Die offene Enzyklopädie der arbeitenden Agenten: nach Branche, beruflicher Disziplin, technischer Bauform, Wertbeitrag, Investition, Governance und Dreijahresbetrieb.
Die Leitfrage lautet nicht „Welches LLM nehmen wir?“, sondern:
Welches ist die einfachste kontrollierbare Bauform, die den größten belegbaren Hebel erzeugt?
Deshalb dokumentiert das Projekt auch Regelagenten, kognitive Bots, Predictive-ML-Systeme, BPMN-/Case-Hybride und Lösungen ohne LLM.
- Suche und Filter nach Branche, Disziplin und Bauform
- standardisierte Agentensteckbriefe
- Wertbeitrag und größter Hebel
- einmaliger Invest, laufende Kosten und Dreijahres-TCO
- Autonomie-, Reife-, Etablierungs-, Plattform-, Betreuungs- und Evidenzskalen
- Eingangsvoraussetzungen, Governance, erlaubte und verbotene Aktionen
- Camunda-/Pega-orientiertes Integrationsmuster
- responsive, barrierearme Weboberfläche
Die enthaltenen Kostenbandbreiten und Reifegrade sind redaktionelle Orientierungshypothesen. Sie werden erst durch belegte Beiträge zu belastbaren Benchmarks.
Voraussetzung: Node.js >=22.13.0.
npm install
npm run devDanach läuft die App auf http://localhost:3000.
Prüfen:
npm test
npm run lint- Repository forken und einen Arbeitsbranch erstellen.
- In
lib/agents.tsein vorhandenes Profil verbessern oder ein neues Profil ergänzen. - Annahmen, Beobachtungen und externe Belege klar trennen.
- Build, Tests und Lint ausführen.
- Pull Request mit der Profil-Checkliste eröffnen.
Die ausführlichen Regeln stehen in CONTRIBUTING.md.
Die Produktidee adaptiert ein öffentlich sichtbares Muster von Naven: strukturierter Dialog, systemische Diagnose, Priorisierung und eine Empfehlung für den kleinsten wirksamen Hebel.
Know Your Agent ist eine unabhängige Open-Source-Umsetzung mit einem anderen Gegenstand: technische und betriebliche Agentenarchitekturen. Es verwendet keinen Naven-Code, keine Naven-Texte, keine Naven-Daten und kein Naven-Branding. Es besteht keine Verbindung oder Partnerschaft mit Naven.
- Profile aus weiteren Branchen und Disziplinen
- dateibasierte Profile mit JSON-Schema
- Quellen- und Verifikationsworkflow
- Vergleichsansicht
- geführte Design-Thinking-/EventStorming-Session
- Export als Markdown und JSON
- optionaler Beitrag über ein moderiertes Webformular
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