Multi-Agent Pipeline: Spezialisierte Agents für Analyse, Code, Review #30

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opened 2026-03-30 19:48:15 +00:00 by David · 0 comments

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2026-03-30 19:48:15 +00:00

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Beschreibung

Die einzelne Claude Code Execution in drei spezialisierte Agent-Phasen aufteilen: Analysis Agent (Plan erstellen), Implementation Agent (Code schreiben), Review Agent (Code prüfen). Günstigere Modelle für einfache Phasen.

Hintergrund

Anthropics Agentic Coding Report (2026) und Googles Multi-Agent Design Patterns identifizieren spezialisierte Agents als Standard-Pattern. Ein einzelner General-Purpose-Agent ist teurer und fehleranfälliger als spezialisierte Agents. Der Analysis-Agent kann auf einem günstigen Modell laufen und einen strukturierten Plan erstellen, den der Implementation-Agent dann ausführt.

Akzeptanzkriterien

Analysis Agent (günstigeres Modell): Liest Ticket + Codebase, identifiziert exakte Dateien und Änderungen, Output: strukturierter Plan
Implementation Agent (Frontier-Modell): Führt den Plan aus, schreibt Code, führt Tests aus
Review Agent (mittleres Modell): Prüft den Diff gegen Code-Stil, Security, Vollständigkeit
Jede Phase hat eigenes Token-Tracking und Timeout
Bei Failure einer Phase: klares Feedback welche Phase fehlgeschlagen ist
Konfigurierbar: Modell pro Phase, Aktivierung einzelner Phasen

Technische Hinweise

Neuer Service: backend/services/analysis_agent.py — Plan-Generierung
Erweitern: backend/services/claude_runner.py — Nimmt Plan als zusätzlichen Input
Erweitern: backend/services/review_agent.py — Bereits vorhanden, erweitern um Plan-Abgleich
Erweitern: backend/services/pipeline.py — Drei-Phasen-Orchestrierung
Migration nötig: ja (Plan-Felder im Ticket)

Aufwand: L

## Beschreibung Die einzelne Claude Code Execution in drei spezialisierte Agent-Phasen aufteilen: Analysis Agent (Plan erstellen), Implementation Agent (Code schreiben), Review Agent (Code prüfen). Günstigere Modelle für einfache Phasen. ## Hintergrund Anthropics Agentic Coding Report (2026) und Googles Multi-Agent Design Patterns identifizieren spezialisierte Agents als Standard-Pattern. Ein einzelner General-Purpose-Agent ist teurer und fehleranfälliger als spezialisierte Agents. Der Analysis-Agent kann auf einem günstigen Modell laufen und einen strukturierten Plan erstellen, den der Implementation-Agent dann ausführt. ## Akzeptanzkriterien - [ ] Analysis Agent (günstigeres Modell): Liest Ticket + Codebase, identifiziert exakte Dateien und Änderungen, Output: strukturierter Plan - [ ] Implementation Agent (Frontier-Modell): Führt den Plan aus, schreibt Code, führt Tests aus - [ ] Review Agent (mittleres Modell): Prüft den Diff gegen Code-Stil, Security, Vollständigkeit - [ ] Jede Phase hat eigenes Token-Tracking und Timeout - [ ] Bei Failure einer Phase: klares Feedback welche Phase fehlgeschlagen ist - [ ] Konfigurierbar: Modell pro Phase, Aktivierung einzelner Phasen ## Technische Hinweise - Neuer Service: `backend/services/analysis_agent.py` — Plan-Generierung - Erweitern: `backend/services/claude_runner.py` — Nimmt Plan als zusätzlichen Input - Erweitern: `backend/services/review_agent.py` — Bereits vorhanden, erweitern um Plan-Abgleich - Erweitern: `backend/services/pipeline.py` — Drei-Phasen-Orchestrierung - Migration nötig: ja (Plan-Felder im Ticket) ## Aufwand: L