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SCHRITT 1

Grundstruktur verstehen

Das HYPDB.ONE Orchestrierungssystem verbindet spezialisierte Agenten über ein zentrales Gatewaysystem. Jeder Agent übernimmt eine klar definierte Rolle: Recherche, Analyse, Generierung oder Prüfung.

Die Orchestrierung folgt dem Pipeline-Prinzip: Der Output eines Agenten wird zum Input des nächsten. Du bestimmst die Reihenfolge und die Regeln.

# Beispiel: 3-Agenten-Pipeline
Agent 1: Recherche (Sammelt Daten)
↓ Output → Input
Agent 2: Analyse (Wertet aus)
↓ Output → Input
Agent 3: Generierung (Erstellt Ergebnis)
SCHRITT 2

Agenten-Profile einrichten

Jeder Agent benötigt ein eigenes Profil mit definierten Fähigkeiten, Grenzen und einem spezifischen Prompt-Template. Lege für jede Rolle fest, welche Aufgaben sie übernehmen darf und welche nicht.

# Agent-Profil (Beispiel)
profil: recherchier-agent
aufgabe: Web-Recherche zu vorgegebenem Thema
quellen: max. 5, bevorzugt .de und .org
output: strukturierte Zusammenfassung
limit: 500 Tokens
Definiere klare Schnittstellen zwischen den Agenten. Jeder Agent sollte nur so viele Informationen erhalten, wie er für seinen Schritt braucht — nicht den gesamten Kontext.
SCHRITT 3

Workflow in HYPDB.ONE definieren

Im HYPDB.ONE Dashboard legst du den Ablauf fest: Welcher Agent startet, welche Daten weitergereicht werden und wo entschieden wird.

Eine Oberfläche namens Pipeline Manager gibt es nicht — im gesamten Webroot kommt der Begriff nur auf dieser Seite vor, und die Routen /api/pipeline, /api/workflows, /api/templates antworten alle mit 404. Was tatsächlich existiert, ist der Auftragsschalter in Schritt 4.

# Workflow-Konfiguration
pipeline: kunden-anfrage

schritt_1:
  agent: klassifizierer
  eingabe: "{anfrage}"
  ziel: Kategorie bestimmen

schritt_2:
  agent: antworter
  eingabe: "{klassifizierer.output}"
  ziel: passende Antwort generieren
SCHRITT 4

Freigabe-Logik einbauen

Nicht jeder Schritt soll automatisch ausgeführt werden. Für kritische Entscheidungen baust du Approval-Gates ein: Der Agent bereitet eine Aktion vor, wartet aber auf deine Freigabe, bevor er sie ausführt.

Das ist besonders wichtig bei:

Das ist ein Muster, keine eingebaute Funktion: es gibt kein Approval-Gate und keinen Freigabedialog im System. Der Schalter, der tatsächlich etwas anhält, ist enabled: false — er beendet den Auftrag aber, statt ihn anzuhalten. Wer eine Aktion wirklich freigeben lassen will, muss das im Skript selbst bauen.
SCHRITT 5

Testen und optimieren

Es gibt keinen Testmodus. Ein Auftrag läuft entweder ganz oder gar nicht: das Feld enabled ist der einzige Schalter, ein Probelauf existiert nicht. Zum Prüfen schaltest du den Auftrag auf enabled: false und liest danach das Feld last — das hält den Ausgang des letzten echten Laufs fest.

Prüfe bei jedem Durchlauf:

Starte mit 2 Agenten und erweitere schrittweise. Ein funktionierendes Zwei-Agenten-System ist besser als ein kaputtes Fünf-Agenten-System.
SCHRITT 6

Freigabe und Betriebszustand messen

Der wichtigste Schritt ist der unspektakulärste: Es gibt genau einen Schalter, und er ist ein boolesches Feld pro Auftrag. Die Tabelle unten liest ihn live aus der Auftrags-API — jede Zahl stammt aus einer Messung, keine ist eingetragen.

KennzahlQuelleWert
Wird geladen…

Quelle: /api/automation — die Freigabelogik von HYPDB.ONE.

Der Schalter stoppt, er fragt nicht. enabled: false beendet den Auftrag vollständig; es gibt keinen Wartemodus, der auf eine Freigabe wartet. Wer einen Freigabeschritt braucht, muss ihn im Skript selbst bauen — im System gibt es dafür keine Route.
SCHRITT 7

Den laufenden Betrieb prüfen

Bevor du eine Pipeline baust, lohnt der Blick auf das, was bereits läuft. HYPDB.ONE meldet den tatsächlichen Betriebszustand über die Status-API — keine Attrappe, sondern eine Messung. Diese Werte werden beim Laden dieser Seite live abgefragt.

Laufende Agent-Prozesse — Werte werden aus /api/status geladen.
PIDProfilRolle
Wird geladen…

Zur Rollenspalte: Der Dienst leitet die Rolle aus dem Startbefehl ab, indem er ihn der Reihe nach auf die Zeichenketten gateway, serve und cron durchsucht. Weil die Reihenfolge fest ist, kann ein Cron- oder CLI-Agent als gateway erscheinen, sobald ein Argument (Jobname, Profilname) diese Zeichenkette enthält. Keine dieser Rollen ist daher eine geprüfte Identität — das ist kein Messfehler der Seite, sondern eine Grenze der Quelle.

Zur Profilspalte: Der Dienst liest das Profil nur aus dem Langargument --profile <name> des Startbefehls. Ein mit der Kurzform -p <name> oder mit gesetztem HERMES_HOME gestarteter Agent erscheint deshalb als default — das ist kein Messfehler der Seite, sondern eine Grenze der Quelle.

Zeitpläne und Kanäle — Werte werden aus agenten_status.json geladen (alle 5 Minuten aktualisiert).
BausteinZustandKennzahl
Wird geladen…
Diese Tabelle ist bewusst an /api/status und agenten_status.json gebunden und nicht fest eingetragen. Steht das Backend nicht, siehst du BACKEND OFFLINE in der Leiste oben — keine erfundenen Zahlen.

ZUSAMMENFASSUNG

SCHRITT 8

Bezugsgrößen der Agentenebene

Die Agentenebene wird über Personas und ein Level-System gesteuert. Die Zahlen unten sind der tatsächliche Inhalt der Registrierungsdateien im Webroot — keine Platzhalter. Sie werden beim Laden dieser Seite live gelesen; bleibt der Abruf aus, siehst du nicht erreichbar, keine Ersatzwerte.

KennzahlQuelleWert
Wird geladen …

Quellen: persona_registry.json (Personas, Familien, Level) und system_data_v3.json (Domänen, Erzeugungs-Agenten, Übergabe-Status).

Die Level-Kurve (max. Stufe 500) und die Spezialisierungs-Domänen beschreiben, wie ein Persona-Agent zwischen Aufträgen an Fähigkeit gewinnt — der Ordnungsrahmen, der das Pipeline-Prinzip aus Schritt 1 trägt. Sie sind fest in den Datenquellen hinterlegt und hier nur abgelesen, nicht berechnet.
SCHRITT 9

Betriebszustand der Automatisierung

Die Tabelle unten liest die laufende Auftragsverwaltung aus /api/automation: Erfolgsquote, erledigte und fehlgeschlagene Aufträge sowie die Server-Ressourcen. Jeder Wert ist eine Messung zum Zeitpunkt des Seitenaufrufs.

KennzahlWert
Wird geladen …

Quelle: /api/automation — Felder leistung und ressourcen.

Keine Rangfolge zwischen Agenten. Die API liefert Gesamtzahlen (erfolgsquote_pct, erledigt, fehler), keine Rangliste oder Erfolgsquote je Auftrag. Wer einzelne Aufträge vergleichen will, liest das Feld last je Auftrag aus Schritt 6 — eine aggregierte Rangfolge gibt es nicht.

Bereit für deine erste Multi-Agenten-Pipeline?

Vorgefertigte Pipeline-Vorlagen gibt es nicht — /api/templates und /api/vorlagen antworten beide mit 404. Der gangbare Weg führt über den Worker und über zeitgesteuerte Aufträge.

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WEITERFÜHRUNG

Eigene KI-Agenten erstellen Einen Agenten von Grund auf mit Profil, Werkzeugen und Grenzen aufbauen. Multi-Agenten-Workflows Den Pipeline-Ablauf Schritt für Schritt in der Oberfläche zusammensetzen. Personas erstellen Verhalten und Stimme eines Agenten über eine Persona festlegen. Sicherheit der Agenten Rechte, Grenzen und Freigaben — die Begleitseite zu Schritt 4. Automatisierung mit Cron Wiederkehrende Aufgaben zeitgesteuert statt per Hand auslösen. Worker einrichten Den Einstieg in die Agentenwelt und die Voraussetzungen dafür.