RUNE-BOT – lokaler KI-Agent, der sich an seine Ausführungen erinnert und daraus lernt

KI-Tools machen heute denselben Fehler noch einmal, den sie gestern gemacht haben.

Wir entwickeln einen lokalen KI-Agenten, der sich erinnert, lernt und nicht von einem bestimmten Modell abhängig ist.

Wird mit der Nutzung besser

• Jede Ausführung wird als Episode gespeichert und Erfolgs-/Fehlermuster werden nachverfolgt
• Wiederholt freigegebene Aufgaben werden zur automatischen Ausführung hochgestuft (rückgängig machbar)
• Die Lerndaten sind Markdown-Dateien und können direkt geöffnet und bearbeitet werden

Komplexe Aufgaben teilt er selbstständig auf

• Unabhängige Subtasks werden parallel in einem Worker-Pool ausgeführt
• Während der Ausführung werden je nach Rechercheergebnissen dynamisch weitere Tasks hinzugefügt
• Lese-Tools laufen mit bis zu 5 gleichzeitigen Ausführungen, Schreib-Tools werden sequenziell ausgeführt

Nicht auf ein bestimmtes LLM festgelegt

• Auf LiteLLM basierend, mit Unterstützung für 130+ Provider wie Claude, GPT, Gemini, Ollama usw.
• Modellwechsel mit einer einzigen Zeile in der config

Tools

• Websuche/-erfassung, Headless-Browser (CDP), Dateibearbeitung, bash, git
• Code-Symbolsuche (tree-sitter), Anbindung an MCP-Server, Sprachein- und -ausgabe (STT/TTS)
• Derselbe Agent kann in TUI, Web UI, Telegram, Discord und Slack verwendet werden

Sicherheitsmechanismen

• Erkennung von 80+ Risikomustern, Freigabe-Workflow, Fail-Closed-Design

Alle Daten werden lokal gespeichert (SQLite + Markdown + FAISS).
Python 3.13+, MIT-Lizenz.

Beispiel einer tatsächlichen Ausführung

Gibt man einen Satz vor, erledigt er selbstständig Websuche → Crawling → Dateierstellung.

❯ Recherchiere zum Agent Harness und schreibe eine Dokumentation dazu

┃ ⊕ web_search "agent harness" AI framework ✓
┃ ⊕ web_search harness-first development agents ✓
┃ ⊕ web_fetch langchain.com/anatomy-of-agent-harness ✓
┃ ⊕ web_fetch datadoghq.com/harness-first-agents ✓
┃ ⊕ web_fetch anthropic.com/effective-harnesses ✓
┃ ⊕ web_fetch openai.com/harness-engineering ✓
┃ ◆ file_write agent_harness_research.md ✓

✓ 11 Tools · 3 Minuten — Recherche auf 4 Websites → 410-zeiliger Gesamtbericht

GitHub: https://github.com/dybala-21/rune

Es gibt noch vieles, was verbessert werden muss. Feedback nehme ich gern auf.