Cognithor: Ein lokales Agenten-Betriebssystem mit PGE-Trinity-Architektur
Cognithor ist ein vollständig lokales, autonomes Agenten-Betriebssystem, das über ein Jahr in 16 verschiedenen Phasen entwickelt wurde. Das Projekt legt Wert auf durchdachte Architektur, dokumentierte Entscheidungen und umfangreiche Testabdeckung, was es von sogenannten "vibe-coded" KI-Projekten unterscheidet.
Kernarchitektur: PGE Trinity
Jede Aufgabe in Cognithor durchläuft ein Drei-Tore-System: Planner → Gatekeeper → Executor. Der Gatekeeper ist deterministisch und erzwingt Richtlinien vor der Ausführung statt danach, wodurch eine Kontrollebene jenseits einfacher Agentenverkettung entsteht.
Technische Spezifikationen
- Codebasis: >118.000 LOC Quellcode, >108.000 LOC Tests
- Tests: 11.609+ Tests mit 89 % Abdeckung, 0 Lint-Fehler
- LLM-Unterstützung: 16 Anbieter, darunter Ollama, LM Studio, Anthropic, OpenAI, Gemini und 11 weitere
- Kanäle: 17 Schnittstellen, darunter Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Voice, CLI und WebUI
- Tools: 123 MCP-Tools
- Funktionen: Computer Use, Deep Research v2 (25-Runden iterativ), SSH-Fernausführung, VS Code-Erweiterung
- Speicher: 5-stufiges kognitives Speichersystem
- Sicherheit: DSGVO-konform mit Ed25519-signiertem Audit-Trail
Lokale Implementierung
Das System arbeitet ohne Cloud-Anforderungen und ohne verpflichtende API-Schlüssel. Alle Daten verbleiben auf dem Rechner des Nutzers, wobei Ollama oder LM Studio das Gehirn betreiben. Cloud-Anbieter stehen als optionale Alternativen zur Verfügung.
Entwicklungsphasen
Die 16 abgeschlossenen Phasen umfassen Grundlagen (PGE, MCP, CLI), Multi-Agenten-Kollaboration, DSGVO-Toolkit, verteilte Worker und ein Flutter Command Center. Jede Phase ist dokumentiert, getestet und ausgeliefert.
Das Projekt wird hauptsächlich von einem Entwickler mit Unterstützung eines Testers in Budapest entwickelt, der das System auf frischen Maschinen validiert. Der Entwickler merkt an: "Die KI schreibt den Code. Ich konstruiere das System."
Das GitHub-Repository ist unter Alex8791-cyber/cognithor verfügbar, wobei Version 1.00.0 voraussichtlich bald veröffentlicht wird.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch
Warum deterministische Workflows die KI-gesteuerte Orchestrierung für Agentensysteme übertreffen
Ein Entwickler mit einem Jahr Erfahrung im Aufbau von Agentensystemen teilt mit, dass KI-gesteuerte Orchestrierung aufgrund nicht-deterministischer Routing-Entscheidungen, sich aufschaukelnder Fehler, explodierender Kosten und unmöglicher Fehlersuche nicht zuverlässig funktionierte. Der Wechsel zu deterministischen Workflows mit codebasierter Orchestrierung beseitigte die Orchestrierungsfehler.
KI hat die Übersetzungsschicht gefressen: Das Organigramm nach Agenten
Ajey Gore argumentiert, dass KI keine Jobtitel ersetzt hat, sondern die Übersetzungsaufgabe. Die Mitte des Organigramms (Engineering Manager, Scrum Master, Tech Leads) schrumpft, da Agenten Anforderungen direkt in Code umsetzen.
PocketTeam: Eine Claude-Code-Pipeline mit Haken-basierter Sicherheit und lernenden Agenten
PocketTeam ist eine Claude Code-Pipeline, die 9 Sicherheitsebenen auf Tool-Call-Ebene implementiert, um gefährliche Operationen wie Schreibvorgänge in .env oder rm -rf-Befehle zu blockieren. Das System umfasst einen Observer-Agenten, der abgeschlossene Aufgaben analysiert und strukturierte Erkenntnisse schreibt, um die zukünftige Leistung der Agenten zu verbessern.
GLM 5 auf Mac M3: Leistungsbeobachtungen für agentenbasiertes Programmieren
Ein Nutzer berichtet, dass er GLM 5 über MLX 4-Bit-Quantisierung auf einem Mac M3 mit 512 GB RAM ausführt und es für agentenbasiertes Programmieren mit einem Kontext unter 50.000 Token als nutzbar empfindet, jedoch erhebliche Geschwindigkeitseinbußen über dieser Schwelle feststellt.