Geas - Vertragsbasierte Governance-Harness für langfristige Multi-Agenten-Arbeit mit Claude Code

▎ Probleme, wenn mehrere KI-Agenten gleichzeitig Code schreiben: Man weiß nicht, wer welche Entscheidung getroffen hat, kann nicht überprüfen, ob die Ergebnisse die Anforderungen erfüllen, und Gelerntes geht in der nächsten Sitzung verloren.

▎ - Vergabe eines TaskContract an jede Aufgabe mit überprüfbaren Abnahmekriterien
▎ - 3-stufiges Evidence Gate: Code ausführen → mit dem Vertrag abgleichen → Übereinstimmung mit der Mission verifizieren
▎ - Architekturentscheidungen per strukturierter Abstimmung mit verpflichtender Gegenposition (Critic)
▎ - Retrospektive nach jeder Aufgabe → sitzungsübergreifendes Lernen über rules.md + agentenspezifischen Speicher
▎ - Vollständige Audit-Trail-Aufzeichnung aller Entscheidungen im Verzeichnis .geas/

▎ Kernphilosophie: "Don't trust. Verify." — Es wird nicht einfach geglaubt, wenn ein Agent sagt „fertig“, sondern anhand von Evidenz gegen den Vertrag verifiziert.

Der obige Teil wurde von Claude geschrieben. Ursprünglich habe ich das Projekt begonnen, weil ich sehen wollte, wie Multi-Agenten mit unterschiedlichen Perspektiven miteinander kommunizieren und wie in einem Startup arbeiten. Im Verlauf hatte ich jedoch den Eindruck, dass es auch in der realen Entwicklung effektiv einsetzbar wäre, weshalb ich es gezielt aus der Perspektive des Harness Engineering weiter untersucht und das Projekt ausgebaut habe.

Ich plane, es fortlaufend in der Arbeit und in privaten Projekten einzusetzen und weiterzuentwickeln. Wenn Sie es ausprobieren und Feedback geben, würde ich mich sehr freuen!