Tycono: Open-Source KI-Agenten-Framework mit Organigramm und autonomen Verbesserungsschleifen
Tycono ist ein Open-Source-Framework, mit dem Sie KI-Agentenrollen im YAML-Format (CTO, Ingenieur, QA usw.) definieren und sie zusammenarbeiten lassen, wobei sie einer Organisationsstruktur folgen. Das System wurde in etwa 3 Wochen als Nebenprojekt mit Claude Code entwickelt.
So funktioniert es
Sie definieren Agentenrollen in YAML-Konfigurationsdateien und geben verschiedene Rollen wie CTO, Ingenieur, QA und CBO an. Diese Agenten erledigen nicht einfach Aufgaben und hören auf – sie arbeiten mit einer CEO-Aufsichtsschleife, die Ergebnisse überprüft, C-Level-Agenten fragt "Was kann verbessert werden?" und Aufgaben automatisch zur Verfeinerung neu zuweist.
Beispiel-Workflow
Bei der Anweisung "Baue ein Pixel-Laufspiel" zeigte das System diesen Workflow:
- Der CTO entwarf die Architektur und unterteilte sie in Aufgaben
- Der Ingenieur baute die Kernfunktionalität: Laufen, Springen, Hindernisse, Herzen
- QA öffnete einen echten Chrome-Browser und testete jede Kollision
- Der CBO analysierte das Spiel und schlug vor: "Füge ein Shop-System hinzu, das verbessert die Nutzerbindung"
- Der CTO nahm das Feedback auf, entwarf die Architektur neu, und der Zyklus begann von vorn
Die Geschäftsperspektive des CBO ist bemerkenswert, da rein technisch ausgerichtete Agenten dies nicht hervorgebracht hätten.
Leistungsmetriken
In einem nächtlichen Test mit der Pixel-Laufspielaufgabe:
- 17 Verbesserungsrunden abgeschlossen
- 6.796 Codezeilen erzeugt
- 43 Commits durchgeführt
- 125 KI-Sitzungen ausgeführt
Das System läuft autonom – der Entwickler schlief während dieses Prozesses.
Wesentliche Erkenntnis
Jede Rolle denkt wirklich anders: Der CBO sieht Nutzer, der CTO sieht Architektur, QA zerbricht Dinge. Dies sind nicht nur 5 Kopien von Claude – die Organisationsstruktur gibt ihnen verschiedene Perspektiven und Betrachtungsweisen für die Problemlösung.
Erste Schritte
Installation mit: npx tycono
Sie können das entstandene Spiel spielen unter: https://tycono.ai/pixel-runner.html
Der Quellcode ist auf GitHub verfügbar: https://github.com/seongsu-kang/tycono
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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