Von einem Agenten zu vielen

Die Arbeit mit einem KI-Agenten war für mich ziemlich revolutionär. Sie hat mir ermöglicht, Jobs und Workflows zu automatisieren und auszuführen, die normalerweise den Großteil meiner Zeit beansprucht hätten, jetzt auf eine viel einfachere Art, unabhängig von meiner investierten Zeit. Das ist keine Neuigkeit; ich glaube, jeder sieht diese Erfahrung online von vielen geteilt. Was ich jetzt immer mehr sehe, ist die Leichtigkeit oder die zugängliche Fähigkeit, viele Agenten zu koordinieren, was dann offensichtlich deine Effektivität vervielfacht. Diese Koordination von Agenten findet in den Bereichen Softwareentwicklung, persönlicher Agenten und sogar auf abstraktere Weise innerhalb von Organisationen statt.

Ich will nicht den Druck verstärken, der für viele von uns sehr spürbar ist — dieses Gefühl, abgehängt zu werden. Ich möchte aber jeden mit einem starken Gefühl der Dringlichkeit ermutigen, sich mit diesen Tools zu beschäftigen, weil es einige Zeit braucht, um die Verschiebung der Möglichkeiten wirklich zu verstehen und die Bandbreite produktiver Umgebungen zu begreifen, die jetzt mit dieser Technologie verfügbar sind.

Agentenkoordination und -orchestrierung ist nichts grundsätzlich Neues. Es gibt Beispiele dafür, die schon etwas zurückliegen, aber was neu ist: Ich sehe neue Projekte online gehen, die es wirklich einfach machen, solche orchestrierten Umgebungen für den Betrieb mehrerer Agenten zu implementieren. Ich habe also mehrere Beispiele dafür und dann ein etwas tangentiales Beispiel, wie eine Organisation Agenten und Menschen, die Agenten nutzen, in großem Maßstab und durchgängig in der gesamten Organisation koordiniert hat. Ich fand, dass das ein wichtiger Anwendungsfall war, den ich hier einbeziehen sollte, weil die Ergebnisse ziemlich beeindruckend sind. Das ist ein weiteres Beispiel dafür, wie schnell sich die Dinge entwickeln.

Coding-Agenten

Die ersten Beispiele für Agentenorchestrierung beziehen sich auf Coding-Agenten. Die Projekte, die ich interessant fand und die durch meine verschiedenen Feeds gescrollt sind, umfassen Superset, Cline Kanban und mngr.

Superset ermöglicht es dir, mehrere Terminalfenster mit Coding-Agenten in einer gut organisierten Oberfläche laufen zu lassen und hilft dir zusätzlich, einfach zusätzliche Kopien deiner Softwareentwicklungsprojekte über automatische Worktree-Erstellung zu erstellen. Das erlaubt dir, mehrere Aufgaben an einem einzelnen Projekt in einer gut organisierten Oberfläche zu bearbeiten. Vorher hatte ich mehrere Fenster für meine Terminals, aber Superset hilft, alles visuell zu organisieren und den Status jedes Agenten durch visuelle Hinweise zu verfolgen — wann sie laufen und wann sie ihre Aufgaben abgeschlossen haben. Dieses Projekt war super hilfreich für mich.

Als Nächstes kommt Cline Kanban. Ich habe dieses Projekt noch nicht viel genutzt. Ich vergesse immer wieder, es intensiver zu nutzen, seit ich es letzte Woche gesehen habe. Aber einfach gesagt, es hilft auch bei der Koordination von Agenten und Aufgaben, indem es ein Projekt in einzelne Aufgaben aufteilt. Direkt von der Produktseite: „Create, manage, and chain agent tasks within a single view."

Zum Schluss bei den Coding-Agenten heute schauen wir uns mngr an. Ich bin mir nicht sicher, ob ich dieses letzte Tool viel nutzen werde, weil die Lösung selbst ziemlich fortgeschritten ist. Aber ich nehme es hier auf, weil es beeindruckend ist und die Grenzen dessen verschiebt, wie Softwareentwicklung betrieben werden kann. Die MNGR-Lösung ermöglicht es dir, Agenten nicht nur in deiner lokalen Umgebung hochzufahren, sondern überall, wo du dich per SSH verbinden kannst — ein Protokoll, um sich quasi per Terminal mit verschiedenen Computern zu verbinden. So funktionieren bestimmte Features in Claude Desktop und Claude Code, aber bei MNGR passiert das automatisch im Hintergrund. Du hast die Kontrolle darüber, wie du Agenten startest und im Grunde eine Flotte davon auf verschiedenen Maschinen koordinierst, was verdammt cool ist, aber vielleicht auch jenseits meiner Bedürfnisse, oder vielleicht einfach jenseits meiner Vorstellungskraft im Moment.

Persönliche Agenten

Innerhalb der letzten paar Monate gab es eine Explosion von dem, was ich autonome persönliche Agenten nennen würde, die durch Open Claw populär gemacht wurden. Diese Woche habe ich dieses neue Projekt namens Paperclip gesehen, das im Grunde ein Orchestrierungstool ist, um mehrere dieser persönlichen Agenten innerhalb einer „Control Plane" zu betreiben, wie ihre Website es definiert. Vielleicht ist der Begriff „persönliche Agenten" etwas irreführend, weil die Intention hinter Paperclip ist, dass du einfach ein Unternehmen mit KI-Agenten in verschiedenen Rollen für dieses Unternehmen aufbauen kannst. Du setzt übergeordnete Ziele, Metriken und gewünschte Ergebnisse. Der CEO-Agent kümmert sich um Einstellung, Delegation und Ausführung. Das ist ein bewusster Bruch mit dem „Pair Programmer"-Modell, das die meisten mit Claude Code nutzen.

Ich habe Paperclip installiert, aber noch nicht benutzt, also kann ich nicht beurteilen, wie effektiv und gut funktionierend die Koordination all dieser Agenten in verschiedenen Rollen ist. Aber die Demos, die ich gesehen habe, sehen sehr beeindruckend aus.

Als Nächstes ist claw-code dran. Technisch gesehen bezieht sich das auf Coding-Agenten oder die Koordination von Coding-Agenten, aber das ist sehr anders als die Coding-Agenten, die ich zuvor erwähnt habe, weil es hier um komplett autonome Arbeit geht. Die Implikationen sind enger mit allgemeinem Agentenverhalten verbunden als spezifisch mit Softwareentwicklung. Falls du es nicht mitbekommen hast: Der Quellcode von Claude Code wurde letzte Woche geleakt, und innerhalb eines Tages — oder sogar kürzer, innerhalb einer Nacht — hatte jemand die Implementierung in einer anderen Programmiersprache neu geschrieben. Das ist es, was wir hier besprechen: die Neuentwicklung von Claude Code als claw-code, autonom in gewissem Sinne. Ich würde dir empfehlen, den Post des Entwicklers zu lesen. Er hat einige sehr interessante Einsichten, und die Architektur, das Setup und die Mechanismen, wie er die Entwicklung dieser Kopie eines der beliebtesten Coding-Agenten auf dem Markt koordiniert hat — und das nur über Discord, eine Chat-App — ist einfach atemberaubend.

Hier ist eine seiner Einsichten:

„But if you are staring at the generated Python files, you are looking at the wrong layer. The code is a byproduct. The Rust port that followed is also a byproduct. The thing worth studying in the claw-code repository is the system that produced all of it. claw-code was always a showcase. The point was never the Python files or the Rust crates. The point was the clawhip-based agent coordination system that built them while the developer was asleep."

Institutionalisierte Agenten

Im amerikanischen Englisch bedeutet es, wenn man sagt, jemand sei „institutionalized", dass er in eine psychiatrische Einrichtung eingewiesen wurde. Ich fand, der Untertitel passt gut, weil das, was Trail of Bits gemacht hat, jedem verrückt vorkommen wird, der jemals versucht hat, irgendeine Art von Veränderung in einer nicht-kleinen Institution durchzusetzen.

Trail of Bits ist eine Cybersecurity-Beratung mit etwa 140 Leuten. Im Laufe von ungefähr einem Jahr sind sie von 5% der Mitarbeiter, die KI tatsächlich nutzten, zu KI-gestützten Auditoren gekommen, die 200 Bugs pro Woche finden — vorher waren es 15. Zwanzig Prozent aller gemeldeten Bugs werden jetzt initial durch KI entdeckt. Der Umsatz pro Vertriebsmitarbeiter erreichte 8 Millionen Dollar gegenüber einem Branchenbenchmark von 2-4 Millionen Dollar. Das sind keine kleinen Verbesserungen. Das ist ein struktureller Wandel dessen, was ein 140-Personen-Unternehmen leisten kann.

Was ihre Geschichte hier erwähnenswert macht, neben individuellen Tools wie Superset und Paperclip, ist, dass sie das Koordinationsproblem auf organisatorischer Ebene gelöst haben. Es ging nicht nur darum, Leuten Zugang zu KI zu geben. Trail of Bits hat stattdessen das aufgebaut, was sie ein sechsteiliges „Betriebssystem" nennen.

Die Kurzfassung: Sie haben alle auf die gleichen Tools standardisiert, ein internes Handbuch geschrieben, das nicht nur die Regeln erklärt, sondern die Begründung dahinter, eine Reifegradmatrix erstellt, damit Leute sehen konnten, wo sie stehen und wohin sie sich entwickeln können, fokussierte Adoptionssprints durchgeführt, die Leute in den autonomen Modus gezwungen haben, die Erkenntnisse jedes Engagements als wiederverwendbare Artefakte festgehalten und dann Autonomie durch Sandboxing und gehärtete Standardeinstellungen sicher gemacht, die über Device-Management-Software auf die Rechner gepusht wurden. Am Ende hatten sie 94 Plugins, 201 Skills, 84 spezialisierte Agenten und über 400 Referenzdateien angesammelt. Jedes Projekt hat das nächste schneller gemacht.

Das Reframing der Identität hat bei mir besonders gut resoniert, da ich selbst schon Widerstand erlebt habe. Ihre Security-Auditoren sind Experten, und Experten wehren sich härter gegen KI als alle anderen, weil ihre Fähigkeit der Kern dessen ist, wer sie sind. Trail of Bits hat das nicht bekämpft, sondern ist stattdessen seitlich daran vorbeigeschlurft. Sie haben KI-Kompetenz von „Ich benutze KI" zu „Ich bin derjenige, der die KI gefährlich macht" umgerahmt. Das ist ein Identitäts-Upgrade, keine Bedrohung. Es hat funktioniert, weil es sich mit dem deckte, wie diese Leute sich selbst bereits sahen. Schön gemacht, Trail of Bits.

Wo uns das hinführt

Das ist die Richtung, in die sich die Dinge entwickeln. Die Beispiele weiter oben in diesem Post zeigen, wie Einzelpersonen mehrere Agenten koordinieren können. Trail of Bits zeigt, was passiert, wenn eine ganze Organisation es systematisch macht. Die Kluft zwischen Unternehmen, die das herausfinden, und solchen, die es nicht tun, wird sehr schnell sehr groß werden. Ich behandle das weniger als etwas zum Beobachten und mehr als etwas, auf das ich hinarbeite — sowohl in meinen eigenen Workflows als auch darin, wie ich darüber nachdenke, das meinem Team bei der Arbeit näherzubringen, als etwas, das ich hoffentlich als Vorlage erstellen und dann in der gesamten Organisation ausrollen kann.