Koordination mehrerer KI-Agenten: Discord, Cron-Jobs und klare Hierarchien
Problem: Mehrere Agenten ohne Koordination
Der Entwickler betreibt drei OpenClaw-Agenten: zwei auf Claude Max und einen auf OpenAI. Anfangs arbeiteten diese Agenten unabhängig voneinander, ohne voneinander zu wissen, was eine manuelle Koordination erforderte, die ineffizient war.
Paperclip wurde für die Koordination ausprobiert, erwies sich jedoch als teuer aufgrund häufiger Heartbeats, die Tokens verbrauchten, selbst wenn keine Arbeit stattfand. Telegram und Slack wurden ebenfalls versucht, konnten jedoch keine zuverlässige Nachrichtensichtbarkeit zwischen den Agenten bieten.
Lösung: Discord als gemeinsamer Arbeitsbereich
Die funktionierende Lösung war Discord. Ein Server mit themenspezifischen Kanälen wurde erstellt: Entwicklung, Marketing und Finanzen. Alle drei Agenten wurden denselben Kanälen hinzugefügt, wo sie:
- Die Nachrichten der anderen lesen können
- Einander @ erwähnen können
- Aufgaben zwischen Agenten übergeben können
Aufgaben werden einfach im relevanten Kanal abgelegt, und der am besten geeignete Agent nimmt sie auf. Discord dient als ihr "gemeinsames Büro" und erstellt ein lebendiges Protokoll aller Aktivitäten.
Kostenkontrolle: Ersetzen von Heartbeats durch Cron
Anstatt ein globales Heartbeat-System zu verwenden, das alle paar Sekunden ausgelöst wird, läuft jeder Agent nun nach seinem eigenen Cron-Zeitplan. Agenten wachen nur auf, wenn tatsächlich Arbeit ansteht, wodurch die Kosten für Leerlauf-„Atem“-Zyklen entfallen.
Agentenhierarchie und Modellauswahl
Um Chaos zu vermeiden, wurde eine klare Befehlskette etabliert:
- Marusya: Läuft auf Claude Opus, fungiert als Projektleiterin. Zerlegt Projekte, schreibt Richtlinien und delegiert Arbeit.
- Marsel: Läuft auf Claude Sonnet, übernimmt Ausführungsaufgaben.
- Makar: Läuft auf Codex, übernimmt schwere technische Arbeit.
Diese Struktur folgt dem Prinzip "einer führt, zwei führen aus". Der Entwickler empfiehlt ausdrücklich, Modelle basierend auf ihren Stärken zu mischen, anstatt nach einem einzigen "besten" Modell zu suchen.
Technische Einzelheiten des Setups
Zwei Agenten laufen auf demselben Mac-Gerät. Einer ist als Standard-OpenClaw-Instanz installiert, während der zweite als separate Instanz mit einem benutzerdefinierten Alias läuft. Im Terminal werden Agenten durch ihre benutzerdefinierten Namen anstelle von "openclaw" aufgerufen.
Ergebnisse: Von Aufgaben zu Projekten
Mit koordinierten Agenten wechselte der Entwickler vom Denken über einzelne Aufgaben hin zu vollständigen Projekten. Als Testfall bauten die Agenten über Nacht eine Content-Plattform, während der Entwickler schlief. Die resultierende Anwendung umfasste:
- 48 Dateien, 3.360 Codezeilen
- Loginsystem mit rollenbasierter Zugriffskontrolle
- Unterschiedliche Content-Workflows für verschiedene Abteilungen
- Mehrstufige Recherche vor der Generierung
- Datenbankeinrichtung und funktionierendes Admin-Panel
- Alle Bildschirme funktionsfähig
Der Entwickler schrieb keinen einzigen Code für dieses Projekt.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch
Analyse von 7 Jahren Tagebucheinträgen mit einem LLM: RAG vs. Fehlschläge beim Feintuning
Nachdem ein Entwickler seit 2019 ein Tagebuch geführt hatte, fütterte er ein LLM mit über 200 Einträgen, um Muster zu entdecken – RAG scheiterte, Fine-Tuning scheiterte, und der Datenschutz war eine Einschränkung. Der endgültige Ansatz offenbarte zyklische Lebenslektionen alle zwei Jahre.
Open-Source Claude Code Skill für die Koordination der Familienlogistik
Ein Entwickler hat Parent Helper erstellt, eine Claude Code-Fähigkeit, die Familienpläne, Essensplanung und Einkaufsoptimierung mithilfe einer einzigen Markdown-Datei und MCP-Integrationen koordiniert. Das Tool prognostiziert jährliche Einsparungen von 4.300 US-Dollar bei Lebensmitteln, indem Einkaufslisten basierend auf Preisen auf verschiedene Geschäfte aufgeteilt werden.
Das OpenClaw-betriebene IT-Dashboard erstellt Tickets aus Chat-Konversationen.
Ein Entwickler baute ein IT-Helpdesk-Dashboard in einer einzigen HTML-Datei mit einem KI-Agenten, der automatisch Tickets aus Chat-Konversationen erstellt. Das System nutzt OpenClaw für das Backend und localStorage für die Datenspeicherung im Prototyp.
Aufbau einer Linux-Distribution mit Claude AI: Eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung für Entwickler
Ein Entwickler mit 23 Jahren Erfahrung in der Technologiebranche hat NubiferOS, eine sicherheitsoptimierte Linux-Distribution, erstellt und dabei Claude AI als das gesamte Entwicklungsteam eingesetzt. Das Projekt umfasste 10-15 gleichzeitige Claude-Sitzungen, erzeugte etwa 39.300 Codezeilen und etwa 57.500 Dokumentationszeilen, ohne eine einzige vom Menschen geschriebene Codezeile.