Artikel
Wie eine Multi-Agenten-KI-Content-Pipeline diese Fallstudienseite erstellt hat
Dec 26
8
KI-Integrationsprojekt
Fallstudie . 2025
Ultron-Orbit
Aufbau einer lebendigen, Sci‑Fi‑nativen KI‑Schicht für das Web
01
Was ist Ultron-Orbit?
und was ist seine Vision?
Eine ständig aktive, multimodale KI‑Ebene, die jede Website in eine lebendige, reaktionsfähige Intelligenz verwandelt.
In aktiver Entwicklung: Zunächst auf DISEECs eigener Website ausgerollt, gefolgt von einer Open‑Source‑Veröffentlichung.
Ersetze statische Suchleisten und starre Navigation durch einen KI-„Web Keeper“, der sieht, zuhört, versteht und im gesamten Surf-Erlebnis handelt.
Was wäre, wenn die Website wie ein KI‑Co‑Pilot agierte? Zuhörend, beobachtend und bereit zu handeln, noch bevor du fragst?
Legacy-Websites wurden um Formulare, Filter und ein armseliges Suchfeld herum gebaut. Du tippst. Du hoffst. Du kramst dich durch Seiten. Vielleicht gibst du auf.
ULTRON‑Orbit stellt eine andere Frage:
Was wäre, wenn die Website wie ein KI‑Co‑Pilot agierte? Zuhörend, beobachtend und bereit zu handeln, noch bevor du fragst?
1
— Es versteht deine Absicht, nicht nur deine Schlüsselwörter.
2
— Es versteht deine Absicht, nicht nur deine Schlüsselwörter.
3
— Es versteht deine Absicht, nicht nur deine Schlüsselwörter.
4
— Es versteht deine Absicht, nicht nur deine Schlüsselwörter.
02
Suchleisten sind tot
Traditionelles Web‑UX nimmt an, Nutzer könnten ihre Bedürfnisse perfekt in eine Suche fassen und würden Seiten durchforsten, um es zu finden.
Schlecht bei Nuancen: „Ich will etwas wie die Schuhe, die ein Freund von mir trägt…“
Versteht Frustration, Verwirrung und Absicht nicht.
Also....
Wir wollten etwas radikal anderes: Eine Schicht, die lernt, sich anpasst und in Echtzeit mit dem Nutzer zusammenarbeitet.
Dann...
Wir wollten etwas radikal anderes: Eine Schicht, die lernt, sich anpasst und in Echtzeit mit dem Nutzer zusammenarbeitet.
tadaaa
Wir wollten etwas radikal anderes: Eine Schicht, die lernt, sich anpasst und in Echtzeit mit dem Nutzer zusammenarbeitet.
In Wirklichkeit ist die traditionelle Suche sperrig und übersieht subtile Hinweise, die die wahre Absicht eines Nutzers verraten. Wir stellten uns eine dynamische Ebene vor, die sich mit dem Nutzer entwickelt und Echtzeit‑Hilfen anbietet.
03
Das Konzept: ULTRON‑Orbit — der KI‑Keeper der Website
Es beobachtet Nutzerinteraktionen, verfolgt Mausbewegungen, Scroll‑Verhalten und Verweilzeiten, um Muster wie Zögern bei CTAs, Seitenschleifen oder abgebrochene Formulare zu erkennen. Diese Mikro‑Muster liefern wertvolle Erkenntnisse über das Nutzerverhalten.
Es versteht die Nutzerabsicht, indem es erkennt, wenn jemand verloren, neugierig oder feststeckt. Indem es Ziele wie Einkaufen, Recherchieren, Vergleichen, Informieren oder Erkunden ableitet, gewinnt es ein tieferes Verständnis der Nutzerbedürfnisse.
Es handelt, indem es UI‑Elemente anpasst, die Navigation vereinfacht und nächste Schritte hervorhebt. Proaktiv bietet es Hilfe, Vorschläge, Zusammenfassungen und Abkürzungen an. Es kann auch Aktionen ausführen wie Formulare ausfüllen, die Seite durchsuchen, Warenkörbe vorbereiten und Workflows auslösen.
Finde mir diesen Schuh
Ich sehe, du steckst fest
Es weiß bereits, warum ich hier bin
Es beobachtet Nutzerinteraktionen, verfolgt Mausbewegungen, Scroll‑Verhalten und Verweilzeiten, um Muster wie Zögern bei CTAs, Seitenschleifen oder abgebrochene Formulare zu erkennen. Diese Mikro‑Muster liefern wertvolle Erkenntnisse über das Nutzerverhalten.
Es versteht die Nutzerabsicht, indem es erkennt, wenn jemand verloren, neugierig oder feststeckt. Indem es Ziele wie Einkaufen, Recherchieren, Vergleichen, Informieren oder Erkunden ableitet, gewinnt es ein tieferes Verständnis der Nutzerbedürfnisse.
Es handelt, indem es UI‑Elemente anpasst, die Navigation vereinfacht und nächste Schritte hervorhebt. Proaktiv bietet es Hilfe, Vorschläge, Zusammenfassungen und Abkürzungen an. Es kann auch Aktionen ausführen wie Formulare ausfüllen, die Seite durchsuchen, Warenkörbe vorbereiten und Workflows auslösen.
Suche
Unterstützung
Beratung
Zusammenfassen
Vorhersage
Anleitung
Navigation
Analysieren
04
Entwicklungsphasen
Phase 1 — Interne F&E
abgeschlossen
Während der F&E untersuchte das Team „echte KI fürs Web“ und kartierte Funktionen wie Suche, Unterstützung und Analyse. Prototypen umfassten Frustrationserkennung, Produkähnlichkeit und konversationelle Navigation.
aktiv
Phase 2 — Integration in die DISEEC‑Website
In Bearbeitung
Während der F&E untersuchte das Team „echte KI fürs Web“ und kartierte Funktionen wie Suche, Unterstützung und Analyse. Prototypen umfassten Frustrationserkennung, Produkähnlichkeit und konversationelle Navigation.
Phase 3 — Open‑Source‑ und browserbasierte Experimente
geplant
Während der F&E untersuchte das Team „echte KI fürs Web“ und kartierte Funktionen wie Suche, Unterstützung und Analyse. Prototypen umfassten Frustrationserkennung, Produkähnlichkeit und konversationelle Navigation.