Fortgeschrittenes Praxisszenario · Szenario 5

Agent-Praxis

Mit ADD, Multi-Agent-Zusammenarbeit und dem Micro-Agent Pattern als Kern beherrscht man den vollständigen Agent-Umsetzungsansatz – von Aufgabenzerlegung und Rollenverteilung bis hin zu Engineering-Governance und Abnahme der Lieferung – und integriert die Agenten-Zusammenarbeit wirklich in den Team-Entwicklungsprozess.

Lernziele

Den vollständigen ADD-Prozess von der Zielzerlegung bis zur Abnahme verstehen und darauf aufbauend den Zusammenarbeitsrhythmus organisieren können
Fähig, die Zusammenarbeit zwischen Rollen wie Planner / Executor / Reviewer zu entwerfen
Kontextverträge, Berechtigungsgrenzen und Synchronisationsmechanismen in Multi-Agent-Systemen verstehen
Kann Probleme wie Kontextdrift, doppelte Arbeit und unklare Verantwortlichkeiten erkennen und steuern

Methodik

ADD-Workflow

1
Zerlegung der Ziele：Teile das Ziel zunächst in überprüfbare, lieferbare Aufgabeneinheiten auf, anstatt vage Anforderungen direkt an einen großen Agenten zu geben.
2
Rollenaufteilung：Definiere Eingabe-, Ausgabe- und Verantwortungsgrenzen für verschiedene Rollen wie Planner, Coding Agent, QA Agent und Reviewer.
3
Kontextvertrag：Klar festlegen, welcher Kontext geteilt wird, wann synchronisiert wird und welche Fakten anhand von Code oder Dokumentation verifiziert werden müssen.
4
Abnahmeschleife：Einen geschlossenen Lieferkreislauf durch Tests, Builds, manuelle Prüfungen und Review-Kommentare bilden, anstatt nur zu prüfen, ob der Agent sagt, es sei „fertig“.

Multi-Agenten-Kollaborationsmuster

Planner / Executor / Reviewer

Geeignet für Aufgaben mit klarer Lieferkette, bei denen der Planner sie zerlegt, der Executor sie umsetzt und der Reviewer für die Qualitätskontrolle verantwortlich ist.

Specialist Swarm

Geeignet für domänenübergreifende Probleme wie Sicherheit, Leistung, UI und Architektur, wobei jede Disziplin eine unabhängige Bewertung liefert und der Hauptcontroller diese anschließend zusammenfasst.

Micro-Agent Network

Komplexe Aufgaben in die kleinsten Verantwortungseinheiten zerlegen, um die Austauschbarkeit zu verbessern, erfordert jedoch ein strengeres Kontextmanagement.

Human-in-the-loop

Erzwingen Sie an kritischen Stellen wie menschlicher Freigabe, Veröffentlichungen und Schreibvorgängen in externe Systeme eine manuelle Bestätigung, um risikoreiche Aktionen zu kontrollieren.

Schwerpunkte der Engineering-Governance

  • • Beobachtbarkeit: Die Eingaben, Entscheidungszusammenfassungen, Ergebnisse und Fehlerursachen jedes Agenten protokollieren
  • • Grenzkontrolle: Festlegen, welche Agenten nur lesen dürfen, welche Agenten schreiben dürfen und welche Aktionen genehmigt werden müssen
  • • Deduplizierungsmechanismus: Verhindern, dass mehrere Agenten dieselbe Aufgabe erledigen, mithilfe von Aufgabenliste, owner und Abhängigkeiten
  • • Kostenkontrolle: Zuerst mit leichten Rollen filtern, dann hochkostige Modelle für wichtige Entscheidungen aufrufen

Anwendung von KI-Tools

Claude Code verwenden, um die Kollaborationsabläufe zu organisieren

  • • Aufgaben zerlegen und die Arbeit an Unteragenten aufteilen, um zunächst klarzustellen, wer für Erkundung, wer für die Implementierung und wer für die Prüfung zuständig ist
  • • Verwenden Sie einen gemeinsamen Aufgabenstatus, um Owner, Abhängigkeiten und den Erledigungsstatus zu erfassen und so Kontextdrift zu verringern
  • • Für risikoreiche Aktionen eine manuelle Bestätigung einrichten, um „Automatisierungs-Fehlauslösungen“ zu vermeiden

Fehlschläge mit strukturierten Protokollen analysieren

Das Aufzeichnen von Aufgaben-Eingaben, wichtigen Entscheidungen, Aufrufketten und Fehlerursachen hilft dir zu unterscheiden, ob ein Problem aus der Zerlegung der Anforderungen, unzureichendem Kontext oder Implementierungsfehlern in der Ausführungsphase stammt.

Praxisbeispiel

Fall 1: Multi-Agent-Code-Review-Pipeline

  • • Der steuernde Agent liest den Änderungsumfang aus und verteilt ihn an Spezialisten für Sicherheit, Leistung und Wartbarkeit
  • • Jeder Spezialist gibt eine unabhängige Meinung ab und vermeidet so den blinden Fleck von „ein Agent macht alles“
  • • Der Reviewer fasst widersprüchliche Meinungen zusammen und gibt eine Schlussfolgerung dazu ab, ob das Zusammenführen erlaubt wird

Fall 2: Agenten-Entwicklungsablauf von den Anforderungen bis zur Lieferung

  • • Der Planner liest das PRD und die Code-Struktur und gibt eine ausführbare Aufgabenliste aus
  • • Coding Agent setzt Änderungen gemäß den Aufgaben um, QA Agent führt die Verifikation aus und Reviewer nimmt die Endabnahme vor
  • • Manuelle Genehmigungen bei Schritten wie Releases, Datenbankänderungen und Schreibvorgängen in externe Systeme beibehalten

Checkliste der Lernergebnisse

Kann komplexe Ziele in unabhängige Aufgaben zerlegen, die sich für die Ausführung durch einen Agenten eignen
Für unterschiedliche Agents klare Grenzen für Eingabe, Ausgabe und Berechtigungen definieren können
Die Mechanismen von Synchronisierung, Überprüfung und Eskalation in der Multi-Agenten-Zusammenarbeit verstehen
Wissen, wie Fehlermodi mithilfe von Protokollen, Aufgabenstatus und Review-Gates gesteuert werden
Kann die unterschiedlichen Lehrziele der Seiten „Kernkompetenzen“ und „Fortgeschrittene Praxis“ unterscheiden