# for-ai-agents
Aufgabenverwaltung
für KI-Agenten.
Entscheidungen und Aufgaben bleiben als verknüpfte Aufzeichnungen auf deinem Gerät. So folgt die KI genau dem Kontext, den sie braucht — und zwar schnell.
// for humans — GUI
Du überblickst alles — Board, Zeitleiste, Abhängigkeitsgraph. Die KI fährt; du schaust ihr auf die Finger.
# the-problem
Der Kontext, den du mit einer KI aufbaust, bleibt in dieser KI eingeschlossen.
KI-Agenten haben durchaus ein Gedächtnis. Aber es lebt in dieser einen KI — deins wird es nie.
// unsichtbar
Du kannst nicht prüfen, was sie behalten hat
Auf welchen Entscheidungen sie aufbaute, was sie fallen ließ — von außen lässt sich das nicht prüfen. Also kannst du ihren Gedankengang auch nicht nachvollziehen.
// verblasst
Je länger die Arbeit, desto mehr fällt weg
Wächst die Arbeit, bläht sich der Kontext auf, und die KI lässt ihn an den Rändern fallen. Du hängst wieder an derselben Stelle fest.
// nicht mitnehmbar
Wechseln heißt von vorn anfangen
Wechsle zu einer anderen KI oder beende die Sitzung — der aufgebaute Kontext kommt nicht mit. Du erklärst alles noch einmal.
→ Also muss die Aufzeichnung außerhalb der KI liegen.
# the-answer
Deshalb: amenbo.
amenbo hält die Entscheidungen, Aufgaben und Abhängigkeiten, die eine KI aufbaut, als verknüpfte Aufzeichnungen auf deinem Gerät fest — nicht in der KI. Die KI schreibt; du behältst den Überblick.
// sichtbar
Auch du kannst es lesen
Die Aufzeichnungen gehören dir und sind lesbar. Im Nachhinein kannst du nachvollziehen, worauf die KI ihre Arbeit gestützt hat.
// bleibt
Es verblasst nicht
Es liegt auf deinem Gerät, nicht in der KI — und hält deshalb auch lange Arbeit aus.
// jede KI
Jede KI macht weiter
Jeder KI-Agent liest und schreibt dieselben Aufzeichnungen. Agent wechseln und weitermachen.
# hands-off
Die Aufgaben schreibst nicht du.
Die KI hält beim Arbeiten fest. Du musst nie eine Aufgabe anlegen und auch nie eine abschließen.
// ausprobieren
Arbeite bis zur Hälfte, starte dann eine neue Sitzung und mach mit derselben Aufgabe weiter.
# parallel-sessions
Lass sie gleichzeitig laufen — dieselbe Arbeit wird nie doppelt gemacht.
Lass so viele KI-Sitzungen parallel laufen, wie du willst: zwei greifen nie zur selben Aufgabe. Wer zuerst da war, macht damit weiter; die andere wechselt zu anderer Arbeit.
Die unterlegene Seite doppelt nicht stillschweigend — sie wird klar abgewiesen und geht weiter.
# portable-context
Agenten tauschen, mehrere nebeneinander laufen lassen — der Kontext bleibt.
Der Kontext liegt nicht in der KI, sondern in Aufzeichnungen auf deinem Gerät. Deshalb steht dir der Agent frei: wechsle zu einem anderen oder lass mehrere Arten nebeneinander laufen — alle lesen und schreiben denselben einen Satz Aufzeichnungen.
// ausprobieren
Arbeite in Claude Code bis zur Hälfte und gib dann an Codex ab.
# your-data
Deine Daten gehören dir.
Für das, was eine KI hervorbringt, steht ein Mensch gerade — also bleibt der Arbeitsplatz bei dir. amenbo läuft ohne Server: deine Entscheidungen und Aufgaben liegen nur auf deinem Gerät.
- Nur lokal. Deine Daten verlassen das Gerät nie — keine Telemetrie, kein Nutzungs-Tracking, kein zentraler Server. (Es prüft nur, ob eine neuere Version da ist; auch das kannst du abschalten.)
- Geschrieben wird von der KI und von dir. amenbo selbst fasst deine Daten nie an.
- Exportiere jederzeit alles als JSON — Anhänge inklusive.
- Nichts geht verloren, nichts geht kaputt, alles ist wiederherstellbar.
# measured
Dieselbe Antwort, in etwa der Hälfte der Schritte.
Weil der Kontext ein verknüpfter Graph ist, kommt die KI über ein paar Kanten zur Antwort — ohne den ganzen Verlauf noch einmal zu lesen.
Schritte bis zur Antwort auf dieselbe Frage (gemessen, Median)
Beide kommen zur selben Antwort — und lesen dabei 1,4- bis 1,9-mal weniger. Je unordentlicher der Code, desto größer der Abstand.
# project-boundaries
Das Projekt nebenan bleibt außer Reichweite.
Gib einer KI mehrere Projekte, und Kontext aus dem einen sickert ins andere. amenbo hält jedes Projekt getrennt: außerhalb desjenigen, in dem sie arbeitet, kann sie weder lesen noch schreiben.
# two-pillars
Nicht nur die Aufgabe — auch das „Warum“.
Mensch und KI einigen sich auf eine Richtung — und daraus ergeben sich die Aufgaben. amenbo hält nicht nur fest, was zu tun ist, sondern auch, warum es so entschieden wurde, und verknüpft beides. So führt jede Aufgabe zu ihrem Grund zurück.
die Entscheidung
Angefangenes automatisch als Entwurf sichern
die Aufgaben, die daraus entstanden
# open-source
Kann man das bedenkenlos einsetzen? Prüf es selbst.
„Macht es womöglich etwas, was es nicht soll?“ „Kann man das in eine Firma holen?“ Darauf antwortet amenbo mit Open Source. Statt um Vertrauen zu bitten, lässt es dich nachprüfen — den Quellcode und die Herkunft jedes Builds.
// read it
Nichts versteckt
Der gesamte Quellcode ist unter Apache-2.0 öffentlich. Du — oder das Sicherheitsteam deiner Firma — kannst genau nachlesen, was es tut und was nicht. Name und Logo fallen nicht unter die Lizenz.
// verify the build
Prüfen, ob der Build echt ist
Jede Version wird von einer öffentlichen CI gebaut, mit einer GitHub-Attestation. Führe selbst gh attestation verify aus, um zu bestätigen, dass ein Download aus einem bekannten Commit dieses Quellcodes gebaut und nicht ausgetauscht wurde.
// adopt with confidence
Für den Einsatz in der Firma begründbar
Es bleibt auf deinem Rechner — Daten verlassen das Gerät nicht. Apache-2.0-Lizenz, Herkunft überprüfbar. Entscheide anhand von Fakten, nicht von Eindrücken.
Die Entwicklung läuft öffentlich. Issues sind willkommen; für Pull Requests bitte vorher kurz Bescheid geben.
