AI-Task-Demo, das natürliche Sprachbefehle als Intent → Effect → Snapshot ausführt

Hallo.
Ich möchte ein AI-native-Demo zur Task-Verwaltung (TaskFlow) vorstellen, das als Praxisnachweis für die Open-Source-Bibliothek dient, die ich persönlich entwickle:
"@manifesto-ai/core".

TaskFlow ist weniger ein vollständig ausgereiftes Produkt als vielmehr eine Demo-Anwendung, die zeigt, wie das in "@manifesto-ai/core" vorgeschlagene Ausführungsmodell in einer realen App funktioniert.

Die zentrale Struktur, die in diesem Projekt erprobt wurde, sieht wie folgt aus.

• Das LLM ist nur für die Interpretation von natürlicher Sprache → Intent zuständig
• Die tatsächliche Zustandsänderung wird durch explizite Runtime-Regeln (Effect) ausgeführt
• Alle Ergebnisse werden als Snapshot aufgezeichnet und können reproduziert, überprüft und gestreamt werden

Mit anderen Worten: Statt eines „Agenten, bei dem das LLM den Zustand direkt manipuliert“ soll hier eine Struktur demonstriert werden, in der das LLM wie ein Compiler arbeitet und die Ausführung vom System übernommen wird.

Warum diese Struktur erprobt wurde

Bei bestehenden Agent-Patterns gab es die folgenden Probleme.

• Zustandsübergänge verschwinden im internen Reasoning des LLM
• Ausführungsergebnisse lassen sich nur schwer reproduzieren
• Änderungen an Richtlinien oder Debugging sind schwierig

Deshalb wurde ein PoC erstellt, um zu prüfen, ob eine Runtime-zentrierte Struktur, die Bedeutung (Intent) und Ausführung (Effect) trennt, in der Praxis tragfähig ist.

Was sich in der Demo sehen lässt

• Natürliche Interaktion per natürlicher Sprache für das Erstellen / Bearbeiten / Abfragen von Tasks sowie die Steuerung der View
• Ausführungsfluss Intent → Effect → Snapshot
• Streaming-Antworten auf Basis von SSE
• UI-Projection auf Basis von React + Zustand

Links

• Demo: https://taskflow.manifesto-ai.dev
• Core (@manifesto-ai/core): https://github.com/manifesto-ai/core
• TaskFlow Repo: https://github.com/manifesto-ai/taskflow

Das Projekt befindet sich noch in der Forschungs- und Experimentierphase, daher gibt es noch viele unvollständige Bereiche.
Feedback und Kritik zur Struktur oder Ausrichtung sind gleichermaßen willkommen 🙇‍♂️