{"id":26050,"date":"2026-09-15T12:15:08","date_gmt":"2026-09-15T11:15:08","guid":{"rendered":"https:\/\/nowtec.solutions\/?p=26050"},"modified":"2026-09-15T16:45:59","modified_gmt":"2026-09-15T15:45:59","slug":"agenten-harness-bauen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nowtec.solutions\/de\/blog\/agenten-harness-bauen\/","title":{"rendered":"Einen Agenten-Harness bauen: Von der Schleife zur Multi-Agenten-Architektur"},"content":{"rendered":"\n

Wir kommen bei nowtec solutions aus dem Aktivismus, und davon ist uns eine Gewohnheit geblieben: Wenn ein Werkzeug nicht so existiert, wie wir es brauchen, bauen wir es selbst. Gerade reden alle \u00fcber den \u201eKI-Agenten\u201c \u2013 und das meiste, was unter diesem Namen verkauft wird, ist ein einzelner Modellaufruf im Trenchcoat. Also haben wir angefangen, einen echten zu bauen, von Grund auf und \u00f6ffentlich. Er heisst Whale, ich sitze an der Tastatur, und die ersten zwei Build-Sessions sind online (auf Englisch).<\/p>\n\n\n\n

Ein Agenten-Harness ist die Software rund um ein Sprachmodell \u2013 Steuerschleife, Ged\u00e4chtnis und Werkzeugzugriff \u2013, die aus einem einzelnen Modellaufruf einen Agenten macht, der ein Ziel verfolgt. Das ist der rote Faden der beiden Sessions: die eine Idee, mit der Agenten verst\u00e4ndlich werden, und die Architektur, die sie \u00fcber die \u00fcblichen Grenzen hinausbringt.<\/p>\n\n\n\n

Ein Harness ist eine Schleife, kein Aufruf<\/h2>\n\n\n\n

Agenten ergeben in dem Moment Sinn, in dem du aufh\u00f6rst, in \u201ePrompt rein, Antwort raus\u201c zu denken, und anf\u00e4ngst, in einer Schleife zu denken:<\/p>\n\n\n\n

handeln \u2192 beobachten \u2192 entscheiden \u2192 wiederholen \u2192 aufh\u00f6ren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ein einzelner LLM-Aufruf beantwortet eine Frage. Ein Harness verfolgt ein Ziel: Er ruft ein Werkzeug auf, beobachtet das Ergebnis, entscheidet \u00fcber den n\u00e4chsten Schritt und wiederholt das, bis eine Abbruchbedingung erf\u00fcllt ist. Alles andere \u2013 die Skills, die er nutzen kann, das Ged\u00e4chtnis, das er liest und schreibt, das Modell dahinter \u2013 h\u00e4ngt an dieser Schleife. Stimmt die Schleife, hat der Rest einen Ort, an dem er andocken kann.<\/p>\n\n\n\n

Der erste Build<\/h2>\n\n\n\n

In der ersten Session kommen wir von den Begriffen zu etwas, das tats\u00e4chlich l\u00e4uft. Der Stack ist bewusst unspektakul\u00e4r und portabel, denn unspektakul\u00e4r ist, was du auch in einem Jahr noch warten kannst: ein mit uv<\/a> verwaltetes Python-Projekt, eine Kommandozeile mit Typer<\/a> als Oberfl\u00e4che und LiteLLM<\/a> als Abstraktionsschicht f\u00fcr die Modelle, damit der Harness modellunabh\u00e4ngig bleibt \u2013 standardm\u00e4ssig DeepSeek<\/a> wegen der Kosten, jeder andere Anbieter per Flag. Darunter liegt eine Konfigurationsarchitektur im Home-Verzeichnis \u2013 Skills, Agenten, MCP<\/a>-Konnektoren und Ged\u00e4chtnis \u2013 plus ein strukturierter Logger, damit jeder Schritt nachvollziehbar ist.<\/p>\n\n\n\n

Das Ergebnis am Ende von Teil 1 ist klein, aber echt: Der erste Prompt l\u00e4uft einmal komplett bis zur Antwort des Modells durch, mit Logging. An diesem Ger\u00fcst h\u00e4ngt jede sp\u00e4tere F\u00e4higkeit.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\"Creating\n\n\n<\/span>\n<\/span><\/span>\n\nCreating an AI Agent Harness: Iteration 1 — auf YouTube ansehen →<\/span>\n<\/a>\n
Teil 1 \u2013 Konzepte und der erste Build.<\/strong> Kapitel: 00:00 Intro \u00b7 04:00 Anatomie eines Harness \u00b7 11:00 Konfigurationsarchitektur \u00b7 16:00 Losprogrammieren (uv, DeepSeek) \u00b7 30:00 Modellabstraktion (LiteLLM) \u00b7 42:00 Coding-Agenten \u00b7 48:00 Es l\u00e4uft \u00b7 56:00 Zusammenfassung.<\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

\u00dcber ReAct hinaus<\/h2>\n\n\n\n

Die meisten Agenten-Frameworks h\u00f6ren bei ReAct<\/a> auf: \u00fcberlegen \u2192 handeln \u2192 beobachten, in einer Schleife \u00fcber Werkzeuge und Ged\u00e4chtnis. In der zweiten Session treten wir einen Schritt zur\u00fcck und fragen, wie eine reichhaltigere Architektur aussieht. Denn die Architektur, nicht das Modell, entscheidet, ob du etwas wirklich Neues baust oder nur einen weiteren Wrapper.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Pipeline geht weiter als die \u00fcbliche Schleife:<\/p>\n\n\n\n