Ausgangslage
Multi-Agent-KI-Systeme ziehen in den produktiven Einsatz ein, aber die meisten Teams betreiben sie blind — keine Sicht darauf, welcher Agent gerade was tut, welche Werkzeuge aufgerufen wurden oder wo eine Aufgabe hängt. AgentMesh ist die interaktive Projektdemo zu einem realistischen Anwendungsfall — die fehlende Ebene: Leitstand für KI-Agenten.
Das Problem
Das eigentliche Fehlerbild agentischer Systeme sind nicht Abstürze — es sind still falsche Antworten. Ohne Traces, Speicher-Transparenz und eine Freigabeschwelle mit Mensch im Loop für riskante Ausgaben kann kein ernsthaftes Unternehmen Agenten auf echte Aufgaben ansetzen.
Der Ansatz
Ich habe die vollständige Oberfläche zur Beobachtung und Steuerung entwickelt: einen Live-Graphen der Agenten, in dem ein Planer Aufgaben an Daten-, Analyse- und Schreibagenten verteilt; ein Echtzeitprotokoll für Werkzeugaufrufe und Schutzmechanismen; klare Statusanzeigen je Agent; sowie eine Freigabewarteschlange, in der markierte Ergebnisse vor der Veröffentlichung von einem Menschen geprüft werden.
Was die Umsetzung zeigt
Die Konsole rendert ein Fünf-Agenten-System mitten in einer Aufgabe: der Daten-Agent fragt ein Data-Warehouse und einen Vektorspeicher ab, ein Guardrail fängt eine unbelegte Finanzbehauptung ab, und die Eskalation landet in der Freigabe-Tabelle — genau die Sicherheitsschleife, die produktive KI braucht.
Interaktive Projektdemo — entwickelt, um Produkterlebnis und technische Umsetzung nachvollziehbar zu machen. Namen, Marken, Daten und Leistungswerte sind beispielhaft.