Zentrale

Lokale adaptive Agent-Zentrale fuer Projektstart, Routing, Context Packs und Harness-Delegation.

Aus AI-Architektur-Sicht ist Zentrale ein Multi-Agent Orchestrator im Supervisor Pattern: Ein zentraler Prozess entscheidet, delegiert und trackt spezialisierte Worker. Praeziser implementiert ist es ein deterministic multi-harness orchestrator with context-aware delegation: Es sitzt ueber Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes und Gemini, routet Tasks auf den passenden Harness und injiziert projekt-/phasenspezifischen Markdown-Kontext. Es ist kein vollstaendiges Multi-Agent-Framework mit Agent-to-Agent-Chat oder Shared Memory; naeher liegt Mixture of Experts auf Agent-Ebene beziehungsweise ein Kubernetes Scheduler fuer AI-Agenten.

Dieses Projekt ist die Routing- und Context-Schicht zwischen bestehenden lokalen Bausteinen:

• KomandoZentral fuer deterministisches Routing
• MultiHarnessStudio fuer Spine-Schemas und Integrationsvertraege
• OpenCode als primaere Execution Engine
• projektlokale Markdown-Profile fuer Harness-, Rollen- und Phasenkontext

Ziel

Der erste nutzbare Pfad ist bewusst klein:

1. Master-Prompt annehmen.
2. Projektordner unter projects/ erzeugen.
3. Standarddokumente aus Templates schreiben.
4. Context Pack fuer Phase und Harness erzeugen.
5. Run- und Registry-Struktur validierbar halten.

Nutzung

uv run python -m zentrale --help
uv run python -m zentrale validate
uv run python -m zentrale doctor
uv run python -m zentrale route --task "implementiere die erste Funktion"
uv run python -m zentrale serve --help
uv run python -m zentrale init-project --name beispiel --prompt-file docs/vision.md
uv run python -m zentrale context-pack --project projects/beispiel --harness codex --phase planning
uv run python -m zentrale opencode-models
uv run python -m zentrale opencode-prompt --title "Implementiere X" --instructions-file projects/beispiel/TASKS.md --verification "pytest"
uv run python -m zentrale run --use-kz --project projects/beispiel --task "implementiere die erste Funktion" --instructions-file projects/beispiel/TASKS.md --verification "pytest"
uv run python -m zentrale learning-proposals --project projects/beispiel

context-pack schreibt phase-scoped Packs nach projects/<projekt>/context-packs/<phase>/<harness> und verwendet die Harness-Profile aus registry/profiles.json. Der Default-Phase-Wert ist intake; die Phasenreferenz kommt aus registry/phases.json.

run routet auf einen Harness, erzeugt ein passendes Context Pack, legt einen Run Record an, fuehrt den ausgewaehlten Harness aus und schreibt Log, Status, Effectiveness-Daten, DONE_CRITERIA.md und eine projektlokale LEARNING_PROPOSAL.md. Mit --use-kz kommt die Route von KomandoZentral; ohne Flag nutzt suggest_static_route lokale Keyword-Regeln und optional vorhandene Effectiveness-Daten. OpenCode-Delegation nutzt standardmaessig opencode-go/glm-5.1; fuer nicht-OpenCode-Harnesses wird dieser OpenCode-Model-Default nicht weitergereicht. Echte OpenCode-Runs brauchen Schreibzugriff auf ~/.local/share/opencode; Zentrale schreibt keine globalen Harness-Konfigurationsdateien.

Lokaler Web-/Dashboard-Start

Es gibt zwei lokale UI-Pfade:

• uv run python -m zentrale dashboard startet die Textual-TUI im Terminal.
• uv run python -m zentrale serve --host 127.0.0.1 --port 8777 startet die FastAPI/WebSocket-Weboberflaeche.

Die statische SPA-Quelle liegt unter src/zentrale/web/static und wird unter /static/* serviert. Die Weboberflaeche stellt folgende nachgewiesene API-Endpunkte bereit:

• /health
• /api/phases
• /api/projects
• /api/runs
• /api/routes
• /api/effectiveness
• /api/costs

serve --help ist lokal verifiziert; die HTTP-Endpunkte sind ueber tests/test_web_api.py mit FastAPI TestClient abgedeckt.

Live Agent Dashboard

Visuelle Oberfläche — alles in einer TUI:

uv run python -m zentrale dashboard

6 Screens, gesteuert mit Taste 1–6:

Taste	Screen	Was es tut
1	Runs	Aktive Runs: Harness, Phase, Status, Dauer, Kosten — Polling 1s
2	Tasks	TASKS.md: j/k navigieren, Space toggeln, Ctrl+S speichern
3	Logs	Live-Tail von log.json, Auto-scroll
4	Run	One-Click Pipeline: Projekt → Task → Harness/Phase → Start
5	Phases	Phase-Pills mit ←/→, Next Phase, Save
6	Costs	Tabelle aller Runs mit Token-Kostenschätzung

Tastatur: 1–6 navigieren, ? Hilfe, Ctrl+C beenden. Drücke ? im Dashboard für die vollständige Hilfe.

Einzelne Screens (ohne Dashboard):

uv run python -m zentrale tasks --project mein-projekt
uv run python -m zentrale logs --run <run_id>
uv run python -m zentrale costs
uv run python -m zentrale phase --project mein-projekt

Struktur

• docs/ enthaelt Vision, Codex-Orchestrierungsprompt und Research.
• src/zentrale/ enthaelt die minimale lokale App-Schicht.
• src/zentrale/web/static/ enthaelt die statische Web-SPA-Quelle.
• templates/ enthaelt Projekt- und Context-Pack-Vorlagen.
• registry/ enthaelt maschinenlesbare Harness-, Phasen- und Profil-Metadaten.
• integrations/ dokumentiert externe lokale Integrationspunkte.
• projects/ nimmt generierte Arbeitsprojekte auf.
• runs/ nimmt uebergeordnete Run-Artefakte auf.

Finaler Gate

uv run python scripts/validate_skeleton.py
uv run python -m zentrale validate
uv run python -m zentrale --help
uv run python -m zentrale doctor
uv run python -m zentrale route --task "implementiere eine kleine funktion"
uv run python -m zentrale serve --help
uv run pytest -q

Vor einem Runbook- oder Hardening-Slice zuerst git status --short erfassen. Der erwartete Abschlusszustand ist ein sauber erklaerbarer Diff nur in den vereinbarten Dateien; lokale Artefakte wie artifacts/ werden nicht bereinigt oder umgeschrieben.