DeepFounder AI

DeepFounder AI beschreibt sich selbst als Softwarelabor mit zwei ineinandergreifenden Aufgaben: KI-Agenten zu bauen, die in der Produktion funktionieren, und die Infrastruktur zu schaffen, die diese Agenten zuverlässig macht. Die erste Hälfte umfasst Agenten für Kundenbetrieb, interne Automatisierung, Wissensabruf und geplante Berichte, fundiert in Forschung dazu, wie sich Agenten außerhalb der Demo verhalten. Die zweite Hälfte umfasst die Systeme, auf die Agenten angewiesen sind — persistenten Speicher, Issue-Tracking, Koordination und Storage —, bereitgestellt über schlichte Schnittstellen wie REST, MCP und CLI und geschrieben in Rust und Python.

Die öffentliche Produktlinie spiegelt diese Philosophie. desigma ist ein kostenloses, local-first Design-Tool, vollständig in Rust geschrieben und als Alternative zu Figma positioniert, mit Komponenten, Auto-Layout, Prototyping, Keyframe-Motion, Live-Zusammenarbeit und echtem .fig-Import. castor ist ein selbst gehosteter Python-KI-Agent, der sich direkt in Geschäftsworkflows einfügen lässt und auf einem Laptop, einer Workstation oder deinem eigenen Server läuft. mnemos bietet Cloud-Speicher für Agenten als persistentes Wiki mit Quellen und Index, während LineAgent ein Issue-Tracker ist, der für Agenten gebaut wurde, die ihre Arbeit selbst erfassen, triagieren und schließen.

Über den Agenten-Stack hinaus veröffentlicht das Labor auch Android-Tablet-Apps — ein Zeichenstudio, ein Frame-für-Frame-Animationswerkzeug, eine App, die Handschrift in Notensatz verwandelt, einen USB-MIDI-Controller und einen Synthesizer —, die alle die Arbeit lokal halten, statt sie in die Cloud zu schieben. Die erklärten Prinzipien sind standardmäßig selbst gehostet, standardmäßig offen und klein und exakt: ein kleines Team, schlichte Schnittstellen und langweiliger, verlässlicher Storage.