MartinLoop: Open-Source-Steuerungsebene für KI-Coding-Agenten mit Budgetgrenzen und Prüfpfaden

MartinLoop ist eine Open-Source-Steuerungsebene für KI-Coding-Agenten, die häufige Fehlermodi adressiert: Wiederholen desselben fehlerhaften Ansatzes, Aufgaben ohne Nachweis übergeben, leise Token verbrennen, nicht nachvollziehbare Änderungen vornehmen und auf schwer klassifizierbare Weise scheitern. Es bietet harte Budgetstopps, JSONL-Laufaufzeichnungen, überprüfbare Audit-Trails, Fehlerklassifizierung, testverifizierte Fertigstellung und reproduzierbare Benchmark-Läufe.

Zu den Hauptfunktionen gehören:

• Harte Budgetstopps — Ausgaben für Agentenläufe automatisch begrenzen.
• JSONL-Laufaufzeichnungen — jeder Schritt in einem strukturierten Format protokolliert.
• Überprüfbare Audit-Trails — jeder Entwickler kann die Aktionen des Agenten einsehen.
• Fehlerklassifizierung — kategorisieren, warum ein Agent gescheitert ist (z. B. in einer Schleife feststeckend, falscher Ansatz).
• Testverifizierte Fertigstellung — Agenten müssen definierte Tests bestehen, bevor sie die Fertigstellung melden.
• Reproduzierbare Benchmark-Läufe — Bewertung über Agenten hinweg standardisieren.

Das Projekt wird als CI/CD für autonome Coding-Agenten positioniert. Der Kern ist Open Source auf GitHub: https://github.com/Keesan12/Martin-Loop. Eine Demo ist verfügbar unter https://martinloop.com/demo.

Nützlich für Teams, die Claude Code, Codex, Cursor, Devin-artige Agenten oder benutzerdefinierte Agenten-Schleifen verwenden und Governance, Budgets, Auswertungen und Überprüfbarkeit über ihre KI-Coding-Workflows benötigen.