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Herausforderung

Arbeit auf mehrere Agenten verteilen

Eine Aufgabe, die zu groß für ein Fenster ist - startet der Agent Helfer, was bekommen die mit, und was kommt zurück?

Warum das schwer ist

Ein Unter-Agent ist die teuerste Antwort auf ein volles Fenster: Statt zu kürzen, wird ein zweites Fenster aufgemacht. Das lohnt sich, wenn die Teilaufgabe abgeschlossen ist und ihr Ergebnis klein - eine Recherche, ein Testlauf, ein Review. Es geht schief, wenn der Helfer den Kontext braucht, den er nicht bekommen hat, oder wenn drei Helfer je drei Helfer starten.

Die Schicht hängt an drei anderen: an der Schleife, die den Helfer als Werkzeug oder als Prozess startet; am Budget, das jetzt über Ebenen hinweg zählen muss; und an der Isolation der Guardrails, denn ein Helfer erbt entweder die Rechte des Eltern-Agenten oder er bekommt eigene - beides hat Folgen, die der Code zeigt.

Vorschau

Ab Pro: die Matrix je Herausforderung, alle elf Themen mit Belegen und das Architektur-Portrait jedes Harness. Frei sichtbar sind die sechs Kurzporträts:

  • OpenClaw - Der Multi-Kanal-Personal-Agent - ein halbes Millionen-Zeilen-Haus mit Gateway, Kanälen und Werkzeugpark, dessen Loop-Kern dieselbe Abstammung hat wie Pi.
  • Hermes - Der Python-Harness von Nous Research - deterministische Schleife, Skill-System und ein Fehlerpfad, der gestaffelt eskaliert statt einfach aufzugeben.
  • Pi - Der Coding-Agent mit bewusst kleinem Kern - jede Schicht selbst gebaut und lesbar gehalten, vom Provider-Paket bis zur Session-Datei.
  • HybridClaw - Die Enterprise-Runtime - Sandbox-Ausführung, Approvals und Credentials, die als Referenzen durch den Kontext reisen statt als Klartext.
  • DeepSeek Harness - Der Plugin-Radikale - „everything is a plugin“ heißt hier wörtlich: auch Provider, Tools und Loop sind Bausteine am Cordis-Kern.
  • NanoClaw - Der Minimalist - klein genug, um ihn ganz zu verstehen: die Modell-Schicht wandert hinter das Claude Agent SDK, die Isolation in einen Container.

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