Session Intelligence
Reasoning, Sprache und Generierung gehören zum Modell. Ohne persistente Arbeitsumgebung bleiben Projektzustand, Dateien, Rollen und Arbeitshistorie über Sitzungen und Tools fragmentiert.
MetaCloud ist der erste persistent AI-Schritt. MetaCore OS ist ein multidimensionaler Betriebskern um das gewählte AI-Modell. Es verbindet persistenten Arbeitszustand, Kontext, AI Personas, Simulation, Koordination, Tools, Integrationen und Ergebnisprüfung in einer gesteuerten Umgebung.
MetaCore ändert keine foundation-model weights. Um die gewählte Intelligenz herum schafft es eine Arbeitsumgebung: persistent workspace, Kontext, eine dauerhafte Rolle, Simulation, Integrationen und einen überprüfbaren Betriebszyklus.
Reasoning, Sprache und Generierung gehören zum Modell. Ohne persistente Arbeitsumgebung bleiben Projektzustand, Dateien, Rollen und Arbeitshistorie über Sitzungen und Tools fragmentiert.
MetaCore kann das gewählte Modell mit einer persistenten Arbeitsrolle umhüllen: Kontext, Projekt, Spezialisierung, Zugriffsgrenzen und Arbeitskontinuität. Model weights ändern sich nicht — die Arbeitsumgebung schon.
Eine AI Persona kann mit anderen AI-Rollen, Menschen, Simulationen, Arbeitssystemen und Tools in einer koordinierten Betriebsumgebung arbeiten.
Öffentlich zeigen wir nur das Plattformergebnis und die Hauptrichtungen. Jede Richtung kann nach Bedarf von Mensch, Team oder Organisation aktiviert werden; konkrete interne Mechanismen, Regeln und Implementierung bleiben unter der Oberfläche.
Die erste Schicht, in der AI-Arbeit einen Ort zum Fortbestehen hat: Dateien, Projektzustand, Outputs, Artefakte und Handoffs über autorisierte Sitzungen hinweg.
AI kann den für die Aufgabe nötigen Kontext von Mensch, Projekt, Team oder Organisation nutzen und von einem geprüften Zustand fortsetzen — nicht von null.
Das gewählte Modell kann als persistente AI Persona mit klarem Zweck, Spezialisierung, Projektkontext und klaren Nutzungsgrenzen wirken.
Szenarien, Personas, Workflows und Integrationsideen können getestet, verglichen und geprüft werden, bevor sie in einen realen Arbeitsprozess übernommen werden.
MetaCore kann AI Personas, Menschen, Prozesse und Handoffs um ein gemeinsames Ziel koordinieren — vom einzelnen Nutzer bis zur Organisationsarbeitsstruktur.
Autorisierte APIs, MCP, Arbeitssysteme und Execution-Umgebungen können zusammen mit Zugriffsgrenzen, Sicherheit, Audit und Ergebnisprüfung verbunden werden.
MetaCloud 1GB · 1 250 KR / Mon. Kapazität ist nur ein technisches Limit. Der echte Wert ist ein privater Arbeitsbereich, Kontinuität und ein Weg zu tieferen MetaCore-Fähigkeiten — ohne dem Nutzer die interne Plattformküche zu zeigen.
Beginnen Sie mit einer kleinen, klaren Schicht. Wenn reale Arbeit den Bedarf zeigt, verbinden Sie nur die MetaCore-Richtungen, die Nutzen bringen: Persona, Spezialisierung, Simulation, Teamkoordination, Integrationen und Execution.
Playground und Szenariosimulation sind ein Zwischenraum zwischen Idee und realem Workflow. Hier können Sie Persona-Rolle, Kontext, Modell, Arbeitsablauf oder Integrationsoption ändern, das Ergebnis vergleichen und erst dann wählen, was in die tägliche Arbeit übernommen werden soll.
Erproben Sie unterschiedliche AI roles und Spezialisierungen, ohne den Kernarbeitsprozess umzuschreiben.
Führen Sie alternative Szenarien aus, vergleichen Sie Entscheidungen und sehen Sie, was sich wirklich ändert.
Testen Sie, wie Mensch, AI Persona, Team und Tools Arbeit aneinander übergeben.
Wechseln Sie das AI-Modell bei Bedarf und behalten Sie dieselbe Projektrichtung und persistente Arbeitsumgebung.
Die Capability-Oberfläche wird nach Produkt, Plan und autorisiertem Nutzungsszenario zusammengesetzt. Nicht jeder Nutzer erhält alles aktiviert — MetaCore wächst mit realem Arbeitsbedarf.
Projekt-State, Dateien, Outputs, Checkpoints und Handoffs können über eine einzelne AI-Sitzung hinaus fortbestehen.
AI kann mit dem für die Aufgabe nötigen Kontext von Mensch, Projekt, Team oder Organisation arbeiten.
Das gewählte Modell kann als persistente Arbeitsrolle mit Zweck, Spezialisierung und Projektkontinuität wirken.
Domänen- oder aufgabenspezifische AI-Fähigkeiten können an die gemeinsame Umgebung angebunden werden.
Szenarien, Personas und Arbeitsmethoden können vor breiterer Anwendung erprobt und verglichen werden.
AI roles, Menschen und Workflows können um ein gemeinsames Projekt und klares Ergebnis koordiniert werden.
Autorisierte Integrationen können AI mit Anwendungen, Diensten und anderen Arbeitssystemen verbinden.
Wenn der Plan es vorsieht, kann AI von Analyse zu Code, Dateien, Prozessen und realen Arbeitsartefakten übergehen.
Teams können eine gemeinsame Projektrichtung, Entscheidungskontinuität und klarere Handoffs behalten.
Zugang, Nutzungsgrenzen und menschliche Kontrolle bleiben von der AI capability selbst getrennt.
Das Ergebnis kann geprüft, mit dem Ausgangszustand verglichen und anhand realer Veränderung bewertet werden.
MetaCore ist um austauschbare AI-Intelligenz herum gestaltet: das Modell kann wechseln, während Arbeitskontext und Umgebung nicht neu beginnen müssen.
MetaCloud ist nicht das gesamte MetaCore. Es ist die erste persistent-workspace-Schicht. Danach kann dieselbe MetaCore Platform zu einer professionellen, team- oder tief integrierten MetaCore-OS-Umgebung zusammengesetzt werden.
Der erste Schritt für jemanden, der möchte, dass AI-Arbeit eigenen Raum und Kontinuität hat.
Für ein Unternehmen, das keine separaten Chatbots will, sondern eine koordinierte AI-Arbeitsstruktur um reale Prozesse.
Für Organisationen, die eine individuelle AI-Betriebsumgebung, Mehrsystem-Koordination und tiefere Integration brauchen.
MetaCore LAB ermöglicht, neue AI-operating-Richtungen zu erforschen und zu testen, ohne den Nutzer mit experimenteller Architektur zu überlasten. Auf der öffentlichen Seite behalten wir die Produktrichtung; interne Umsetzung und Forschungsdetails bleiben in einer separaten Umgebung.
MetaCore ist keine einzelne Vertikale. Plattformrichtungen können für Mensch-, Team-, Business-, Bildungs- oder Physical-AI-Arbeit zusammengesetzt werden.
AI Personas, Prozesse, Operatoren, Integrationen und eine Team-Arbeitsumgebung.
→ ACADEMY / EDUCATIONLernen, Ausbildung von Business-AI-Operatoren, AI-Arbeitsstruktur und Kontinuität.
→ PHYSICAL AIAI-Arbeitskontinuität und Koordination für Robotik, Geräte und physische Systeme.
→ TEAMSTeams, AI Personas, Entscheidungskontinuität und gemeinsamer organisatorischer Arbeitskontext.
→Starten Sie mit einem 1-GB persistent AI workspace. Dann wachsen Sie nach realem Bedarf AI Persona, Playground, Spezialisierung, Teamkoordination, Integrationen und Execution — und behalten eine fortlaufende MetaCore-Arbeitsumgebung.