Graft AI
Graft AI verwandelt Legacy-, interne, Desktop- und reine Browser-Software-Schnittstellen in stabile, gesteuerte, prüfbare Tools, die KI-Agenten zuverlässig aufrufen können – in Ihrer Umgebung mit versionierten Verträgen und Richtlinienkontrollen.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 17, 2026
Was ist Graft AI
Graft AI ist eine Unternehmens-KI-Infrastruktur, die darauf ausgelegt ist, die Software, die Ihr Unternehmen betreibt, für KI-Agenten nutzbar zu machen, insbesondere wenn diese Software keine APIs hat oder schwer zu integrieren ist (z. B. ERPs, Mainframes, Desktop-Anwendungen, Webportale, virtuelle Desktops und dateibasierte Workflows). Anstatt ein Ersatzprojekt oder Änderungen an den Quellsystemen zu erfordern, erstellt Graft eine zuverlässige „Aktionsschicht“ über echten Benutzeroberflächen, damit Agenten Geschäftsvorgänge konsistent ausführen können. Es wurde unter Berücksichtigung von Unternehmensanforderungen entwickelt, einschließlich stabiler Tool-Verträge, Berechtigungsbewusstsein, vollständiger Prüfbarkeit und einer Sicherheitslage, bei der es in Ihrer Umgebung ausgeführt wird und Ihre Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben.
Hauptfunktionen von Graft AI
Graft AI ist eine Unternehmens-KI-Infrastruktur, die reale Benutzeroberflächen – insbesondere ältere, interne, Desktop-, Mainframe- und reine Browser-Systeme – in zuverlässige, verwaltete Tools umwandelt, die KI-Agenten aufrufen können. Es erstellt eine "lebende Karte" von Workflows (Fähigkeitsgraph), kompiliert stabile, versionierte Tool-Verträge mit klaren Schemata und idempotentem Verhalten und fügt Richtliniendurchsetzung, Genehmigungen, Auditing und Verifizierung von realen Quellsystemeffekten hinzu. Es wurde entwickelt, um in Ihrer Umgebung zu laufen, und zielt darauf ab, Agenten die konsistente Ausführung von Mehrschrittoperationen zu ermöglichen, ohne bestehende Systeme zu ersetzen oder neu zu schreiben.
Schnittstelle-zu-Tool-Konvertierung: Transformiert ältere oder reine UI-Workflows (Desktop-Anwendungen, Webportale, VDI, interne Tools) in aufrufbare Agenten-Tools, ohne das Quellsystem zu ändern oder ein Ersatzprojekt zu erfordern.
Fähigkeitsgraph ("lebende Karte"): Bildet Schnittstellenzustände, Übergänge, Regeln und Effekte ab, sodass einzelne Agenten oder Multi-Agenten-Systeme Operationen konsistent über komplexe Workflows ausführen können.
Stabile, versionierte Tool-Verträge: Kompiliert Workflows in typisierte, schemabasierte Tools (z. B. MCP-kompatibel) mit Zuverlässigkeitseigenschaften wie Wiederherstellungsverhalten und Idempotenz, um doppelte Effekte bei Wiederholungsversuchen zu verhindern.
Governance: Richtlinien, Rollen und Genehmigungen: Setzt Grenzen wie den Zugriff mit den geringsten Rechten, rollenbasierte Berechtigungen und Genehmigungsanforderungen vor Schreibaktionen durch, um Agenten zu helfen, sicher in regulierten Umgebungen zu agieren.
Prüfbarkeit und Aktionsprotokollierung: Bietet einen vollständigen Audit-Trail mit vollem Kontext für jeden Schritt, den ein Agent unternimmt, und unterstützt so die Nachvollziehbarkeit, Überwachung und operative Aufsicht.
Effektverifizierung und Drift-Behandlung: Verifiziert Ergebnisse mit unabhängigen Beweisen (z. B. Quelldatensatz + ID) und isoliert UI-Drift durch Neuzertifizierung von Adaptern, während der Tool-Vertrag über App-Versionen hinweg stabil bleibt.
Anwendungsfälle von Graft AI
Finanz- und Betriebsautomatisierung (ERP ohne APIs): Ermöglichen Sie Agenten, Rechnungen zu erstellen, Bestellungen aufzugeben, Rechnungen abzurufen oder Kundendatensätze in älteren ERP-Systemen, denen moderne APIs fehlen, mit Genehmigungen und Audit-Protokollen zu aktualisieren.
Mainframe-Transaktionsausführung: Lassen Sie Agenten Mainframe-Abfragen und -Transaktionen über verwaltete, stabile Tool-Schnittstellen ausführen, wodurch die manuelle Terminalarbeit reduziert und gleichzeitig die Nachvollziehbarkeit der Aktionen gewährleistet wird.
Kundenservice in internen Portalen: Automatisieren Sie wiederkehrende Portalaufgaben (Anmelden, Navigieren, Formulare ausfüllen, Status extrahieren), damit Support-Agenten Fälle in reinen Browser-internen Systemen schneller lösen können.
Back-Office-Verarbeitung auf virtuellen Desktops/Desktop-Anwendungen: Verwandeln Sie komplexe, klickintensive Desktop-Workflows (oft über VDI zugänglich) in zuverlässige Agentenaktionen für Ansprüche, Onboarding oder Kontenpflegeprozesse.
Dateibasierte und Berichts-Workflows: Wandeln Sie Exporte und dateigestützte Prozesse in Echtzeit-Agenten-Tools um – z. B. das Abrufen von Daten aus Berichten und das Zurückschreiben von Aktualisierungen in Systeme – ohne neue Integrationen zu erstellen.
Vorteile
Funktioniert mit Systemen, die Sie nicht ersetzen können (Legacy, intern, nur UI), ohne Quellcode neu zu schreiben oder neue APIs zu verwenden.
Zuverlässigkeit und Governance auf Unternehmensebene (stabile Verträge, Idempotenz, Genehmigungen, Audit-Trail).
Läuft in Ihrer Umgebung mit einer starken Datenkontrolle (Ihre Daten bleiben Ihre; keine Schulung mit Ihren Daten).
Nachteile
Erfordert Workflow-Mapping/-Zertifizierung und fortlaufende Adapter-Neuzertifizierung bei UI-Änderungen (operativer Aufwand).
Am besten geeignet für klar definierte, wiederholbare Workflows; hochvariable oder mehrdeutige UI-Prozesse können schwieriger zuverlässig zu gestalten sein.
Die Positionierung als private Beta/Early Access kann die sofortige Verfügbarkeit oder die Breite der unterstützten Szenarien einschränken.
Wie verwendet man Graft AI
1) Treten Sie der privaten Beta bei / erhalten Sie Zugang: Gehen Sie zu https://graft.axcelner.com/ und senden Sie Ihre geschäftliche E-Mail-Adresse, um Zugang anzufordern. Bereiten Sie einen konkreten Workflow in einem System vor, das Ihre Agenten derzeit nicht bedienen können (z. B. „Rechnung in Ledger ERP 7.4 erstellen“).
2) Wählen Sie einen Ziel-Workflow in einem realen Quellsystem: Wählen Sie eine einzelne End-to-End-Aufgabe aus, die derzeit über eine Benutzeroberfläche (Desktop-Anwendung, Webportal, virtueller Desktop, Mainframe-Terminal, internes Tool oder Datei-/Export-Workflow) ausgeführt wird. Definieren Sie die beabsichtigte Aktion (z. B. create_order, create_invoice) und den erwarteten Effekt im Quellsystem (z. B. „Erstellt genau eine Rechnung und gibt die Rechnungs-ID zurück“).
3) Verbinden Sie Graft in Ihrer Umgebung mit dem System: Stellen Sie Graft in Ihrer Umgebung bereit/führen Sie es aus, damit der Workflow beobachtet und ausgeführt werden kann, ohne das Quellsystem zu ändern. Ziel ist eine kontrollierte Verbindung, bei der die Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben (keine Neuschreibung des Quellsystems erforderlich).
4) Lassen Sie Graft die Schnittstelle wahrnehmen: Lassen Sie Graft die reale Benutzeroberfläche mithilfe von Vision-/Zugänglichkeits-/Zustandssignalen beobachten, damit es die Bildschirme und relevanten Felder/Schaltflächen für den Workflow zuordnen kann. Dies führt zu einem „gemappten“ Verständnis der beteiligten Schnittstellenzustände.
5) Erstellen Sie den Fähigkeitsgraphen für den Workflow: Graft verknüpft den Workflow in einem Fähigkeitsgraphen: die Übergänge zwischen den UI-Zuständen, die Regeln/Einschränkungen und die Auswirkungen jedes Schritts. Dies erstellt eine lebendige Karte, wie Arbeit durch Ihr System fließt.
6) Kompilieren Sie einen stabilen Tool-Vertrag (Schema + Zuverlässigkeitsgarantien): Graft kompiliert den Workflow in ein stabiles, versioniertes Tool mit einem typisierten Schema (Eingaben wie customer_id, amount, currency enum) sowie Wiederherstellungsverhalten und Idempotenz, damit Wiederholungsversuche keine doppelten Effekte erzeugen.
7) Definieren und erzwingen Sie Richtliniengrenzen: Konfigurieren Sie Governance-Kontrollen wie Genehmigungen für Schreibaktionen, Rollen-/Berechtigungsbewusstsein und Grenzen/Einschränkungen. Dies stellt sicher, dass das Tool Rollen, Regeln und Least-Privilege-Zugriff respektiert.
8) Überprüfen Sie den Quell-Effekt mit unabhängigen Beweisen: Führen Sie eine Überprüfung durch, damit der behauptete Effekt des Tools anhand des realen Anwendungszustands nachgewiesen wird. Graft verwendet unabhängige Beweise (z. B. Quelldatensatz + zurückgegebene Rechnungs-/Bestell-ID). Der Adapter kann sich nicht selbst zertifizieren.
9) Führen Sie Konformitätstests durch und zertifizieren Sie das Tool: Führen Sie das Konformitätspaket für das generierte Tool aus, um das Verhalten über unterstützte Anwendungsversionen hinweg zu bestätigen (z. B. „erstellt genau einen Datensatz“, „Idempotenzschlüssel bei Wiederholung wiederverwendet“, „unerwarteter UI-Zustand stoppt vor der Übermittlung“, „zurückgegebene ID stimmt mit dem Quellsystem überein“). Markieren Sie das Tool als zertifiziert, sobald die Prüfungen bestanden sind.
10) Stellen Sie den Workflow als ein stabiles MCP-Tool für Agenten bereit: Veröffentlichen Sie das zertifizierte, versionierte Tool (z. B. [email protected]), damit Agenten ein stabiles MCP-Tool aufrufen, anstatt die Benutzeroberfläche jedes Mal neu zu entdecken. Agenten verwenden jetzt das typisierte Schema und erhalten konsistente Ausgaben.
11) Führen Sie das Tool aus Ihrem Agenten-Stack mit Genehmigungen und Audit-Protokollierung aus: Lassen Sie Ihre Agenten das Tool für reale Aufgaben aufrufen (z. B. create_order, update_customer, get_invoice, cancel_order). Stellen Sie sicher, dass die erforderlichen Genehmigungen vor dem Schreiben eingeholt werden. Überprüfen Sie den vollständigen Audit-Trail/Aktionsprotokoll mit vollständigem Kontext für jeden Schritt.
12) Behandeln Sie UI-Drift durch Neuzertifizierung (Vertrag bleibt stabil): Wenn sich die Quell-UI ändert (z. B. UI v7.5 geändert), isolieren Sie die Drift und zertifizieren Sie den Adapter neu. Der stabile Vertrag/Tool-Schema bleibt unverändert, während Graft die Zuordnung aktualisiert und die Konformität erneut überprüft.
Graft AI FAQs
Graft AI ist eine Enterprise-AI-Infrastruktur, die veraltete, interne, Desktop- und reine Browser-Software-Workflows in sichere, stabile Tools umwandelt, die KI-Agenten aufrufen können.
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