Tendril: Ein sich selbst erweiternder Agent, der Werkzeuge im Handumdrehen erstellt und registriert

Tendril ist eine sich selbst erweiternde agentische Sandbox, die das Agent Capability-Muster demonstriert – das Modell entdeckt, erstellt und verwendet Werkzeuge autonom über Sitzungen hinweg. Entwickelt mit AWS Strands Agents SDK und Tauri.

Wie es funktioniert

Sie bitten Tendril, etwas zu tun. Es überprüft seine Fähigkeitsregistrierung. Wenn ein Werkzeug existiert, verwendet es es. Wenn nicht, schreibt es eines, registriert es und führt es aus – alles ohne zu fragen. Wenn Sie das nächste Mal dasselbe brauchen, ist das Werkzeug bereits da.

Sie: "Hole die Top-Storys von Hacker News"
Tendril: → searchCapabilities("fetch url hacker news") # nichts gefunden
         → registerCapability(fetch_url, code) # erstellt ein Werkzeug
         → execute("fetch_url", {url: "https://..."}) # führt es nach Namen aus
         → "Hier sind die Top-Storys: ..."

Sie: "Jetzt hole Lobsters und vergleiche"
Tendril: → listCapabilities() # gefunden: fetch_url ✓
         → execute("fetch_url", {url: "https://lobste.rs"}) # führt aus – kein Neubau

Die Registrierung wächst mit der Nutzung. Jede Sitzung ist intelligenter als die vorherige.

Agent-Konfiguration

Das Kernstück von Tendril ist ein Strands-Agent mit nur drei Bootstrap-Werkzeugen:

import { Agent } from '@strands-agents/sdk';
import { BedrockModel } from '@strands-agents/sdk/models/bedrock';

const agent = new Agent({
  model: new BedrockModel({ modelId: '...', region: '...' }),
  systemPrompt: TENDRIL_SYSTEM_PROMPT(workspacePath),
  printer: nullPrinter,
  tools: [
    listCapabilities(registry),
    registerCapability(registry),
    executeCode(registry, workspacePath, config),
  ],
});

System-Prompt-Regeln

Der System-Prompt erzwingt autonomes Verhalten:

• Aufrufen von searchCapabilities(query), um zu prüfen, ob ein relevantes Werkzeug existiert
• Wenn gefunden: Aufrufen von loadTool(name), dann execute(code, args)
• Wenn NICHT gefunden: Sie MÜSSEN das Werkzeug selbst erstellen
• NIEMALS fragen "Möchten Sie, dass ich ein Werkzeug erstelle?" – einfach bauen
• Wenn ein Werkzeug fehlschlägt, lesen Sie den Fehler, korrigieren Sie den Code und versuchen Sie es erneut
• NIEMALS aus Trainingsdaten antworten, wenn ein Werkzeug Live-Informationen beschaffen könnte

Architektur

┌─────────────────────────────────────────┐
│ Tauri Shell (Rust)                      │
│  ACP Host ──stdin/stdout──► Agent      │
│  (acp.rs)          NDJSON    (Node.js SEA)│
│  Events ◄── session/update ──┘          │
│  (events.rs)                            │
│  Tauri Events ──► React Frontend        │
│  (TailwindCSS v4)                       │
└─────────────────────────────────────────┘

Agent internals: Strands SDK ── BedrockModel ── Claude
│ 4 bootstrap tools
┌────┴────┐
│ Registry │ ←→ index.json + tools/*.ts
└─────────┘
┌────┴────┐
│ Sandbox │ ←→ Deno subprocess (sandboxed)

Die agentische Schleife läuft innerhalb von agent.stream() und überbrückt zum ACP-Protokoll, wobei sie think-, act- und observe-Phasen an die UI weitergibt.

Die Lösung für "zu viele Werkzeuge"

Die meisten Agent-Frameworks geben dem Modell einen großen Sack voller Werkzeuge und hoffen, dass es das richtige auswählt. Tendril kehrt dies um – das Modell sieht immer genau drei Werkzeuge. Es durchsucht eine Registrierung, baut, was es braucht, und die Registrierung wächst im Laufe der Zeit. Die Werkzeugoberfläche ändert sich nie; die Fähigkeiten schon.