Agent Factory: Autonomes System erstellt KI-Agenten aus Online-Problemdiskussionen

Agent Factory ist ein autonomes System, das KI-Agenten erstellt, indem es reale Probleme aus Online-Diskussionen identifiziert. Inspiriert von Andrej Karpathys Autoresearch-Muster wendet es denselben Ansatz „Experimente über Nacht laufen lassen, behalten, was funktioniert, verwerfen, was nicht funktioniert“ auf die Ideengenerierung anstatt auf die ML-Optimierung an.

So funktioniert es

Das System durchsucht Reddit, Hacker News, GitHub und Twitter nach echten Problemen, die Menschen online diskutieren. Es bewertet jede potenzielle Idee nach drei Kriterien: Nachfrage, Marktlücke und Umsetzbarkeit. Wenn eine Idee eine Qualitätsschwelle überschreitet, erstellt das System automatisch einen eigenständigen KI-Agenten, überprüft, ob er funktioniert, und committet ihn. Die Schwelle erhöht sich mit jedem Build und erfordert zunehmend bessere Ideen.

Praktische Umsetzung

Das Projekt besteht aus drei Schlüsseldateien:

• program.md - Teilt Claude Code mit, wo es recherchieren und welche Qualitätshürde es erreichen soll
• seed/ - Eine minimale Next.js-Vorlage mit 7 Tools
• run.sh - Startet Claude Code im Headless-Modus und startet bei Kontextlimits automatisch neu

Das System ist mit TypeScript gebaut, verwendet die MIT-Lizenz und läuft entweder auf OpenRouter oder Ollama. Es vermeidet speziell LangChain- und CrewAI-Frameworks. Jeder generierte Agent ist eigenständig und kann unabhängig geklont und ausgeführt werden.

Beispielausgabe

In seiner ersten Sitzung generierte das System 20 Agenten, darunter:

• freelancer-deduction-finder - Für Freiberufler, die nach verpassten Steuerabzügen fragen
• wage-rights-advisor - Für Menschen, die über Überstundenausnahmen verwirrt sind
• data-broker-opt-out - Für Menschen, die von Data-Broker-Opt-Outs überfordert sind

Qualitätsüberprüfung

Das System startet jeden Agenten, sendet eine Testaufforderung und prüft, ob die Ausgabe nützlich ist. Der Ersteller räumt jedoch ein, dass es sich um MVPs handelt und einige grob sind. Der Hauptzweck ist die Ideengenerierung – der Ersteller überprüft die ausgelieferten Agenten jeden Morgen und wählt den vielversprechendsten für die Weiterentwicklung als echtes Projekt aus.