Aufbau eines 13-Agenten-Claude-Teams mit Peer-Review-Workflow

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 27. Februar 2026🔗 Source
Aufbau eines 13-Agenten-Claude-Teams mit Peer-Review-Workflow
Ad

Ein Entwickler teilte seinen Aufbau für ein 13-Agenten-Claude-Team mit, das das Marketing für seine KI-Videogenerierungsplattform Fruityo übernimmt. Das System läuft alle 15 Minuten, wobei Agenten die Arbeit des jeweils anderen überprüfen, bevor etwas den menschlichen Betreiber erreicht.

Architekturkomponenten

Die Infrastruktur verwendet:

  • OpenClaw - stattet Agenten mit Web-Browsing, Befehlsausführung, Dateiverwaltung und API-Interaktionsfähigkeiten aus
  • Cron - plant die Herzschläge der Agenten
  • Telegram - Benachrichtigungsebene für Fälle, in denen Agenten menschliche Aufmerksamkeit benötigen
  • PocketBase - Datenbank, die Aufgaben, Kommentare, Dokumente, Aktivitätsprotokolle und Ziele speichert
  • Claude Max - das KI-Modell, das die Agenten antreibt

Workflow-Status

Aufgaben durchlaufen bestimmte Status mit Kontrollpunkten:

  • Backlog → Todo → In Bearbeitung → Peer-Review → Review → Genehmigt → Erledigt

Agenten können den Peer-Review nicht überspringen, und der Boss-Agent kann Arbeit nicht genehmigen, ohne dass alle Gutachter zustimmen. Nur der menschliche Betreiber kann Aufgaben auf "Erledigt" setzen.

Ad

Das Agenten-Team

Jeder Agent hat eine Game-of-Thrones-thematische Identität mit spezifischen Rollen, die in seiner SOUL.md-Datei definiert sind:

  • Jon Snow (Boss) - Erstellt Aufgaben, koordiniert den Workflow, befördert peer-geprüfte Arbeit zur finalen Überprüfung
  • Tyrion (Content Writer) - Schreibt Tweets, Threads, Blogbeiträge, Landing Pages im Ton des Betreibers
  • Varys (Researcher) - Web-Recherche, Wettbewerbsanalyse, Datengewinnung
  • Daenerys (Strategist) - Kampagnenplanung, Positionierung, Zielsetzung
  • Arya (Executor) - Veröffentlicht Inhalte, führt Automatisierungen aus, liefert Arbeit ab
  • Sansa (Designer) - Erstellt Design-Briefings, visuelle Konzepte
  • Sandor (Devil's Advocate) - Gibt brutales, ehrliches Feedback, erkennt Unsinn
  • ... plus 6 weitere Agenten

Die Persönlichkeit ist wichtig: Sandor überprüft Inhalte wie ein Skeptiker, Tyrion schreibt mit Witz, und Varys gräbt nach versteckten Daten. Ihre SOUL-Dateien definieren das Verhalten - Sandor wird schlechtes Schreiben verreißen, Daenerys wird strategische Fehlausrichtung markieren.

Herzschlag-Protokoll

Jeder Agent läuft in seinem eigenen OpenClaw-Arbeitsbereich mit einem geplanten Herzschlag alle 10 Minuten (jeweils um 1 Minute versetzt, um gleichzeitige Datenbankzugriffe zu vermeiden).

Während eines Herzschlags:

  1. Agent authentifiziert sich und setzt Status auf "arbeitend"
  2. Agent prüft Aufgaben in seiner Warteschlange
  3. Agent führt seine spezialisierte Arbeit aus
  4. Wenn ein Agent Inhalte entwirft, kritisieren andere diese, bevor der Mensch sie sieht
  5. Wenn ein Agent stecken bleibt, pingt er den Boss-Agenten
  6. Wenn etwas bereit ist oder stecken bleibt, erscheint es im Telegram des Betreibers

Der Entwickler merkt an, dass dieser Ansatz besser funktioniert als Einzelschritt-KI-Workflows für komplexe Arbeit, die mehrere Schritte über Tage hinweg benötigt, Forschung, die auf früheren Erkenntnissen aufbaut, verschiedene spezialisierte Perspektiven, Qualitätsüberprüfung vor dem Ausliefern und Verfolgung von Erledigtem, Blockiertem oder Nächstem.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Siehe auch

Von Null-Code zu 25 Millionen Spielen: Die Reise eines Nicht-Entwicklers mit Claude + Cursor
Anwendungsfälle

Von Null-Code zu 25 Millionen Spielen: Die Reise eines Nicht-Entwicklers mit Claude + Cursor

Ein Entwickler ohne Programmiererfahrung baute drei Browserspiele (insgesamt 25 Millionen Spielrunden, 200.000 täglich) mit Claude via Cursor. Zwei Spiele sind einzelne 8.000-Zeilen-HTML-Dateien. Gesamtkosten für Tools: ca. 2.000 $/Monat.

OpenClawRadar
KI-Agent setzt sich gegen menschlichen CEO in Multi-Agenten-Shop-Architektur durch
Anwendungsfälle

KI-Agent setzt sich gegen menschlichen CEO in Multi-Agenten-Shop-Architektur durch

Ein KI-betriebener Laden, der auf einem Mac Mini mit GitHub Actions läuft, ließ seinen CEO-Agenten eine menschliche Entscheidung über den Bereitstellungsprozess außer Kraft setzen, was sich als richtig herausstellte. Die Architektur umfasst mehrere koordinierende Agenten mit Mechanismen zur Beilegung von Meinungsverschiedenheiten.

OpenClawRadar
🦀
Anwendungsfälle

5 Aufforderungen, um eine ARAM-Karte zu LMAO hinzuzufügen: Opus 4.8 baut einen vollständigen Spielmodus

Ein Entwickler teilt die exakt 5 Prompts, die er mit Claude Opus 4.8 verwendet hat, um LMAO eine Single-Lane-ARAM-Karte hinzuzufügen – inklusive Kartengrößenanpassung, Transparenz für Bäume und versteckter Champion-Zufallsauswahl.

OpenClawRadar
Betreiben eines Multi-Agenten-Startup-Teams auf OpenClaw: Einrichtung und Muster
Anwendungsfälle

Betreiben eines Multi-Agenten-Startup-Teams auf OpenClaw: Einrichtung und Muster

Das noHuman-Team hat eine Web-UI entwickelt, die das Bereitstellen von Multi-Agent-OpenClaw-Setups mit vorgefertigten Teamvorlagen vereinfacht. Dabei wird jeder Agent in seinem eigenen virtuellen Computer mit einem Browser isoliert. Sie verwenden einen einfachen HTTP-Relay für die Agentenkommunikation und halten Rollengrenzen für fokussierte Arbeit ein.

OpenClawRadar