Was macht Agent team in osFoundry, und wann reicht ein einzelner Agent?

Es ist Dienstag, 7:40 Uhr, und Priya hat eine Frage, die ihre Chefin bis zum Mittag beantwortet haben will: Hält eine Vier-Tage-Woche die Leistung wirklich stabil? Sie könnte die Frage in einen Chatbot kopieren und bekäme einen selbstbewussten Absatz zurück. Aber dasselbe Modell, das die Zahlen findet, würde auch entscheiden, ob diese Zahlen halten, und es widerspricht sich selten selbst. Sie will, dass eine Person die Studien sucht, eine andere die Zahlen herauszieht und jemand Drittes alles ohne Quelle zurückschickt.

Zwei Eingänge zum selben Bildschirm

osFoundry ist eine Desktop-App, mit der du KI-Arbeit auf deinem eigenen Rechner laufen lässt, und sie hat zwei eng verwandte Wege, Arbeit an Agenten zu übergeben. Agent (in der Seitenleiste als Single agent angezeigt) ist ein benannter Agent mit genau einem Zweck: Du gibst ihm Anweisungen, er bekommt eine eigene ID wie AG-0001L, und jeder Lauf wird protokolliert, damit du ihn später nachvollziehen kannst. Agent team stellt einen Leader vor eine Gruppe spezialisierter Mitglieder. Der Leader plant die Arbeit, gibt jeden Schritt an ein Mitglied, und ein Reviewer prüft jeden Schritt, bevor er bei dir ankommt. Beide liegen in der Seitenleiste unter Agents direkt nebeneinander und öffnen denselben Bildschirm. Der Unterschied ist die Größe der Besetzung. Wer schon einmal in einem Gruppenchat mit einer Projektleitung war, wird sich bei Agent team schnell zurechtfinden. Der Unterschied: Jede Nachricht, jede Übergabe und jedes Urteil wird gespeichert, und du kannst alles zurückscrollen.

Ein Rundgang durch den Team-Bildschirm

Das ist eine abgeschlossene Team-Session. Frage und Antwort sind Beispieldaten aus einem Demo-Lauf.

• Die Unterhaltung mit dem Leader (Mitte). Im Header steht "Leader · Orchestrate your team". Hier stellst du die Frage einmal, und hier landet die zusammengeführte Antwort, in diesem Fall als Tabelle mit einer Quelle in jeder Zeile, einer Zeile "Where sources disagree" und einer Zeile "Not covered".
• Session-Tabs (oben in der Mitte). Chat, Team mail, Email, Handoffs, Sub-agents, Proposals und Files. Handoffs zeigt, wer Arbeit an wen weitergegeben hat. Proposals sammelt Änderungen an Dateien oder Einstellungen, die die Agenten vorschlagen. Ein Vorschlag wird erst angewendet, wenn er angenommen wird.
• Agent-session-Panel (rechts). Pro Mitglied gibt es eine Karte mit dem Auftrag des Leaders, den aufgerufenen Tools (web_fetch, web_search) und dem Ergebnis. Unter jedem Ergebnis steht das Urteil des Reviewers, etwa "Approved". Oben sitzen ein Lauf-Auswahlfeld ("Run 1 · 07:40 AM") und ein Umschalter Cards / Graph.
• Tab Team roster. Das ist die Liste, wer in dieser Session handeln darf. Ein Team ist eine Besetzung, kein Workflow. Die Reihenfolge der Arbeit ergibt sich aus dem Plan des Leaders.
• Die Session-Leiste (links, hier ausgeblendet) und der Inspector. Die Leiste listet jede Session mit ihrer ID. Der Inspector hat die Tabs Goal, Trigger und Hooks: für ein Ziel, für das, was den Lauf ausgelöst hat, und für die Prüfungen rund um die Arbeit.

Drei Arten, wie Leute es nutzen

Eine Analystin, die für jede Zahl eine Quelle will

Priya öffnet Agent team und klickt auf New session. Im Dialog New team session lässt sie "Start from a team" ausgewählt und wählt in der Team-Liste Deep Research Team. Der Dialog lädt die fünf Mitglieder (deep-research-agent, research-analyst, data-researcher, search-specialist, academic-researcher). Unter "Who leads" steht Orchestrator, der "plans the work up front, then delegates the steps to the agents below". Mit "make leader" könnte sie stattdessen jedes andere Mitglied an die Spitze setzen.

Sie klickt auf Create, tippt ihre Frage in den Chat des Leaders und schickt sie ab. Der Leader teilt sie in fünf Teile: die Pilotversuche finden, die Studien, die Zahlen, die Gegenbelege, dann eine Antwort. Drei Mitglieder legen gleichzeitig los. Der Data Researcher wartet auf die Liste des Search Specialist, bevor er Zahlen herauszieht. Als der Data Researcher einen Wert von 40% meldet, markiert der Reviewer ihn als "Sent back", weil Quelle, Datum und Messgröße fehlen. Der Schritt läuft erneut, findet die Quelle und wird freigegeben.

Am Ende hat sie eine Antwort im mittleren Bereich, und jede Zahl darin wurde von jemand anderem geprüft als dem Agenten, der sie gefunden hat. Dazu bekommt sie eine ehrliche Zeile "Not covered", die sie direkt in ihre Notiz an die Chefin übernehmen kann.

Ein Solo-Entwickler, der immer dieselben Anweisungen einfügt

Tom macht mehrmals pro Woche aus Meeting-Notizen Aufgabenlisten, und jedes Mal fügt er zuerst denselben Absatz mit Regeln in einen Chat ein. Dafür braucht es kein Team. Es braucht einen Agenten, der sich die Regeln merkt.

Er öffnet Single agent, klickt auf New session und bleibt im Tab Create in chat. Ins Feld "New agent" schreibt er eine Zeile dazu, was er braucht, und klickt auf Start. Der Chat, der sich öffnet, ist ein Setup-Agent. Er stellt ein paar Fragen und schlägt dann einen Namen, ein @handle und vollständige Anweisungen vor. Über dem Eingabefeld erscheint eine Karte mit Name, Handle, einem Link Show instructions und einem Button Create agent.

Er öffnet die Anweisungen und prüft, ob die Regel drin ist, die ihm am wichtigsten ist: niemals eine verantwortliche Person oder eine Deadline raten. Dann klickt er auf Create agent. Derselbe Chat ist jetzt dieser Agent. Wenn er seine Notizen einfügt, werden fehlende Verantwortliche und Termine als fehlend markiert, nie geraten. Die Session behält ihre Agent ID in der Leiste, und beim nächsten Mal muss er nur den Agenten auswählen.

Eine Release-Verantwortliche, die sehen will, wer was gemacht hat

Dari kümmert sich um die Releases eines kleinen Produktteams. Ihre Team-Session hat einen Leader und die Mitglieder Release Drafter, Change Auditor, Docs Reviewer, QA Summarizer und Approval Prep. Jedes ist für einen Teil des Release-Pakets zuständig.

Vor dem Lauf öffnet sie den Tab Goal und klickt auf Set a goal. Das Panel erklärt, dass ein Ziel in Erfolgskriterien zerlegt wird, die zuerst fehlschlagen und grün werden, sobald die Agenten sie erfüllen. Die Session läuft weiter, bis alle bestanden sind oder ihr Rundenlimit erreicht ist. Sie schreibt drei Kriterien, das letzte lautet, dass das Freigabepaket vollständig ist. Während die Mitglieder arbeiten, verfolgt sie in Handoffs die Kette vom Leader zu jedem Mitglied und zurück. Außerdem schaut sie in Proposals nach Konfigurationsänderungen, die ein Mitglied vorschlägt, und nichts davon wird ohne sie angewendet. Sie kann den Leader jederzeit lenken, indem sie in seinem Chat antwortet, und Pause im Panel-Header hält den Lauf an, während sie prüft.

Am Ende hat sie ein Release-Paket und ein Protokoll, wer welchen Teil entworfen, geprüft und freigegeben hat. Das kann sie jedem zeigen, der fragt, wie eine Zeile in die Notes gekommen ist.

Wohin es im Rest der App führt

Agent und Agent team sind der Ort, an dem Arbeit beginnt. In Sessions schaust du ihr zu. Dieses Board zeigt jede Chat-, Agent-, Team- und Terminal-Session als Karte, einsortiert in Running, Needs you, Paused, Idle, Done und Failed, je nachdem, was die Session gerade tatsächlich tut.

Wenn derselbe Team-Job immer wieder laufen muss, packt Loop eine Besetzung mit einem Trigger, Limits und einem Protokoll pro Runde, welche Kriterien bestanden wurden. Graphs sind für Arbeit, deren Weg davon abhängt, was unterwegs passiert. Die Unterhaltung mit dem Leader ist ein Maestro-Chat, sodass die Antwort eines Teams in deiner übrigen Maestro-Arbeit weiterlaufen kann. Der Link Enable sync der Session verbindet sie mit einem Nachrichtenkanal des Projekts, in dem Menschen und Agenten an einem Ort sprechen können. Mehr dazu auf der Feature-Seite zu Agents und in der Übersicht zu Agent-Sessions.

Fragen, die Neue stellen

Wann sollte ich einen einzelnen Agenten statt eines Teams nehmen?
Nimm einen einzelnen Agenten, wenn der Job eine klare Aufgabe mit festen Regeln ist, etwa Notizen umformatieren oder Antworten in einem einheitlichen Ton entwerfen. Nimm ein Team, wenn der Job aus Teilen besteht, die unterschiedliche Tools brauchen, oder wenn ein separater Reviewer die Arbeit prüfen soll, bevor du sie siehst.

Kann ich das Team nach dem Start der Session ändern?
Nein. Im Dialog New team session steht, dass das Team "is fixed for this session's life". Im Dialog selbst kannst du noch Agenten hinzufügen oder entfernen und festlegen, wer führt, bevor du auf Create klickst. Für eine andere Besetzung startest du eine neue Session.

Läuft irgendetwas davon in der Cloud?
Das Formular New session bietet Local- und Isolated-Läufe an. Dort steht, dass beide auf deinem Rechner mit deinen eigenen Keys laufen und nichts in die Cloud geht. Der Chatverlauf ist standardmäßig lokal.

Können die Agenten ihre eigenen Anweisungen umschreiben?
Sie können Änderungen vorschlagen, die unter Proposals auftauchen. Ein Vorschlag ist keine übernommene Konfiguration. Ob Agenten ihre eigenen Prompts anfassen dürfen, ist eine separate Einstellung.

Die Desktop-App bekommst du unter osfoundry.io/de/download.