ARTEMIS auf GitHub: 99 Prozent Erfolgsquote bei Android-Steuerung
Veröffentlicht am: 09.09.2026 um 08:12 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Google hat das KI-Automatisierungs-Framework ARTEMIS auf GitHub als Open Source veröffentlicht. Die Software steuert Android-Geräte über natürliche Sprache und richtet sich damit an Entwickler, die Abläufe auf mobilen Endgeräten automatisieren wollen.
Hohe Erfolgsquote im Benchmark
Im AndroidWorld-Benchmark, der mehr als 20 Apps und über 100 Aufgaben umfasst, erreichte ARTEMIS laut den Angaben eine Abschlussquote von über 99 Prozent. Der Benchmark gilt als Testumgebung für die Fähigkeit von KI-Systemen, komplexe Bedienabläufe auf Android-Geräten eigenständig auszuführen.
Lizenz und unterstützte Plattformen
Das Framework steht unter der Apache-2.0-Lizenz zur Verfügung und lässt sich auf macOS, Linux und Windows betreiben. Voraussetzung ist Python in Version 3.12 oder höher.
Zwei Betriebsmodi für unterschiedliche Anforderungen
ARTEMIS bietet zwei Modi an: Im sogenannten Flash-Modus benötigt das System zwischen 3 und 5 Sekunden pro Schritt, während der Pro-Modus mit 15 bis 40 Sekunden pro Schritt deutlich mehr Zeit einplant. Diese Aufteilung ermöglicht es Entwicklern, je nach Anwendungsfall zwischen Geschwindigkeit und größerer Verarbeitungstiefe zu wählen.
Integration mehrerer KI-Modelle
Das Framework bindet mehrere große Sprachmodelle ein, darunter Gemini, Claude, GPT-4o und Qwen-VL. Diese Modell-Vielfalt erlaubt es, je nach Aufgabe unterschiedliche KI-Systeme für die Steuerung der Android-Umgebung heranzuziehen.
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MCP-Server für Entwicklungsumgebungen
Zusätzlich enthält ARTEMIS einen MCP-Server, der sich in integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) einbinden lässt. Damit können Entwickler die Automatisierungsfunktionen direkt aus ihrer gewohnten Arbeitsumgebung heraus nutzen, ohne auf externe Tools zurückgreifen zu müssen.
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Mit der Veröffentlichung als Open-Source-Projekt stellt Google Entwicklern weltweit Zugang zu einem Framework zur Verfügung, das die Steuerung mobiler Geräte über natürlichsprachliche Eingaben mit einer hohen Erfolgsquote im getesteten Benchmark verbindet.
