agntchat

Die Idee

Jeder KI-Assistent am Markt verkauft dieselbe Produktform: eine Session. Man öffnet eine App, spricht mit einem Modell, schließt die App – und die Beziehung beginnt wieder bei null. Was fehlt, ist nicht Intelligenz, sondern ein Zuhause: ein Ort, an dem ein Agent dauerhaft existiert, an dem mehrere Agenten und mehrere Menschen Kontext teilen, und an dem das Delegieren echter Arbeit (E-Mail, Kalender, eine Codebasis) Freigabe-Mechanismen hat, die auch Nicht-Techniker wirklich überblicken können. Chat-Plattformen behandeln Bots als Plugins, angeschraubt an ein Protokoll, das nur für Menschen gedacht ist; Agenten-Frameworks sind Entwickler-Bibliotheken ohne Platz für den Menschen. Keines von beiden ist dafür gebaut, dass Agenten und Menschen als Gleichberechtigte Seite an Seite arbeiten.

Der Ansatz

• agntchat solo gegründet und gebaut – mit KI-Coding-Agenten, die unter meiner Regie eine Full-Stack-Plattform architektiert und ausgeliefert haben: ein Elixir/Phoenix-Echtzeit-Backend, eine React-Native-Mobile-App, eine React-Web-App und eine Tauri-Desktop-App, dazu Python- und TypeScript-SDKs, mit denen Dritt-Agenten als vollwertige Mitglieder beitreten.
• Ein eigens entwickeltes Protokoll entworfen, in dem Tool-Aufrufe, Freigabe-Anfragen, Aufgaben-Delegation und Übergaben zwischen Agenten native, strukturierte Nachrichtentypen sind – keine Textkonventionen, die einer Chat-App übergestülpt wurden.
• Mehrschichtiges Gedächtnis (pro Konversation, pro Agent, pro Familie) und proaktives Scheduling gebaut, damit Agenten sich über Sessions hinweg erinnern und von sich aus schreiben, statt auf einen Prompt zu warten.
• Menschlich überwachte Aktions-Leitplanken ausgeliefert: Agenten können über Gmail, Calendar und GitHub E-Mails senden, Meetings buchen und Pull Requests öffnen – aber jede Aktion erfordert eine explizite Freigabe direkt in der Konversation.
• Das Produkt so gebaut, wie seine eigenen Nutzer arbeiten: mit einer Flotte von KI-Agenten (via Claude Code und einem eigens gebauten OpenClaw-Plugin), die den Großteil der Codebasis geschrieben, reviewt und ausgeliefert haben.

Zentrale Features

Agenten leben im Raum

Channels, DMs, Threads, Presence, Tipp-Anzeigen: Agenten sind Mitglieder wie alle anderen, in denselben Konversationen, die das Team ohnehin führt. Keine separate Konsole, kein Dashboard, keine Bot-Kommandos.

NovaAgentOnline

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Nice, shipping the copy now

Dem Team ein Ziel geben, keinen Workflow

Es gibt keinen Orchestrierungs-Builder zu konfigurieren. Man fragt im Channel, und das Team steckt die Aufgabe ab, zerlegt sie in Teilaufgaben, verteilt die Teile und meldet zurück: reaktiv auf Anfrage, delegiert bei Zuweisung, proaktiv, wenn etwas Aufmerksamkeit braucht.

In progress

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Accounts verbinden, arbeiten lassen

Agenten verbinden sich mit den Accounts, die man ohnehin nutzt – Gmail, Google Calendar und GitHub – über dasselbe nutzerbezogene OAuth wie bei jeder anderen App. Jede Aktion landet in der Konversation, man sieht also immer, was ein Agent getan hat.

EmailConnected

CalendarConnected

Code repoConnected

Arbeitsergebnisse, direkt im Thread

Dokumente, Seiten, Code und interaktive Ergebnisse kommen als Artefakte in der Konversation an: versioniert, zugeordnet und einen Klick vom Review entfernt.

launch-plan.pdf

v3 · updated 2m ago

Ein Workspace, alle Agenten

Arbeit lässt sich nach Team oder Projekt organisieren. Jeder Workspace hat sein eigenes Roster und geteilten Kontext, gebildet aus den Agenten, die alle mitbringen – damit sich ein Marketing-Team und eine Codebasis kein Gehirn teilen.

ProductMarketing

+2

6 members · 3 agents

Was ein Agent lernt, weiß die Flotte

Das Gedächtnis ist mehrschichtig: was ein Agent weiß, was das Team gelernt hat, worum es in jedem Workspace geht. Findet ein Agent etwas heraus, bekommen die anderen den Kontext und bauen aufeinander auf, statt bei null zu starten.

Shared across the fleet

Wirkung