▸ Browser Use Agent · lokales Modell auf eigener GPU
Vier Systeme. Ein Auftrag.
Der Agent arbeitet ihn ab — nach Ihren Regeln.
Ein lokales Sprachmodell steuert den Browser: Es liest jede Seite, entscheidet nach Ihrer Richtlinie und füllt die Formulare aus, quer über Ticketsystem, ERP, Intranet und Fachportale. Ohne API, ohne Cloud, jeder Schritt mit Begründung protokolliert.
Zeitraffer, Leerlauf gekürzt · Echtzeit läuft im Bild mit · Trace-Zeilen original aus dem Lauf
So arbeitet der Agent
Lesen. Entscheiden. Handeln. Etwa alle fünf Sekunden.
Der Agent arbeitet wie eine Sachbearbeiterin am Browser: Seite ansehen, Regel nachschlagen, Feld ausfüllen, Ergebnis prüfen. Er schreibt dabei jede Absicht mit.
Schritt 1 — Lesen
Seitenstruktur statt Screenshot
Das Modell bekommt den Aufbau der Seite: Überschriften, Tabellen, Links und Eingabefelder, jedes Element mit einer festen Referenz. Das ist schneller und genauer als Pixel und funktioniert auch bei einem Host-Terminal im Browser.
> snapshot · TicketDesk > row "Kreditoren 6 6" > [bag5] link "Kreditoren"
Schritt 2 — Entscheiden
Begründung vor jeder Aktion
Vor jedem Schritt hält das Modell fest, was es vorhat und warum. Bei Verdacht folgt es der Richtlinie und nicht der E-Mail.
> „Mehrere Warnsignale bestätigt (Domain-Abweichung, LT-IBAN, Anrufsperre, Zeitdruck). Ich ändere nichts und melde an Compliance.“
Schritt 3 — Handeln
Formulare, verifiziert
Klicken, auswählen, ganze Formulare ausfüllen. Bei vielen Aktionen gibt der Agent gleich mit an, was danach auf der Seite stehen muss. Erscheint es nicht, korrigiert er.
> fill_form(Protokoll ID 11,
expect: "gespeichert")
> ✓ changed
> nächster Eintrag …
↻ Die Schleife läuft, bis die Aufgabe erledigt ist: in den drei Läufen 477 Modellaufrufe, im Schnitt 2,7 Sekunden Rechenzeit pro Aufruf.
Drei Läufe · komplett im Zeitraffer
Drei echte Aufgaben aus Finanzen, Zoll und IT-Migration.
Jeder Lauf beginnt mit einem Absatz Klartext, so wie man ihn einer Kollegin schreiben würde. Die Videos zeigen den vollständigen Lauf. Gekürzt sind nur Wartezeiten, die Echtzeit läuft im Bild mit.
Sechs Tickets zu Bankdatenänderungen, darunter zwei Betrugsversuche
„… bitte streng nach unserer Richtlinie FIN-07: Rückruf beim Lieferanten, Änderung im ERP, legitime Änderungen Frau Kessler zur Freigabe vorlegen, verdächtige Fälle an Compliance melden und nichts ändern.“Auftrag (gekürzt)
- Rückruf immer über die in der Akte hinterlegte Nummer, nicht über die Durchwahl aus der E-Mail
- 3 legitime Änderungen im ERP erfasst und zur Vier-Augen-Freigabe an die Finanzleitung gegeben
- Betrugsversuch erkannt: fremde Absender-Domain, litauische IBAN, „bitte nicht anrufen“. Nichts geändert, Compliance-Meldung
- Zweiter Fall: Beim Rückruf bestreitet die Lieferantin die Änderung. Wieder nichts geändert, Meldung an Compliance
- Zum Löschen vorgemerkten Kreditor bemerkt und den aktiven Stammsatz geändert
Ausfuhranmeldungen der Woche, mit Sanktionsprüfung und Green-Screen-Host
„Vorher alle Empfänger gegen die Sanktionsliste prüfen … im Ausfuhrportal bitte nur als Entwurf speichern, NICHT senden. Ist bei einer Sendung etwas kritisch, halte sie im Host an.“Auftrag (gekürzt)
- Host-Terminal per Funktionstasten bedient: Anmeldung, Versandliste, Auftragsdetails
- 10 Empfänger gegen die Sanktionsliste geprüft und jedes Ergebnis protokolliert
- Treffer erkannt: 90 % Namensähnlichkeit und identische Anschrift. Sendung im Host angehalten, Grund-Code 01
- Warennummern und Ursprungsländer aus dem Materialstamm, Gramm in Kilogramm umgerechnet
- Ausfuhranmeldungen nur als Entwurf gespeichert, nichts an den Zoll übermittelt
- Fehler: Zwei Sendungen der Folgewoche mit angemeldet, das Versanddatum wurde übersehen (siehe unten)
Zwölf hängengebliebene Kundenstammsätze vom Altsystem ins neue ERP
„Übernimm die Kunden nach unseren Migrationsregeln korrekt ins neue ERP … Danach bitte jeden Protokolleintrag aktualisieren: Status, neue Kundennummer und eine kurze Bemerkung.“Auftrag (gekürzt)
- Dublette über die identische USt-IdNr. erkannt und zusammengeführt, mit den Daten des jüngeren Satzes
- Gleicher Name, aber andere USt-IdNr.: keine Dublette, eigener Kunde angelegt
- Vorhandene Kopfsätze korrigiert statt doppelt angelegt
- Gesperrten Kunden nicht übernommen. Für einen unbekannten Zahlungscode Rückfrage statt Raten
- Daten bereinigt: „D-24937“ → 24937, „DÄN“ → DK, Leerzeichen aus der USt-IdNr. entfernt
Offen gezählt
Ein Fehler in 41 Prüfpunkten. Und warum er nicht durchgekommen wäre.
Ein Demo-Agent ohne Training ist nicht fehlerfrei. Entscheidend ist, dass Fehler sichtbar werden, bevor sie Schaden anrichten.
Der Fehler
Zwei Sendungen zu früh angemeldet
In Lauf B hat der Agent auch zwei Aufträge mit Versand am 03.11. und 05.11. als Ausfuhranmeldung vorbereitet. Die gehörten zur Folgewoche.
Weil der Auftrag „nur Entwurf, nicht senden“ lautete, lagen beide Vorgänge beim Zoll-Verantwortlichen zur Prüfung. Übermittelt wurde nichts.
Die Eingriffe
Viermal „Weiter“, sonst nichts
Die Agenten-Software hält nach einer festen Zahl von Runden an. An dieser Stelle wurde „Weiter“ geklickt: in Lauf A einmal, in B zweimal, in C einmal.
Ansonsten gab es keine Hilfestellung und keine Korrektur von außen.
Die Selbstkontrolle
Eigene Abweichung gemeldet und behoben
In Lauf C setzte der Agent für einen gesperrten Kunden zunächst den falschen Status. Beim Abgleich mit Regel 3 hat er das selbst bemerkt, im Bericht gemeldet und anschließend korrigiert.
Technik & Voraussetzungen
Ein Browser. Ein lokales Modell. Keine Schnittstelle.
Arbeitet dort, wo Ihre Leute arbeiten
Ticketsystem, Web-ERP, Intranet-Listen, Behördenportal oder Terminal-Emulation: Was im Browser läuft, kann der Agent bedienen. Ein Integrationsprojekt ist dafür nicht nötig.
Untrainiert, der Auftrag ist ein Absatz Klartext
Die Videos zeigen das Modell ab Werk: kein Feintuning und keine Beispiel-Läufe. Die Regeln liest der Agent selbst aus Ihrem Intranet, zum Beispiel Richtlinie FIN-07 oder das Migrations-Wiki.
Datenschutz per Architektur
Seiteninhalte, IBANs, Kundendaten und Protokolle bleiben auf Ihrer Hardware. Das Modell läuft lokal, nichts geht an einen Cloud-Anbieter.
Leitplanken aus dem Auftrag
„Nur Entwurf“, „Vier-Augen-Freigabe“, „im Zweifel melden“: Der Agent hält sich an die Grenzen, die Sie ihm setzen. Die letzte Entscheidung bleibt beim Menschen.
Sieht aus wie 1994. Läuft mit KI von 2026.
Vom Demo-Agenten zum Produktivsystem
Für jeden Workflow: destilliert, evaluiert, abgesichert.
Das untrainierte Modell zeigt, was möglich ist, inklusive des einen Fehlers. Für den Produktivbetrieb destillieren wir das Wissen Ihres konkreten Ablaufs in ein kleines, spezialisiertes Modell. Das ist schneller und günstiger, und die Qualität ist belegt.
Ihr Workflow
Aufnehmen & verstehen
Wir erfassen den Ablauf mit Fachbereich und Bestandssystemen, inklusive Richtlinien und Sonderfällen, die in keinem Handbuch stehen.
Distillation
Wissen verdichten
Aus Läufen des großen Modells wird ein kleines, spezialisiertes Modell trainiert, zugeschnitten auf genau Ihre Masken und Regeln.
Produktivbetrieb
Messbar & abgesichert
Jede Version wird gegen Ihre realen Fälle evaluiert, mit dokumentierter Genauigkeit je Prozessschritt, bevor sie produktiv arbeitet.
Evaluierte Genauigkeit
Feste Prüfpunkte aus Ihrem Alltag, wie die 41 auf dieser Seite, werden bei jeder Änderung automatisch nachgemessen.
Guardrails
Entwurf statt Absenden, Freigabe durch einen Menschen, Abbruch bei Unsicherheit: Was der Agent nicht sicher weiß, führt er nicht aus. Er meldet es.
Lückenloses Protokoll
Jede Seite, jedes abgeschickte Formular und jede Absicht wird mit Zeitstempel gespeichert. Das Protokoll ist revisionsfähig und maschinenlesbar.
Nächster Schritt
Welchen Ablauf im Browser dürfen wir für Sie automatisieren?
Schildern Sie uns Ihren Workflow. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob er sich für einen Browser Use Agent eignet und was eine destillierte, evaluierte Lösung kosten würde.
Demo: fiktive Firmen, Personen, IBANs und Systeme auf localhost · Läufe vom 29.10.2026 ·Agent Nanobrowser 0.3.0 · Modell Qwen3.8-Flash-Next, lokal