AgentShekel/agentic-workflow

Multi-Agent-Framework für Claude Code: stufenbewusste Annahme (S/M/L), Aufteilung in Akzeptor/Optimierer, dateisystemisolierte Gegnerprüfung, familienübergreifende Zweitmeinung via Codex MCP, SkillOpt-ähnliche Skill-Evolution, Ereignisbuch-Transparenz, Mensch als oberster Richter

Was ist agentic-workflow?

AgentShekel/agentic-workflow ist ein Multi-Agenten-Framework, das speziell für Claude Code entwickelt wurde. Es führt eine stufenbewusste Annahme (S/M/L) ein, bei der Aufgaben je nach Größe und Komplexität entweder durch einen Akzeptor (acceptor) oder einen Optimierer (optimizer) bearbeitet werden. Das Framework implementiert eine dateisystemisolierte Gegnerprüfung (adversary review), um sicherzustellen, dass von verschiedenen Agenten generierte Codeänderungen unabhängig voneinander validiert werden können. Zusätzlich ermöglicht es eine familienübergreifende Zweitmeinung via das Codex MCP, bei der alternative KI-Modelle wie Codex zur Überprüfung von Vorschlägen herangezogen werden können. Das System bietet SkillOpt-ähnliche Skill-Evolution, bei der Agenten ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit iterativ verbessern können, sowie ein Ereignisbuch (event ledger) für vollständige Transparenz und Beobachtbarkeit aller Aktionen. Der Mensch behält die oberste Kontrolle als oberster Richter (supreme judge) und kann Entscheidungen jederzeit überschreiben oder genehmigen.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
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Dokumentation

Was macht agentic-workflow?

Multi-Agent-Framework für Claude Code: stufenbewusste Annahme (S/M/L), Aufteilung in Akzeptor/Optimierer, dateisystemisolierte Gegnerprüfung, familienübergreifende Zweitmeinung via Codex MCP, SkillOpt-ähnliche Skill-Evolution, Ereignisbuch-Transparenz, Mensch als oberster Richter

Überblick

Dieses Framework definiert einen mehrstufigen Workflow für KI-Agenten, der die Qualität und Sicherheit von Codeänderungen erhöht. Anstatt dass ein einzelner Agent Aufgaben direkt ausführt, durchläuft jeder Vorschlag mehrere Phasen der Prüfung und Verbesserung.

Kernkonzepte

  • Stufenbewusste Annahme: Aufgaben werden in klein (S), mittel (M) und groß (L) eingeteilt. Jede Stufe hat eigene Anforderungen an die Überprüfung.
  • Akzeptor/Optimierer-Aufteilung: Der Akzeptor prüft, ob eine Änderung übernommen werden kann; der Optimierer verbessert sie bei Bedarf.
  • Dateisystemisolierte Gegnerprüfung: Ein separater Agent (Adversary) analysiert Änderungen in einem isolierten Dateisystem, um versteckte Probleme aufzudecken.
  • Codex MCP Zweitmeinung: Über das Codex Model Context Protocol können alternative Modelle (wie Codex) eine unabhängige Meinung einholen.
  • SkillOpt-ähnliche Evolution: Agenten können ihre eigenen Fähigkeiten durch Optimierungsschleifen verbessern.
  • Ereignisbuch: Alle Aktionen werden in einem Ledger protokolliert, um Transparenz und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
  • Mensch als oberster Richter: Der Benutzer hat die letzte Entscheidungsgewalt und kann alle automatischen Entscheidungen überstimmen.

Voraussetzungen

  • Claude Code CLI (Version 1.2.0 oder höher)
  • Optionale MCP-Server-Einrichtung für Codex-Integration
  • Node.js 18+ für das Ledger-System

Installation

  1. Klone das Repository:
    git clone https://github.com/AgentShekel/agentic-workflow.git
    cd agentic-workflow
    
  2. Installiere Abhängigkeiten:
    npm install
    
  3. Richte die Konfiguration ein:
    cp config.example.json config.json
    # Bearbeite config.json nach Bedarf
    

Verwendung

Starte das Framework mit:

claude code --tool agentic-workflow

Alternativ kannst du es als Skill in deiner claude-skills.json einbinden:

{
  "name": "agentic-workflow",
  "path": "./agentic-workflow"
}

Workflow-Ablauf

  1. Aufgabeneingang: Der Benutzer gibt eine Aufgabe ein, die klassifiziert wird (S/M/L).
  2. Akzeptor-Phase: Ein Akzeptor-Agent bewertet, ob die Aufgabe mit Standardparametern gelöst werden kann.
  3. Optimierer-Phase: Falls nötig, verfeinert ein Optimierer-Agent die Lösung iterativ.
  4. Gegnerprüfung: Ein isolierter Adversary-Agent prüft die Änderungen auf Sicherheitslücken, logische Fehler oder Stilabweichungen.
  5. Zweitmeinung (optional): Codex MCP wird konsultiert, um eine unabhängige Bewertung zu erhalten.
  6. Menschliche Entscheidung: Der Benutzer wird über die Ergebnisse informiert und kann die Änderung genehmigen, ablehnen oder anpassen.
  7. Evolution: Basierend auf dem Ergebnis wird der Skill oder die Konfiguration optimiert (ähnlich wie SkillOpt).

Ereignisbuch (Ledger)

Das Ereignisbuch zeichnet für jeden Schritt die wichtigsten Metadaten auf:

  • Zeitstempel
  • Agenten-ID
  • Aktionstyp (akzeptieren, optimieren, ablehnen, genehmigen)
  • Entscheidungsbegründung
  • Dateipfade

Zugriff via CLI:

npm run ledger:view -- --limit 20

Konfiguration

Bearbeite config.json, um Parameter anzupassen:

SchlüsselBeschreibungStandard
tiersStufengrenzen (S/M/L){ "S": 100, "M": 500, "L": 2000 }
adversary.enabledGegnerprüfung aktivierentrue
codexMcp.enabledCodex-Zweitmeinung aktivierenfalse
humanReviewMenschliche Überprüfung erzwingentrue
ledger.enabledEreignisbuch aktivierentrue

Lizenz

MIT

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