Kernel
Deterministische Grundlage
Identität, Scope, Zustandsübergänge, Autorisierung und Evidenz.
Projekt · AECP
AshaCore Engineering Control Plane
Agenten bauen Vorhandenes neu, Kontext ist teuer, Übersicht geht im Chatverlauf verloren. AECP hält Aufträge, Zuständigkeiten, Ausführung und Nachweise als System außerhalb des Chats. AgnoOS ist die Engine, das Command Center die Oberfläche.
Aufbau
Ein Kontrollsystem aus klar abgegrenzten Bausteinen.
Kernel, Ausführung, Runtime, Graph, Adapter, Kontext, API und Oberfläche bilden eine Kette. Die Domänenkette lautet: Intent → Feature → Work Item → Plan → Workflow → Activity → Run → Evidence.
Ausführung
Kontrollierte Läufe
Workspaces, Git-Bindung, Leases, Execution Envelopes und Budgets.
Durable Runtime
Dauerhafte Abläufe
Steps, Wait/Signal, Retries, Checkpoints, Recovery und Cancellation.
Graph-Projektion
Wiederherstellbarer Execution Graph
Aus Intents, Work Items, Plänen, Runs, Evidenz, Abhängigkeiten und Blockaden aus den Ereignissen aufgebaut; jederzeit wiederherstellbar, nie zweite Wahrheit.
Agent-Adapter
Providerunabhängige Ausführung
Ein Adapter je Anbieter.
Ergon
Lokales Modell
Innerhalb von AECP für Routing und statische Aufgaben, damit teure Modelle nicht für Verwaltungs-Turns bezahlt werden.
Context / Knowledge
Kontext mit Herkunft
Context Packs, Retrieval, Provenance, Freshness, Kompaktierung und Budgetgrenzen.
API / MCP
Typisierte Grenzen
Commands und Read-Models für CLI, MCP und Oberfläche; unbekannte Capabilities werden fail-closed abgelehnt.
Command Center
Erklärt und löst aus
Dashboard für Zustand, Aufträge, Runs, Agenten, Ereignisse, Freigaben und Statistiken; umgeht keine Policy.
Die Command-Pipeline lautet: authenticate → validate → expected version → capability → risk → transition → evidence → transaction → event → typed result. Ein Agent setzt nie „fertig“: Kernel, Evidenz und Verifikation entscheiden zwischen abgeschlossen, Verifikation ausstehend oder abgelehnt.
Harnessing
Leistungsfähige Modelle brauchen einen belastbaren Handlungsrahmen.
Harnessing legt fest, welche Informationen ein Agent erhält, welche Werkzeuge er nutzen darf, wann ein Mensch entscheidet und woran ein Ergebnis gemessen wird. Auftrag, Scope, Budget und Freigaben machen aus einer offenen Unterhaltung eine überprüfbare Aufgabe.
Prinzip
Ein Prompt erteilt keine Berechtigung
Die Laufzeit prüft Identität, Voraussetzungen, Rechte und Nebenwirkungen unabhängig vom Modell. Eine menschliche Freigabe autorisiert eine bestimmte Aktion; sie ist weder ein pauschaler Vollzugriff noch ein Beleg für deren Ausführung.
Human-in-the-Loop
Verantwortung bleibt an der richtigen Stelle.
Menschen setzen Richtung, entscheiden bei Risiko und geben Wirkungen nach außen frei. Agenten übernehmen begrenzte Arbeit innerhalb des erteilten Mandats.
Prinzip
Freigabe ist eine konkrete Entscheidung
Der Mensch bestätigt eine bestimmte Aktion oder einen definierten Übergang. Daraus folgt weder dauerhafte Autorität noch der Nachweis, dass die Ausführung erfolgreich war.
Evidence-gated Completion
Fertig ist, was die Abnahme besteht.
Ein Agent reicht eine Completion-Behauptung ein. Erst der Zusammenhang aus Arbeitsstand, Ergebnisartefakt, Tests, Evidenz und unabhängiger Verifikation entscheidet über den Zustand.
Prinzip
Behauptung und Abschluss bleiben getrennt
Veralteter Stand, fehlende Evidenz oder eine verletzte Policy führen zu Verifikation ausstehend oder abgelehnt. Plausible Antworten und beendete Prozesse sind kein Abschlussnachweis.
Execution Graph
Abhängigkeiten bleiben sichtbar.
Der Execution Graph wird aus Ereignissen aufgebaut und projiziert Intents, Work Items, Pläne, Runs, Evidenz, Abhängigkeiten und Blockaden. Er ist wiederherstellbar und nie eine zweite Wahrheit.
Prinzip
Lesbare Beziehungen statt Chat-Rückblick
Das Command Center zeigt, wer einen Schritt verantwortet, was belegt ist, was wartet und welche Entscheidung fehlt.
Durable Execution
Abläufe können warten, wiederaufnehmen und abbrechen.
Steps, Wait/Signal, Retries, Checkpoints, Recovery und Cancellation bilden die dauerhafte Laufzeit. Fachliche Workflow-Semantik bleibt von der konkreten Runtime austauschbar.
Prinzip
Zustand überlebt den einzelnen Turn
Ein Run ist ein konkreter Versuch mit eigenem Zustand, Arbeitsstand und Ergebnis. Kontrollierte Wiederholung und Wiederaufnahme brauchen dafür einen nachvollziehbaren Nachweis.
Context Engineering · RAG
Das richtige Wissen für die richtige Aufgabe.
Context Engineering bündelt Context Packs, Retrieval, Provenance, Freshness, Kompaktierung und Budgetgrenzen. RAG liefert Kontext; es ersetzt weder Berechtigungen noch die Prüfung einer Antwort.
Prinzip
Quellen vor Ähnlichkeit
Projekt, Zugriff und gültiger Stand definieren die Suche. Zusammenfassungen behalten ihre Quellen; widersprüchliche Aussagen werden an der Originalstelle geprüft.
Aktuelle Bausteine
Der heutige technische Stand.
Bausteine sind hinter Adaptern austauschbar; die Liste beschreibt den heutigen Stand.
Technologie
Implementierung heute
Kernel in Python · PostgreSQL als kanonischer Zustand mit Event-Log und Outbox · Graph-Projektion aktuell Ladybug (eingebettet) · Durable Runtime aktuell DBOS · lokales Modell aktuell Qwen über llama.cpp · Agent-Adapter aktuell für Codex, weitere Anbieter vorbereitet.
Aktueller Stand
Drei gleichwertige Felder für das Engineering-System: kein Prozentwert, sondern der dokumentierte Arbeitsstand.
Belegt
- Knowledge-Repo und die zugehörigen Records sind als abgeschlossene Grundlagen dokumentiert.
- Governance-Bridges und Agentenprofile sind abgeschlossen.
- Verträge sind abgeschlossen; der gemeinsame Ausgangspunkt ist ratifiziert.
- Der Smoke-Test als Vorbedingung ist erledigt.
Im Bau
- Die nächste Bauphase verbindet die Kernel-Grundlagen mit den ersten Lieferfähigkeits-Schritten.
- Token-, Kontext- und Launcher-Optimierung wird als Effizienz der Agentenläufe weitergeführt.
- Im Command Center werden Zustand, Aufträge, Runs, Ereignisse, Agenten, Statistiken und Freigaben live über die bestehende API sichtbar.
Nächster Nachweis
- Die Durable Runtime erhält als Nächstes ihren Go-Nachweis.
Aufbau
Bausteine des Kontrollsystems.
Die Bausteine zeigen Verantwortungsgrenzen, keine Reifegradleiter.
Kernel
Deterministische Grundlage
Identität, Scope, Zustandsübergänge, Autorisierung und Evidenz.
Ausführung
Kontrollierte Läufe
Workspaces, Git-Bindung, Leases, Execution Envelopes und Budgets.
Command Center
Erklärt und löst aus
Dashboard für Zustand, Aufträge, Runs, Agenten, Ereignisse, Freigaben und Statistiken; umgeht keine Policy.
Dokumentierter Stand
Was die aktuelle Beschreibung trägt.
Die Aussagen fassen den intern dokumentierten Engineering-Stand zusammen - ohne öffentliche Verfügbarkeitszusage.
Arbeitsfluss
Von Absicht zu Nachweis
Die Domänenkette verbindet Intent, Feature, Work Item, Plan, Workflow, Activity, Run und Evidence.
Completion
Behauptung und Abschluss bleiben getrennt
Ein Agent reicht eine Completion-Behauptung ein; Kernel, Evidenz und Verifikation entscheiden über abgeschlossen, Verifikation ausstehend oder abgelehnt.
Prinzipien
Klare Grenzen für Menschen und Agenten
Harnessing, Human-in-the-Loop und Evidence-gated Completion halten Auftrag, Ausführung und Nachweis auseinander.