Was ich derzeit entwickle und erprobe.
Lokale Systeme für die Arbeit mit KI-Agenten: gepflegte Wissensbestände, kontrollierte Werkzeugzugriffe, Protokolle und Reviews. Jede Projektseite erklärt das Problem, den Aufbau, den aktuellen Stand und die Grenzen.
Fünf Begriffe, die hier tragen.
Fünf Begriffe tauchen auf dieser Seite immer wieder auf. Hier steht zu jedem ein Satz, damit niemand raten muss.
Die Tool-Schnittstelle, über die Agenten kontrolliert handeln, statt frei im System zu wirken.
Grenzen, die ich gesetzt habe: Regeln, Prüfungen und Freigaben fangen riskante Aktionen ab, bevor sie passieren.
Diese Site ist eine offene, private Werkstatt: Arbeitsproben, Notizen und Raum für Austausch.
Neun Projekte, geordnet nach Funktion und Nachweis.
Hier ist der kurze Weg in die Dossiers: pro Projekt eine Zeile. Hinter jeder Route liegt eine vollständige Case Study mit Beleg und Grenze. Das Curriculum zähle ich hier nicht mit: Es ist ein Lernformat, kein Projekt, und hat eine eigene Seite.
01 · Zentrale Arbeitsproben
steuert wiederkehrende Agentenarbeit, das Agenten-Gedächtnis hält Kontext über Sitzungen, die Kontrollschicht macht Läufe im nachvollziehbar, und die zeigt das Zusammenspiel.
- Wiederkehrende Agentenaufgaben steuernDCOLocal-onlyProduktiver lokaler Orchestrator: Telegram, Mini-App, Queue, MCP-Tools und Freigabe-Pfade.
- Kontext über Sitzungen erhaltenAgenten-GedächtnisLabAgentic OS merkt, das Wiki bewahrt, der Memory Atlas findet und verbindet Wissen projektübergreifend.
- Agentenabläufe prüfen und begrenzenKontrollschichtLocal-onlyPrompt Prelude bereitet Aufgaben vor, Hooks greifen an festen Stellen ein und das Observatory macht den Ablauf sichtbar.
- Das Zusammenspiel der Werkstatt erklärenSystemkarte der WerkstattDeployedDie Systemkarte zeigt Quellen, Projekt-Dossiers, durchsuchbares Wissen (RAG) und die Sicherheitsgrenzen der Werkstatt.
02 · Forschung und Daten
Die Master-Thesis belegt die prüfende Methodik: Merkmalsauswahl, Signalanalyse und saubere Validierung auf echten Sensordaten.
03 · Werkstattexperimente
übergibt Arbeit zwischen zwei Modellen, akzeptiert Änderungen nur mit messbarer Verbesserung, zeigt einen Wissensbestand in drei Ansichten, und macht das öffentliche Wiki befragbar.
- Arbeit zwischen zwei Agenten übergebendual-bridgeLabDateibasierte Handoff-Bridge: zwei Maschinen, zwei Modelle, Build und Review im Wechsel.
- Änderungen nur mit messbarer Verbesserung annehmenevolabLabLLM als Mutationsoperator: Code wird nur akzeptiert, wenn Lighthouse ohne Regression steigt.
- Einen Wissensbestand in drei Ansichten zeigenliving-vaultLabEine Vault-Engine, drei Linsen: 3D-Graph, Persona-Chat und Portfolio-Sync.
- Ein öffentliches Wissens-Wiki befragbar machenSéanceLiveKI-Chat mit dem öffentlichen Kompetenz-Wiki: RAG-Suche, Quellen-Chips und kuratierte Stimmen.
Beschreibungen gegen die Atlas-Projekt-Dossiers gespiegelt · Stand 07.07.2026
Wie die Systeme technisch zusammenarbeiten, zeigt die Systemkarte der Werkstatt
Zuletzt aktualisiert: · ein Projekt von Dominic Meiser