Erste Version — 2026

Der KI-Agent, der
Ihr System versteht
bevor er es anfasst.

SYMBIOS AGENT ist der erste Engineering-Agent, der auf einem lebendigen World Model aufgebaut ist — eine strukturierte interne Darstellung der Topologie, Geschichte und Risiken Ihres Systems — rund um die Uhr autonom betrieben.

symbios — loop status
# symbios-agent · autonomous loop — running
health_checkevery 60s
task_discoveryevery 300s
self_planningevery 1800s
# world model state
cascade_riskLOW
evidencefresh
recommendationproceed
# awaiting next pass...
Für wen

Für ein konkretes Problem entwickelt.

Kein Allzweck-KI-Assistent. Infrastruktur.

Geeignet für
  • ML-/Infra-Teams mit wiederkehrenden Incidents
  • Komplexe Plattformen mit kritischen Abhängigkeiten
  • Ingenieure, die KI-Agenten nicht manuell auslösen wollen
  • Teams mit selbst gehosteten Modellen (Ollama, vLLM)
Nicht geeignet für
  • Kleine Projekte ohne Ops-Komplexität
  • Teams ohne eigene Infrastruktur
  • Einmalige Code-Generierungsanforderungen
In der Praxis

02:17. Ein Dienst wird instabil.

Kein Ticket. Kein Weckruf. Was als Nächstes passiert.

02:17 — Health-Pass erkennt instabilen Inference-Dienst
Kaskadenrisiko bewertet: zwei nachgelagerte Module mit hohem Risiko.
02:19 — World-Model-Traversal löst Abbruchentscheidung aus
Eine ausstehende Aufgabe mit betroffenen Modulen wird aus der Warteschlange entfernt.
02:20 — YAML-Playbook ausgeführt, Audit in JSONL geschrieben
Behebung protokolliert. Beweisfrische aktualisiert. Kein Mensch involviert.
09:00 — Ihr Team liest den Incident-Bericht
Vollständige Spur: was passierte, was entschieden, was getan wurde.
Architektur

Drei Schichten.
Ein System, das sich selbst verwaltet.

Die meisten Engineering-Tools warten darauf, gefragt zu werden. SYMBIOS AGENT entdeckt Arbeit, bewertet Risiken und führt aus — nach eigenem Zeitplan, ohne menschliche Eingriffe.

01 · SCHLEIFE

Autonomer Daemon

Ein dauerhafter Prozess mit drei unabhängigen Durchläufen: Gesundheitschecks, Aufgabenerkennung und eigenständige Planung. Startet bei Fehler automatisch neu.

  • 60s Gesundheitschecks mit YAML-Remediation-Playbooks
  • 300s Aufgabenerkennung aus der pending_tasks-Warteschlange
  • 1800s Selbstplanung aus E2E-Ergebnissen + KB-Frische
  • Exponentieller Neustart: 5s → 300s, bis zu 10 Versuche
  • Watchdog: löst Neustart aus, wenn die Schleife >120s still ist
02 · KOGNITION

World Model

Eine lebendige interne Darstellung der Systemstruktur. Der Agent fragt sie vor jeder Aktion ab, um Konsequenzen vorherzusagen und zu entscheiden, ob er fortfahren soll.

  • Gerichteter Abhängigkeitsgraph aus modules.json erstellt
  • 4-stufiges Kaskadenrisiko per topologischer Traversierung
  • 7-Tage-Incident-Fenster für die Risikobewertung
  • Evidenz-Frischeschwellenwert: 24h
  • Konfidenzwert 0,0–1,0 aus der Qualitätsdurchlaufrate
03 · SPEICHER

Wissensbasis

Ein dauerhafter, typisierter, persistenter Speicher. Jeder Lauf schreibt zurück. Die Grundwahrheit des Agenten über Ihr System, was passiert ist und was entschieden wurde.

  • Vektor-DB für semantischen Abruf
  • JSONL-Audit-Trails für jede durchgeführte Aktion
  • Ausführliche Reasoning-Logs (reflections.jsonl)
  • Abruf-Benchmarks + semantische Drift-Überwachung
  • Selbst generierte Arbeitsvorschläge in kb/self_plans/
60s
Gesundheitsdurchlauf
Fragt alle Service-Endpunkte ab, führt Playbooks bei Fehler aus, schreibt JSONL-Audit-Trail.
300s
Aufgabenerkennung
Scannt die ausstehende Aufgabenwarteschlange, prüft World-Model-Blocker, reiht gültige Arbeit ein.
1800s
Selbstplanung
Liest E2E-Ergebnisse und KB-Frische, generiert eigene Arbeitsvorschläge ohne Aufforderung.
10s
Steuerungsimpuls
Schleifenheartbeat. Empfängt Stop-Signal. Watchdog prüft alle 30s auf Lebenszeichen.
World Model

Es weiß, was kaputtgeht,
wenn Sie das anfassen.

Vor jeder Aufgabe durchläuft der Agent den Abhängigkeitsgraphen, prüft den Vorfalls-Verlauf und gibt eine Entscheiden / Warten / Abbrechen-Entscheidung aus — ungefragt.

Was ist ein World Model? — Ein World Model ist eine interne Darstellung der Umgebung, die einem Agenten ermöglicht, Konsequenzen von Aktionen vorherzusagen, bevor er sie ausführt. Statt auf Beobachtungen zu reagieren, schlussfolgert der Agent aus einem gepflegten Modell des Systemzustands, kausaler Beziehungen und Risikokontexts. SYMBIOS AGENT implementiert dies als lebendigen Abhängigkeitsgraphen mit Confidence-Scoring und zeitbasierter Evidenz — symbolisch statt neural, aber strukturell äquivalent.
Criticaldefekte Dienste > 0
UND Incidents ≥ 2
→ abbrechen
HighIncidents ≥ 3
ODER defekte Dienste ≥ 2
→ manuelle Prüfung
MediumIncidents ≥ 2
ODER defekte Dienste ≥ 1
→ zusätzliche Validierung
Lowkeine Incidents,
alle Dienste gesund
→ fortfahren

Das Risiko wird per topologischer Traversierung des vollständigen Abhängigkeitsgraphen berechnet — nicht nur unmittelbare Abhängige.
Frischeschwelle: 24h. Graceful Fallback bei Veralterung. Konfidenz: 0,0–1,0.

Wissensbasis

Strukturierter Speicher,
der mit jedem Lauf wächst.

Kein Gesprächsprotokoll. Ein typisiertes, indiziertes Register Ihrer Module, Vorfälle, Auswertungen, Testhistorie und Agenten-Überlegungen — alles abfragbar, alles versioniert.

kb/index/ — Strukturierte Indizes
modules.jsonModulkatalog + Abhängigkeitsgraph
incidents.jsonIndizierte Fehlerhistorie
project_state.jsonLive-Service-Snapshot
world_model_phase0_latest.jsonQualitäts-/Latenz-Evidenz
e2e_pipeline_runs.jsonlEnd-to-End-Testhistorie
eval_scoreboard.jsonModellevaluierungsergebnisse
semantic_drift_*.jsonlDrift-Erkennungsläufe
kb/agent_state/ — Live-Zustand
runloop.jsonLive-Schleifenzustand
health_incidents.jsonlJSONL-Audit-Trail
remediation_actions.jsonlRemediationshistorie
kb/ — Agenten-Überlegungen
pending_tasks/Aufgaben-Eingangswarteschlange
self_plans/Selbst generierte Arbeitsvorschläge
reflections.jsonlAusführliche Reasoning-Logs
vector_db/Semantischer Suchindex

Operative Intelligenz, kein Gesprächsgedächtnis.

Die meisten Tools, die Gedächtnis behaupten, speichern was Sie ihnen gesagt haben. SYMBIOS AGENT indiziert was Ihr System ist — seine Topologie, seine Fehlermuster, seine Bewertungstrajektorie — und nutzt das für Entscheidungen.

Die KB ist die Grundwahrheit des Agenten. Jeder Gesundheitscheck, jede abgeschlossene Aufgabe, jeder selbst generierte Plan schreibt zurück. Evidenz-Frische wird verfolgt. Konfidenz degradiert mit Veralterung.

Legen Sie eine Aufgabendatei in kb/pending_tasks/ und der Agent nimmt sie innerhalb von 300 Sekunden auf — prüft das World Model auf Blocker, bewertet das Kaskadenrisiko, beginnt die Arbeit. Kein Gespräch nötig.

Prompt-Engineering für lokale Modelle

Lokale Modelle verhalten sich anders.
Das System passt seine Prompts entsprechend an.

Ein lokales Modell zu nutzen bedeutet nicht einfach, einen API-Endpunkt zu wechseln. Instruction-tuned Modelle reagieren unterschiedlich auf System-Prompt-Struktur. SYMBIOS AGENT enthält eine dedizierte Prompt-Policy-Engine, die automatisch das richtige Profil pro Modell und Absicht auflöst.

Profile

4 Prompt-Profile

Jedes Profil gestaltet System-Prompt-Struktur, Ausführlichkeit und Instruktions-Framing passend zum Aufgabentyp und Modellverhalten.

  • balanced — Standard, universelles Framing
  • code-strict — minimale Prosa, präzise Code-Instruktionen
  • reasoning-deep — Chain-of-Thought-Scaffolding, erweiterter Kontext
  • concise — komprimierte Prompts für schnelle, leichte Modelle
Routing

Absichtsbasierter Lane-Klassifikator

Vor dem Routing zu einem lokalen Modell wird die Anfrage in eine Lane klassifiziert. Die Lane bestimmt welches Modell und welches Prompt-Profil angewendet werden.

  • Reasoning-Lane — komplexe mehrstufige Aufgaben
  • Coding-Lane — Code-Generierung, Review, Debugging
  • Balanced-Lane — allgemeine Anfragen und Planung
  • Profil als Benutzerstandard über persistente Chat-Einstellungen gespeichert
Pipeline

End-to-End-Richtlinienauflösung

Jeder lokale Modellaufruf durchläuft einen zentralisierten Richtlinienresolver, der das effektive Profil, den Modus und das geroutete Modell bestimmt — mit vollständigem Audit-Trail.

  • UI-Selektor → local_prompt_profile_hint
  • Settings-Endpunkt persistiert die Präferenz
  • Policy-Engine löst effektives Profil + Quelle auf
  • System-Prompt mit explizitem Abschnitt "Local model profile" erstellt
Richtlinienauflösungs-Pipeline
UI Profile Selector
chat_preferences
prompt_policy.py
lane classifier
ollama_routes.py
optimized system prompt
Fallback: BALANCED-Profil wird automatisch angewendet, wenn keine Präferenz gesetzt. Regressionstests in test_prompt_profile_propagation.py.
REST API

10 Endpunkte.
Vollständiger Weltstatuszugriff über HTTP.

Fragen Sie den Abhängigkeitsgraphen ab, bewerten Sie das Kaskadenrisiko vor einem Deployment, lesen Sie die Vorfalls-Geschichte, steuern Sie den Daemon — aus Ihrer bestehenden Toolchain.

MethodeEndpunktBeschreibung
GET/api/v1/world/healthService-Verfügbarkeitscheck
GET/api/v1/world/stateVollständiger Projekt-Snapshot
GET/api/v1/world/dependencies/{module_id}Umgekehrter Abhängigkeitsgraph für ein Modul
GET/api/v1/world/cascade?modules=a,b,cKaskadenrisiko für eine Gruppe von Modulen
GET/api/v1/world/incidents/{module_id}?days=7Vorfalls-Geschichte, Standard 7-Tage-Fenster
GET/api/v1/world/loop/statusDaemon-Zustand: aktiv / gestoppt / fehlgeschlagen
POST/api/v1/world/loop/startDaemon starten (async)
POST/api/v1/world/loop/stopKontrolliertes Stoppen
GET/api/v1/world/loop/metricsAlle Schleifenzähler — Aufgaben, Vorfälle, Pläne, Uptime
GET/api/v1/world/plansSelbst generierte Arbeitswarteschlange
Skill-Bibliothek

37 Skills in sechs Bereichen.
Einschließlich ML-Infrastruktur — nativ.

Kein anderer autonomer Agent enthält native GPU- und ML-Infrastruktur-Skills. Stellen Sie Inferenz-Server bereit, wechseln Sie GPU-Modi, optimieren Sie den Cache — ohne manuelle Orchestrierung.

Entwicklung · 8
  • code-review
  • debug-investigate
  • test-generate
  • refactor-plan
  • dependency-audit
  • validate-edit
  • regression-check
  • smoke-test
ML / GPU-Infrastruktur · 7
  • gpu-monitor
  • gpu-mode-switch
  • benchmark-gpu
  • deploy-vllm
  • vllm-health
  • kv-cache-optimize
  • ollama-manage
DevOps / System · 8
  • service-manager
  • docker-compose-gen
  • env-setup
  • disk-health
  • network-check
  • linux-diagnostic
  • netplan-config
  • backup-snapshot
Projektmanagement · 5
  • task-intake
  • kb-sync
  • incident-report
  • progress-report
  • decision-record
Forschung / Analyse · 5
  • web-research
  • paper-analyze
  • compare-tools
  • changelog-digest
  • youtube-report
Audio / Medien · 4
  • speech-pipeline
  • speech-stt
  • speech-tts
  • comfyui-workflow
Vergleich

Was vorhandene Tools nicht tun.

Die folgenden Fähigkeiten sind einzigartig für SYMBIOS AGENT. Reaktive Agenten teilen keine davon in Kombination.

Fähigkeit SYMBIOS AGENT Gedächtnis-Tools IDE-Agents Cloud-Agents
Lebendiger Abhängigkeitsgraph (World Model)
Kaskadenrisiko vor jeder Aktion
Autonome 3-Pass-Schleife (kein Auslöser)
Selbst generierte Arbeitsvorschläge
Native GPU / ML-Infra-Skillsteilweise
Persistente strukturierte KBnur Gesprächstatische Dateien
JSONL-Audit-Trail + Reasoning-Logs
Self-hosted, $0 InferenzkostenSelf-host-Optionenterprise tier
Watchdog + exponentieller Neustart
REST API für externe Toolchain
In Zahlen

Konkret, nicht behauptet.

37
Eingebaute Skills
Entwicklung, ML-Infra, DevOps, Projektmanagement, Forschung und Medienverarbeitung.
10
REST API Endpunkte
Vollständiger Weltstatuszugriff — Abhängigkeitsgraph, Kaskadenrisiko, Schleife, Metriken.
4
Kaskadenrisikostufen
Kritisch / Hoch / Mittel / Niedrig, per topologischer Traversierung vor jeder Aktion.
3
Autonome Durchläufe
Gesundheit (60s), Aufgabenerkennung (300s), Selbstplanung (1800s). Keine menschlichen Auslöser.
Preise

Einfache Stufen.
Keine Inferenzkosten bei lokalen Modellen.

Läuft auf Ihrer Hardware mit Ollama oder vLLM — $0 pro Token. Sie zahlen für das System, nicht die Nutzung.

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