Orloj: Deklarative Orchestrierungs-Laufzeitumgebung für Multi-Agenten-KI-Systeme

Was Orloj macht

Orloj ist eine unter Apache 2.0 lizenzierte Orchestrierungs-Laufzeitumgebung für Multi-Agenten-KI-Systeme. Sie deklarieren Agenten, Tools, Richtlinien und Workflows in deklarativen YAML-Manifesten, und Orloj übernimmt die Planung, Ausführung, Governance und Zuverlässigkeit. Die Entwickler haben es gebaut, weil der Betrieb von KI-Agenten in der Produktion heute dem Betrieb von Containern vor Kubernetes ähnelt: Ad-hoc-Skripte, keine Governance, keine Beobachtbarkeit und keine standardisierte Möglichkeit, Agenten-Flotten zu verwalten.

Hauptfunktionen

• Agents-as-Code: Definieren Sie Agenten in YAML mit ihrem Modell, Tools, Berechtigungen und Ausführungslimits.
• Orchestrierungs-Topologien: Komponieren Sie Agenten in gerichtete Graphen – Pipelines, Hierarchien oder Schwarm-Schleifen.
• Governance-Durchsetzung: AgentPolicy, AgentRole und ToolPermission werden während der Ausführung inline vor jedem Agenten-Zug und Tool-Aufruf ausgewertet. Unbefugte Aktionen schließen mit strukturierten Fehlern und Prüfpfaden fehl.
• Richtliniensteuerungen: Setzen Sie Token-Budgets pro Lauf, Whitelist-Modelle, blockieren Sie bestimmte Tools und beschränken Sie Richtlinien auf einzelne Agenten-Systeme.
• Produktionszuverlässigkeit: Lease-basierte Aufgabeninhaberschaft, begrenzte exponentielle Wiederholung mit Jitter, idempotente Wiedergabe und Dead-Letter-Verarbeitung.
• Planung: Unterstützt Cron-Trigger und Webhook-gesteuerte Aufgaben-Erstellung.
• Tool-Isolierung: Konfigurieren Sie pro Tool basierend auf dem Risikolevel – direkte, sandboxed, Container- oder WASM-Ausführung.
• Native MCP-Unterstützung: Registrieren Sie MCP-Server (stdio oder HTTP), entdecken Sie Tools automatisch und wenden Sie Governance-Richtlinien an.

Architektur

Das System verwendet eine Server/Worker-Aufteilung:

• orlojd server: Hostet die API, den Ressourcenspeicher (im Speicher für Entwicklung, Postgres für Produktion) und den Aufgabenplaner.
• orlojworker Instanzen: Beanspruchen und führen Aufgaben aus, leiten Modellanfragen durch ein Gateway (OpenAI, Anthropic, Ollama, etc.) und führen Tools in konfigurierbarer Isolation aus.

Für die lokale Entwicklung führen Sie alles in einem einzigen Prozess aus mit: orlojd --embedded-worker --storage-backend=memory.

Erste Schritte

Laden Sie orlojd (Server) und orlojctl (CLI) von GitHub Releases herunter, extrahieren Sie sie und führen Sie aus:

# Starten Sie den Server mit einem eingebetteten Worker
./orlojd --storage-backend=memory --task-execution-mode=sequential --embedded-worker

Öffnen Sie http://127.0.0.1:8080/ für die Web-Konsole, dann wenden Sie eine Starter-Vorlage an:

# Wenden Sie eine Starter-Vorlage an (Pipeline: planner -> research -> writer)
./orlojctl apply -f examples/blueprints/pipeline/
# Überprüfen Sie das Ergebnis
./orlojctl get task bp-pipeline-task

Drei Starter-Vorlagen sind enthalten: Pipeline, hierarchisch und Schwarm-Schleife. Das Team baut Vorlagen für operative Workflows wie Incident-Response-Triage, Compliance-Nachweiserfassung, CVE-Untersuchungspipelines und Geheimnis-Rotationsprüfung.

Aktueller Status

Dies ist v0.1.0 mit aktiver Entwicklung. Die Roadmap umfasst gehostete Cloud, Compliance-Paketierung und mehr. Die vollständige Laufzeitumgebung ist heute Open Source.