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Multi-Agent

Eine größere Aufgabe braucht mehr als einen längeren Prompt.

Gib ein zusammenhängendes Ziel an einen koordinierten Workflow. Spezialisierte Rollen erkunden das Projekt, bereiten den Ansatz vor, setzen Teilaufgaben um und prüfen das Ergebnis – ohne dass du jede Übergabe selbst organisierst.

Multi-Agent-Orchestrierung erfordert Ultra und verfügbares Guthaben. Toolfreigaben und deine Projektprüfungen gelten weiterhin.

Ein Ziel. Getrennte Verantwortlichkeiten.

  1. Planen

    Aus Projektkontext werden konkrete Teilaufgaben.

  2. Umsetzen

    Die abgestimmten Änderungen mit den Projektwerkzeugen bearbeiten.

  3. Prüfen

    Das Ergebnis reviewen und relevante Checks ausführen.

Aufnahme eines echten Laufs mit Ziel, Teilaufgaben, spezialisierten Rollen und Prüfstatus.
Ein koordinierter Multi-Agent-Lauf

So funktioniert Orchestrierung

Spezialisierte Agenten bearbeiten einen gemeinsamen Auftrag.

  1. 01

    Aufgabe in Teilaufgaben zerlegen

    Der Planner untersucht Ziel und Projektkontext, bestimmt betroffene Bereiche und erstellt konkrete Teilaufgaben.

  2. 02

    Änderungen umsetzen

    Der Implementer arbeitet die Teilaufgaben mit den Projektwerkzeugen ab. Ergebnisse werden im selben Lauf gesammelt.

  3. 03

    Unabhängig prüfen

    Der Reviewer prüft Änderungen und relevante Checks. Offene Punkte werden als Folgeaufgaben an die Umsetzung zurückgegeben.

  4. 04

    Gesamtergebnis zusammenführen

    Du erhältst die Änderungen, Prüfergebnisse und offenen Punkte des gemeinsamen Auftrags. Du entscheidest über die Übernahme.

Autonomie mit Grenzen

Den Umfang im Blick. Ein Kostenlimit im Lauf.

  • Budget festlegen.

    Das Standardbudget eines Laufs beträgt 20 €. Mit --max-cost setzt du vor dem Start ein anderes Gesamtlimit.

  • Den Modus bewusst wählen.

    --mode plan bereitet ein Artefakt vor; --mode agent setzt um. --mode auto folgt dem aktuellen CLI-Modus.

  • Das Ergebnis prüfen.

    Ein abgeschlossener Lauf ist keine Korrektheitsgarantie. Behalte Tests, menschliches Review und deine Freigaberegeln bei.

Starte mit einer begrenzten Aufgabe.

Führe diese Slash-Befehle in einem Lurus-Code-Chat in deinem Projekt aus. Wähle ein klares Ziel und prüfe den Plan, bevor du eine größere Änderung übergibst.

Zur Dokumentation
  1. Einen Plan ohne Quellcodeänderungen vorbereiten
    /orchestrate --mode plan "Add a settings page"
  2. Mit 20 € Laufbudget umsetzen
    /orchestrate --mode agent --max-cost 20 "Add a settings page"

Dein Code bleibt dein Code.

Quellcode und Anfragekontext werden mit Zero Data Retention verarbeitet. Keine Nutzung für Modelltraining. Provider und Verarbeitungsregion sind transparent ausgewiesen.

Datenschutz und Verarbeitung ansehen

Gut zu wissen, bevor du startest.

In welchem Plan ist der Orchestrator enthalten?
Multi-Agent-Orchestrierung erfordert Ultra und verfügbares Guthaben. Zusätzlich hat jeder Lauf ein einstellbares Kostenlimit.
Setzt der Plan-Modus Änderungen um?
Nein. Er erkundet das Projekt und erstellt ein Plan-Artefakt. Die Umsetzung ist ein eigener Startschritt; prüfe vorher den Ansatz.
Kann ein abgeschlossener Lauf automatisch gemergt werden?
Nein. Agenten und Checks können Fehler übersehen. Prüfe den Diff, die Verifikation und offene Lücken, bevor du eine Änderung freigibst.

Multi-Agent

Gib der nächsten größeren Aufgabe einen zusammenhängenden Workflow.

Wähle Ultra für Multi-Agent-Orchestrierung. Starte mit einer klar umrissenen Aufgabe statt mit dem gesamten Projekt.

Multi-Agent-Orchestrierung erfordert Ultra und verfügbares Guthaben. Toolfreigaben und deine Projektprüfungen gelten weiterhin.

Du möchtest mit deinem Team starten? Sprich mit uns.

Eine bewusste Entscheidung

Vor dem ersten Prompt.

Interaktive Demo
Lurus Codeprivacy-demo · beispielhafter Workspace

Demo-Sitzung bereit. Modellwahl und Datenweg sind getrennte Entscheidungen.

Inszeniertes Beispiel. Keine echte Anmeldung, Sicherheitsprüfung oder Codeübertragung.

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