeit	Eine Node-Oberfläche plus headless Agent-Läufe, heute auf einem lokalen Rechner. Serverseitiges Team-Deployment ist geplant.
Ein Origin	Oberfläche und Chat teilen sich eine Adresse, Chat eingebunden unter `/chat`. Einfacher zu betreiben und abzusichern.
Zugriffsschutz	Login-Schutz, sitzungsbasierte Authentifizierung und CSRF-Schutz.
Modellebene	Anthropic, OpenAI oder Open-Source-Modelle über Azure Foundry. Wechsel ist Konfiguration, kein Neubau.
Agenten-Berechtigungen	Routing-Policies legen fest, welche Ordner und Tools jeder Agent erreichen darf, verwaltet über die Oberfläche.
MCP-Konnektoren	Gmail, Calendar, Drive, Notion, Adobe und interne Systeme über einen offenen Standard.
Adapter	Starte mit einem CSV-basierten CRM und wachse in Salesforce, Microsoft 365 oder andere Enterprise-Systeme.
Alles ist eine Datei	Agenten, Skills, Wissen und Konfiguration als versionskontrollierter Text. Verteilung läuft über Git.

10Betriebsmodell

Das Betriebsmodell hinter verlässlicher KI-Arbeit.

Fünf Dinge, die noch halten, wenn der Neuigkeitseffekt verflogen ist.

Ein Zugangspunkt

Ein einziger Ort, um KI-Arbeit zu starten und zu koordinieren.

Wissen, das du kontrollierst

Offene Dateien, lokaler Besitz, portable Daten.

Qualität von Anfang an

Reviews, Freigaben und Guardrails direkt im Workflow.

Freie Modellwahl

Modelle und Anbieter bleiben austauschbar.

Ein Fundament, das skaliert

Von individueller Nutzung bis zu Team-Workflows, dasselbe System.

Steadymade unterstützt die Einführung als Implementierungs- und Transformationspartner. Das OS liefert die Struktur. Unser Team hilft, sie in Rollen, Prozesse und den Arbeitsalltag einzubetten.

Sieh, wie das System zu deiner Arbeit passt.

Beginne mit einem Gespräch über deine echten Anwendungsfälle. Wir zeigen das System live und finden gemeinsam heraus, ob es zu deinen Workflows und Anforderungen passt.

01
Gespräch
30 Minuten zu deinen Anwendungsfällen, Workflows und Anforderungen.
02
Live-Demonstration
Das AI OS in Aktion, an Beispielen aus deinem Kontext.
03
Pilot
Ein abgesteckter, messbarer Start im Tagesbetrieb.

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