Von einem Prompt zu drei Versorgungsvarianten, in unter zehn Minuten.
Symphenys API ist vollständig dokumentiert, sodass ein KI-Assistent ein Projekt aufbauen, Szenariovarianten aufsetzen und einen Optimierungslauf starten kann. Am anderen Ende ändert sich nichts: Dasselbe Optimierungsmodul löst das Modell, ob es ein Mensch oder ein Assistent zusammengestellt hat.
Ein Assistent setzt das Modell auf. Sympheny löst es.
Ein Prompt, drei Versorgungsvarianten — Gaskessel, Wärmepumpe mit Dach-PV und Fernwärme — aufgesetzt über die dokumentierte API. Clip ohne Ton; jeder Schritt ist im Bild beschriftet.
Details und die vollständige Anleitung finden Sie in unserer Dokumentation →Fünf Schritte, vom schriftlichen Briefing zu drei Szenarien, bereit zur Optimierung.
Ein realer Aufbau von Anfang bis Ende: ein Briefing in normaler Sprache, die Annahmen, die der Assistent zurückmeldet, und drei Szenarien, bereit zur Optimierung.
«Füge nach Schritt 1 einen neuen Schritt ein, der jedes Projekt auflistet…» — und der Wizard hat ihn.
KI hilft Ihnen beim Aufbau der Oberfläche. Sympheny optimiert deterministisch, wie immer.
Eine Light App ist eine kleine, fokussierte Oberfläche, die auf Sympheny aufsetzt — ein Wizard in der Form der Studie, die Ihr Team tatsächlich rechnet, statt der ganzen Plattform. Sie bauen sie, und Sie ändern sie, im Light App Editor.
Der Clip zeigt, wie eine davon geändert wird. Eine schriftliche Anweisung fügt einem bereits ausgelieferten Wizard mit vier Schritten einen Schritt hinzu, die Schritte darunter werden neu nummeriert, und zwei Sekunden später ist die neue Ansicht live. Der neue Schritt ist echt und keine Attrappe: Er listet jedes Projekt im Konto auf, direkt aus Sympheny.
Ein bereits ausgelieferter Wizard mit vier Schritten erhält aus einer einzigen schriftlichen Anweisung einen fünften, zwei Sekunden später ausgeliefert und direkt aus Sympheny geladen. Clip ohne Ton; jeder Schritt ist im Bild beschriftet. Zu sehen ist, wie eine bestehende App erweitert wird, nicht wie eine bei null gebaut wird.
Sprechen Sie mit uns über KI für Ihre eigene Light App →Alles, was ein Agent braucht, ist bereits dokumentiert.
Zwei der drei stehen bereits heute bereit. Der MCP-Server, über den sich ein Assistent ohne eigene Verdrahtung anbinden lässt, kommt in den kommenden Wochen.
REST API
Alles, was die Plattform kann, ist über die dokumentierte API erreichbar — Projekte, Szenarien, Optimierungsläufe und Ergebnisse. Sie können es im Browser ausprobieren, bevor Sie eine Zeile Code schreiben.
REST API-Referenz →Python SDK
sympheny-toolbox, der offizielle Python-Client. Ausgearbeitete Anleitungen führen Sie von der Installation bis zum fertigen Optimierungslauf, das Login wird für Sie übernommen.
Python SDK-Anleitung →MCP-Server
Eine standardisierte Verbindung, damit ein Assistent Sympheny ohne eigene Verdrahtung erreicht. Die Einrichtung ist bereits dokumentiert; der Server wird in den kommenden Wochen ausgeliefert. Bis dahin leisten REST API und SDK dasselbe.
MCP-Einrichtung, vorab dokumentiert →Die Dokumentation ist so geschrieben, dass Maschinen sie ebenso lesen können wie Menschen.
docs.sympheny.com veröffentlicht llms.txt und llms-full.txt: die gesamte Dokumentation in einer Form, die ein KI-Assistent in einem Zug lesen kann, nach der llms.txt-Konvention.
Sie geben einem Assistenten also eine einzige URL, und er hat die Plattform im Kontext — Endpunkte, Modellstruktur und ausgearbeitete Beispiele —, statt die Website zu durchsuchen oder die Form einer API zu erraten.
Die Teile der Arbeit, die sich zu automatisieren lohnen.
Arbeiten mit KI-Assistenten und Agenten.
Kann ich Sympheny mit einem KI-Assistenten oder Agenten nutzen?
Ja. Sympheny stellt eine dokumentierte REST API und ein Python SDK bereit, sodass ein Assistent Szenarien anlegen, Optimierungsläufe starten und Ergebnisse zurücklesen kann. Ein MCP-Server kommt in den kommenden Wochen. Standardmässig ist nichts angebunden — Sie entscheiden, ob Sie es nutzen.
Kann ich eine Light App mit einem KI-Assistenten ändern?
Ja. Der Light App Editor nimmt eine Anweisung in normaler Sprache entgegen und ändert die App — der Clip oben ergänzt einen Wizard-Schritt, der jedes Projekt im Konto auflistet, ausgeliefert in zwei Sekunden. Zu sehen ist die Änderung an einer bereits bestehenden App; eine bei null zu bauen ist die längere Arbeit. So oder so bleibt die Optimierung dahinter unberührt: Dasselbe deterministische MILP-Optimierungsmodul löst das Modell.
Wenn ich einen Assistenten anbinde, wohin gelangen meine Daten?
Zu dem Anbieter, den Sie anbinden. Die Szenariodaten, die ein Assistent sendet und empfängt, laufen über diesen Anbieter, unter Ihrer Vereinbarung mit ihm, nicht unter unserer. Sympheny wählt den Anbieter nicht für Sie aus.
Ändert das Anbinden eines Assistenten meine Ergebnisse?
Nein. Ein Assistent kann ein Szenario aufbauen oder ändern, die Optimierung läuft aber immer auf demselben deterministischen MILP-Optimierungsmodul. Ein von einem Assistenten zusammengestelltes Szenario und dasselbe von Hand zusammengestellte Szenario liefern identische Ergebnisse.
Hinweis: Ein Assistent kann das Modell aufsetzen. Er löst es nie.
Muss ich Entwickler sein, um das zu nutzen?
Für API und SDK ja — oder Sie brauchen jemanden im Team, der es ist. Dass der Assistent das Skript schreibt, senkt die Hürde deutlich, aber jemand muss es weiterhin ausführen. Der MCP-Server nimmt diesen Schritt weg, sobald er ausgeliefert ist. Alle anderen arbeiten in der Web-App, in der dieselbe Optimierung läuft.
Sind unter zehn Minuten realistisch?
Für den gezeigten Aufbau ja: drei Varianten mit Bedarf aus der Datenbank, mit der API für den Assistenten verfügbar und jemandem, der weiss, was er modellieren will. Ein erster Versuch dauert länger, und der Optimierungslauf kommt obendrauf. Die Aussage betrifft das Aufsetzen von Szenarien, nicht ein fertiges Energiekonzept.
Wann startet der MCP-Server?
In den kommenden Wochen. Die Client-Einrichtung ist bereits dokumentiert, und der Endpunkt antwortet, sobald der Server ausgeliefert wird. Alles, was der Rundgang oben zeigt, funktioniert bereits heute ohne ihn. Wenn Sie erfahren möchten, wann er kommt, erwähnen Sie es in einem Demo-Gespräch.
Möchten Sie es an einem eigenen Projekt ausprobieren?
Starten Sie eine kostenlose Testversion und steuern Sie sie über die API, oder buchen Sie einen 30-minütigen AI Quick Start, kostenlos und unverbindlich, und wir gehen den Aufbau an einem Projekt durch, das Ihrem entspricht.