DoMe Dynamics
AI Agent Systems

Glossar

Diese Werkstatt benutzt eigene Projektnamen und Fachbegriffe, als müsste man sie kennen. Hier stehen sie gesammelt — kurz erklärt und mit dem Ort verlinkt, an dem sie im Einsatz sind.

Zuletzt aktualisiert:

Eigene Systeme

Projekte & Systeme

Agent-Memory-Atlas

Ein MCP-Server im Dauerbetrieb, der Vektorsuche, Volltextsuche und einen Beziehungsgraphen zu einem gemeinsamen Index über Wiki, Agenten-Gedächtnis und Codex-Quellen verbindet.

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DCODynamic Central Orchestrator

Mein zentraler Orchestrator: Er nimmt Aufträge per Telegram entgegen, verteilt sie über eine Queue an Agenten-Sessions und meldet die Ergebnisse zurück — seit März 2026 im täglichen Betrieb.

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Dream-Team

Aus dem DCO entstanden: Eine Vorprüfung entscheidet, ob eine Frage eine zweite Perspektive braucht — dann erstellt Claude eine Position, Codex widerspricht oder ergänzt, und die Antwort zeigt die Differenzen offen.

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dual-bridge

Claude baut einen Schritt, Codex prüft ihn unabhängig auf einem zweiten Laptop — ein echtes Review über zwei Geräte und zwei Modelle hinweg, abgesichert durch ein fail-closed Sicherheits-Gate.

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evolab

Ein Agent, der seinen eigenen Code verändert und die Varianten gegen Lighthouse-Werte antreten lässt — ein Experiment, kein Auto-Deploy in produktive Systeme.

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Lern-Cockpit

Das Lern-Cockpit des Workshop-Curriculums, eingebettet als eigenständiges Asset mit eigener Sicherheitsrichtlinie — ein manuell gepflegter Auszug aus dem Workshop-Repository.

Living-Vault

Eine Vault-Engine, die Wissensmanagement, Embeddings und LLM-Personas zusammenbringt: 3D-Wissensgraph, Persona-Chat und zwei MCP-Server arbeiten auf derselben SQLite-Basis.

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Observatoryagent-observatory

Live-Cockpit für Agentenarbeit: Ein fail-soft ausgelegter Hook-Sender greift Tool-Aufrufe und Subagenten ab und macht sie als Swimlanes und Replay sichtbar, ohne den beobachteten Agenten je zu blockieren.

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Séance

Ein KI-Chat, der das öffentliche Kompetenz-Wiki befragbar macht — mit Allowlist, fail-closed Gates und einem Demo-Modus, der immer verfügbar bleibt.

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Stack Atlas

Eine generierte Landkarte der Werkstatt: Sie fasst Projekte, Fähigkeiten und Verbindungen aus einer datierten Wiki-Synthese zusammen — gepflegt wird an der Quelle im Wiki, nicht von Hand.

SystemkarteKnowledge-OS

Die Systemkarte der Werkstatt: Sie zeigt Arbeitsweise, funktionale Schichten, die wichtigsten Abläufe und die Sicherheitsgrenzen der Agentensysteme in einer Übersicht.

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Handwerk

Fachbegriffe

Claude Code

Anthropics Coding-Agent für die Kommandozeile: Er liest und schreibt Dateien, führt Befehle aus und spricht Werkzeuge über MCP an. Einer der beiden Agenten im Dream-Team dieser Werkstatt.

Codex

OpenAIs Coding-Agent — in dieser Werkstatt die zweite Perspektive neben Claude, etwa im Dream-Team oder als Gegenprüfer im dual-bridge.

Embedding

Eine Vektor-Darstellung von Text, die Bedeutungsähnlichkeit in geometrische Nähe übersetzt — Grundlage jeder Vektorsuche. Der Living-Vault nutzt Embeddings für seine semantische Suche.

Fail-closed

Ein Sicherheitsprinzip: schlägt eine Prüfung fehl oder bleibt unklar, verweigert das System den Schritt, statt im Zweifel durchzulassen. Gegenstück zu fail-soft, das den Betrieb lieber aufrechterhält.

Hook

Ein fester Einsprungpunkt, an dem sich der Ablauf eines Agenten abgreifen lässt — etwa vor oder nach einem Tool-Aufruf. Darauf baut die Telemetrie des Observatory auf.

Kontextfenster

Die Menge an Text, die ein Sprachmodell gleichzeitig im Blick hat — was darüber hinausgeht, muss vorher zusammengefasst, ausgelagert oder gezielt nachgeladen werden.

LLMLarge Language Model

Ein auf große Textmengen trainiertes Sprachmodell, das Text vervollständigt oder erzeugt. Die Agenten dieser Werkstatt, Claude und Codex, arbeiten auf solchen Modellen.

MCPModel Context Protocol

Ein offener Standard, über den KI-Modelle externe Werkzeuge und Datenquellen ansprechen — etwa Dateisysteme, Browser oder eigene Server. Viele Systeme dieser Werkstatt sind als MCP-Server gebaut.

Orchestrator

Die Instanz, die Aufträge entgegennimmt, in Teilschritte zerlegt und an die passenden Agenten oder Werkzeuge weiterreicht. Der DCO ist der Orchestrator dieser Werkstatt.

Prerender / SSGStatic Site Generation

Seiten werden vorab als fertiges HTML gebaut statt erst im Browser zusammengesetzt. Diese Website selbst läuft nach diesem Prinzip: SSR-Build plus Prerender-Schritt.

Prompt

Die Eingabe, mit der ein Sprachmodell zu einer Aufgabe angestoßen wird. In dieser Werkstatt bringt ein vorgeschalteter Prompt-Hook vor jeder Session passende Fähigkeiten in den Kontext.

RAGRetrieval-Augmented Generation

Ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort gezielt in einer Wissensbasis nachschlägt, statt nur aus dem Training zu schöpfen. Mehrere Gedächtnis-Systeme dieser Werkstatt bauen darauf auf.

Retrieval

Das gezielte Auffinden relevanter Ausschnitte aus einer Wissensbasis, bevor ein Sprachmodell antwortet. Die Qualität hängt daran, wie vollständig und aktuell die Quellen aufgenommen sind.

RRFReciprocal Rank Fusion

Eine Methode, um mehrere Trefferlisten — etwa Vektorsuche und Volltextsuche — über ihre jeweiligen Rangplätze zu einer einzigen, robusteren Rangfolge zusammenzuführen. So kombiniert der Agent-Memory-Atlas seine Suchwege.

Subagent

Ein von einer Hauptsession gestarteter, eigenständiger Agenten-Lauf für eine Teilaufgabe — etwa ein Recherche- oder Verifikations-Schritt mit eigenen Spuren in der Telemetrie.

Token

Die kleinste Texteinheit, mit der ein Sprachmodell rechnet: Eingaben und Antworten werden in Tokens zerlegt, und nach ihnen wird abgerechnet. Das Observatory bilanziert die Tokens beider Agenten über die Zeit.

Worktree

Eine zusätzliche Arbeitskopie desselben Git-Repositories auf einem eigenen Branch — erlaubt paralleles Arbeiten, etwa mehrere Agenten-Sessions ohne gegenseitige Datei-Konflikte.