AGLX – Agentenmodell und Rollen
Das Agentenmodell bildet das Herzstück des AGLX-Protokolls. Jeder Agent ist eine eigenständige logische Einheit, die Aufgaben ausführen, Informationen verarbeiten und mit anderen Agenten kommunizieren kann. Die Agenten interagieren über standardisierte Nachrichtenformate (siehe Protokollbeschreibung) und können in einem lokalen oder verteilten Netzwerk miteinander verbunden sein.
Grundprinzip
Ein Agent im AGLX-System ist ein autonomer, modular aufgebauter Softwareknoten. Er agiert sowohl als Sender wie auch als Empfänger von Nachrichten und kann eigenständig Aufgaben annehmen, weiterleiten oder bewerten. Die interne Architektur eines Agenten ist in mehrere funktionale Schichten gegliedert:
| Schicht | Beschreibung | 
|---|---|
| Core Layer | Führt Aufgaben aus, verarbeitet eingehende Nachrichten und steuert lokale Prozesse. | 
| Communication Layer | Handhabt den Nachrichtentransport über TCP oder UDP nach der AGLX-Protokollspezifikation. | 
| Logic Layer | Enthält Entscheidungsmechanismen, Prioritäten, interne Queues sowie Lern- und Erfahrungsspeicher. | 
| Credit Layer | Verarbeitet ökonomische Transaktionen, inklusive Credits, Gebühren und Reputationsbewertung. | 
| Meta Layer | Übernimmt Metakommunikation mit Registry-, Mentor- und Monitoring-Agenten und sorgt für Systemtransparenz. | 
Jeder Agent ist eindeutig identifizierbar und verfügt über eine URI-basierte Kennung, die in allen AGLX-Nachrichten zur Adressierung verwendet wird.
Beispiel:
agent://node42.local
Agentenrollen
AGLX unterscheidet mehrere klar definierte Rollentypen. Diese Rollen legen fest, welche Aufgaben ein Agent im Netzwerk übernehmen darf, welche Rechte er besitzt und mit welchen anderen Agenten er bevorzugt interagiert. Jeder Agent kann theoretisch mehrere Rollen gleichzeitig ausüben, sofern seine Fähigkeiten (`capabilities`) dies zulassen.
| Rolle | Beschreibung | 
|---|---|
| Owner-Agent | Repräsentiert den menschlichen oder organisatorischen Eigentümer. Initiiert Aufgaben, verteilt Credits, überwacht den Fortschritt und verwaltet seine Sub-Agenten. | 
| Worker-Agent | Führt konkrete Aufgaben aus – etwa Datenanalyse, Textverarbeitung, Kommunikation mit APIs oder Systeminteraktionen. Kann Aufträge von Ownern oder anderen Agenten annehmen und Ergebnisse zurückmelden. | 
| Registry-Agent | Verantwortlich für Discovery, Authentifizierung und Verwaltung der Agentenidentitäten. Stellt sicher, dass neue Agenten im Netz bekannt gemacht, validiert und erreichbar sind. | 
| Router-Agent | Vermittelt Nachrichten zwischen Agenten, die sich nicht direkt erreichen können. Kann Routingtabellen, lokale Netzwerk-Mappings oder Priorisierungen führen, um Kommunikationspfade zu optimieren. | 
| Mentor-Agent | Bewertet die Aktionen anderer Agenten, begleitet Lernprozesse und unterstützt bei der Verbesserung von Strategien. Kann Credits oder Reputation für wertvolles Feedback erhalten. | 
| Monitor-Agent | Überwacht Systemzustände, Netzwerkverkehr, Auslastung, Fehlerraten oder Sicherheitsereignisse und meldet diese an Registry oder Owner. | 
Zustände eines Agenten
Ein Agent kann sich im Betrieb in unterschiedlichen Zuständen befinden. Diese Zustände beschreiben seine aktuelle Kommunikationsfähigkeit, Arbeitsbereitschaft und eventuelle Fehlersituationen. Jeder Status wird regelmäßig an Registry- oder Monitor-Agenten übermittelt, damit der Gesamtzustand des Netzwerks nachvollziehbar bleibt.
| Zustand | Beschreibung | 
|---|---|
| INIT | Der Agent startet, lädt Konfigurationsdaten und initialisiert interne Module. In diesem Zustand findet noch keine externe Kommunikation statt. | 
| REGISTERING | Der Agent stellt eine Verbindung zur Registry her, übermittelt seine Identität und veröffentlicht seine Fähigkeiten (`capabilities`). | 
| READY | Der Agent ist vollständig betriebsbereit und kann Aufgaben sowohl annehmen als auch initiieren. | 
| BUSY | Der Agent arbeitet aktuell an einer oder mehreren Aufgaben. Neue Anfragen werden nur angenommen, wenn Kapazitäten vorhanden sind. | 
| IDLE | Der Agent ist aktiv und erreichbar, hat jedoch derzeit keine laufenden Aufgaben. Er kann sofort neue Anfragen übernehmen. | 
| ERROR | Es ist ein Fehler oder Ausnahmezustand aufgetreten. Der Agent meldet Diagnosedaten und Statusinformationen an Owner- oder Monitor-Agenten und versucht ggf. eine Selbstkorrektur. | 
Beispiel einer Agentenregistrierung
Eine typische Registrierung eines neuen Agenten bei der Registry:
AGLX/1.0 TCP FROM: agent://node42.local TO: registry://main.local TYPE: registry.update CONTENT-TYPE: application/json { "agent_name": "Node42", "agent_type": "worker", "capabilities": ["text.process", "data.analyze"], "status": "READY", "uptime": 0 }
Fähigkeiten und Spezialisierungen
Jeder Agent im AGLX-System verfügt über eigene Capabilities, die angeben, welche Aufgaben, Operationen oder Funktionsbereiche er ausführen kann. Diese Fähigkeiten werden bei der Registrierung in der Registry und regelmäßig bei Statusmeldungen veröffentlicht. Andere Agenten können sie abfragen, um geeignete Partner für bestimmte Aufgaben zu finden.
Beispiel:
"capabilities": ["vision.detect", "speech.summarize", "data.analyze"]
| Kategorie | Beschreibung | Beispielwerte | 
|---|---|---|
| Analysis | Verarbeitung, Strukturierung und Auswertung von Daten. | `data.analyze`, `log.parse`, `pattern.find` | 
| Language | Sprachverstehen, Textgenerierung, Übersetzung und Zusammenfassung von Inhalten. | `nlp.generate`, `speech.summarize`, `translate.text` | 
| Vision | Verarbeitung visueller Daten wie Bilder und Videos. | `vision.detect`, `object.track`, `image.segment` | 
| Reasoning | Logisches Denken, Schlussfolgern und Planen von Handlungsschritten. | `reason.chain`, `reason.plan`, `reason.evaluate` | 
| Memory | Speicherung und Wiederabruf von Kontext- oder Wissenseinträgen. | `memory.store`, `memory.retrieve`, `memory.vector.search` | 
| Learning | Anpassung und Verbesserung durch Feedback oder Erfahrung. | `learn.from.feedback`, `learn.model.update`, `learn.pattern.adjust` | 
| Knowledge | Zugriff auf strukturierte Wissensquellen, Fakten und Datenbanken. | `knowledge.query`, `knowledge.enrich`, `knowledge.link` | 
| Interaction | Interaktion mit Nutzern und anderen Agenten, inklusive Protokollkommunikation. | `interaction.dialogue`, `interaction.protocol.aglx`, `interaction.intent.detect` | 
| Control | Steuerung und Koordination anderer Systeme, Prozesse oder Agenten. | `device.manage`, `task.orchestrate`, `pipeline.schedule` | 
| Monitoring | Erfassung, Bewertung und Meldung von Systemzuständen und Kennzahlen. | `metric.collect`, `system.report`, `alert.trigger` | 
| Security | Schutz von Daten, Authentifizierung und Zugriffsvalidierung. | `auth.validate`, `privacy.filter`, `security.verify` | 
| Meta | Selbstreflexion, Fehleranalyse und Qualitätsbewertung des eigenen Verhaltens. | `meta.reflect`, `meta.evaluate`, `meta.repair` | 
Das flexible Capabilities-System ermöglicht dynamische Rollenzuweisung und Spezialisierung im laufenden Betrieb. Ein Agent kann seine Fähigkeiten zur Laufzeit erweitern, deaktivieren oder spezialisieren – beispielsweise, wenn er neue Module lädt, Modelle austauscht oder Ressourcen limitiert sind.
Damit bildet das Capability-System die Grundlage für eine adaptive, selbstorganisierende Agentenarchitektur im AGLX-Protokoll.
Themenschwerpunkte (Topics)
Die folgende Tabelle listet alle aktuell definierten Themenbereiche (Topics) im AGLX-System auf. Jeder Eintrag besitzt eine eindeutige UUID, einen Domain-Pfad und eine lesbare Bezeichnung. Diese Liste kann erweitert werden, wenn neue Wissensfelder oder Spezialisierungen entstehen.
| UUID | Domain | Label | 
|---|---|---|
| 6fca49e2-43f4-4a8e-85ea-34b5f1a56b79 | allgemein.geschichte | Geschichte | 
| b2d1b935-5cf1-4a2b-9f22-91b2a6f06441 | allgemein.geografie | Geografie | 
| 78e177a8-3ff3-496c-a356-7e328e2e37a8 | allgemein.gesellschaft | Gesellschaft | 
| a832445a-c4b0-44f8-8c7b-3e99c64d9ad1 | wissenschaft.physik | Physik | 
| e38f04a4-6c93-4df1-86a3-d93a3088ec7b | wissenschaft.chemie | Chemie | 
| dbb5bb9f-1f24-4fa1-bc64-4c79d4f1e1e2 | wissenschaft.biologie | Biologie | 
| 5e74c4f4-b7a5-4c23-9391-21786d3ac98a | medizin.allgemein | Medizin | 
| 1d92744d-01cf-46ab-9730-71d47c444091 | medizin.psychologie | Psychologie | 
| 8c56c963-fd2a-49f4-8ee3-cf14c81e5f45 | medizin.kardiologie | Kardiologie | 
| 55a7d4fa-c94a-4cf5-95d7-3a6df1c1f20e | recht.datenschutz | Datenschutz | 
| 9ec50c11-fb9a-4ecf-8582-97a5f23f54de | recht.compliance | Compliance | 
| 43e7a7b1-dc92-4223-b276-9ac32e2f9129 | wirtschaft.finanzen | Finanzen | 
| a07fdb1a-9390-45df-aec2-413fead1b721 | wirtschaft.marketing | Marketing | 
| d72c4c11-8a53-4a6f-92b4-89e6ec0b4c94 | wirtschaft.vertrieb | Vertrieb | 
| d4e2f882-2280-4f67-bb36-4de5d0f2d136 | it.programmierung | Programmierung | 
| 5df8895d-b29a-43c2-9f41-6c15e34e3ff1 | it.ki | Künstliche Intelligenz | 
| 4d6a7e2d-8f3e-4a87-b293-69d276348a1b | it.cybersicherheit | Cybersicherheit | 
| a1b9a89d-9a25-41e7-8e72-b5bc219a19d2 | it.systemadministration | Systemadministration | 
| cb59281f-6a9b-4a31-9331-c8d748cd6f9c | datenanalyse.statistik | Statistik | 
| 8ae04b55-dbe1-46a9-80b1-3c8bdf72772f | datenanalyse.machinelearning | Maschinelles Lernen | 
| 6231bdf5-7c6c-40b2-823a-28b253835def | bildverarbeitung.computervision | Computer Vision | 
| 0bb255a0-b747-4a35-83b3-f046f79a03e5 | kommunikation.sprache | Sprache | 
| 995f24d5-f20d-4d33-84a3-1a58ebea0eb3 | kommunikation.textanalyse | Textanalyse | 
| b3d443e8-47b3-4877-9d9d-df511c2600f8 | kommunikation.übersetzung | Übersetzung | 
| 2a726e03-b8a2-4b43-9486-13c342f34658 | bildung.didaktik | Didaktik | 
| 476a802e-9365-44e8-86f7-f2d927ffdc82 | bildung.inklusion | Inklusion | 
| 26f33b69-dbd3-47b3-b82d-2a77a21e4ce7 | bildung.lernstrategien | Lernstrategien & Lernpsychologie | 
| 1b71d1ab-4cb2-49e8-9ef3-9d86e8a76b40 | bildung.pädagogik | Allgemeine Pädagogik | 
| 9a43f42c-24b2-46a5-bbbd-4f7393ff909e | bildung.digitalisierung | Digitale Bildung & E-Learning | 
| 85a0b754-7c6a-4e2e-b25e-82e9ac1cb3b4 | bildung.barrierefreiheit | Barrierefreies Lernen | 
| 0df44b9c-b255-4c70-905a-4e7d2a11a21b | bildung.fachinformatiker | IT-Ausbildung / Fachinformatiker | 
| b184bc33-12c5-4ce2-a8c1-22b67b254c81 | bildung.berufsbildung | Berufliche Bildung & Ausbildung | 
| f74ff15e-0df4-4a87-9b47-86b93cf3c9a1 | bildung.mediendidaktik | Mediendidaktik & Lernplattformen | 
| 6f5b1ab9-96c9-4560-b52b-9d182dff67a1 | bildung.evaluation | Lernstandserhebung & Evaluation | 
| 7c3cb4e1-1b55-4e7c-b9f2-b87d52d84a21 | bildung.trainingsdesign | Trainingsgestaltung & Curriculum-Entwicklung | 
| 01e8dc60-0d21-4e06-b49f-55adf7e819db | bildung.förderpädagogik | Förderpädagogik & Sonderpädagogik | 
| 8e734c9d-6a62-4a4e-b9d5-3b25f02b7dc0 | bildung.sprachbildung | Sprachbildung & Kommunikation | 
| 20efb55f-5a09-4cf9-9b8a-402db790db07 | bildung.softskills | Soziale & kommunikative Kompetenzen | 
| 71cf7c9e-0e6b-42e9-83c4-78a1fd2e9bcf | bildung.didaktischeanalyse | Didaktische Analyse & Unterrichtsplanung | 
| 16a2edc9-15b9-4e1a-9946-daeae2af8b9d | bildung.blendedlearning | Blended Learning & Hybridformate | 
| 97b5e16f-8367-4b42-9c5e-3fa18f0d63bb | bildung.reflexion | Lernreflexion & Metakognition | 
| 6e87dbd0-13c1-4374-bba5-7a72a53b1df3 | bildung.feedbackkultur | Feedbacksysteme & Lernfortschrittsmessung | 
| 46d26748-3f6d-4a64-8e60-4e6b043b24fb | bildung.gamification | Gamification & Lernmotivation | 
| 70f38acb-42f5-4ad5-bb5d-3c7a2a54f7a8 | kultur.musik | Musik | 
| cd28529b-07cf-47b3-b2a1-8c5de7a32a47 | kultur.design | Design | 
| a73e42b4-bdb3-4b1b-8d15-1d97ef7b5f08 | kultur.literatur | Literatur | 
| 5b7c1f9e-5c8a-4f67-b03c-b322b9f0e204 | kultur.film | Film & Kino | 
| b64f9a25-b78b-41cf-a753-6d0f1c9aeb03 | kultur.architektur | Architektur | 
| 4a812e02-d5d1-4cb7-8e92-1a1b07a8ef1b | kultur.fotografie | Fotografie | 
| 9e5c8320-83d8-4b84-9773-21b7e1849274 | kultur.theater | Theater & Bühne | 
| 0de9c93a-1cbe-4bb4-b260-7b8a4320a5c7 | kultur.malerei | Malerei & bildende Kunst | 
| e64be6f8-c8c5-41b8-9b12-6df799b32b60 | kultur.museum | Museen & Ausstellungskonzepte | 
| 1f3b8b10-857a-4ce8-8a71-40f27a0aebcb | kultur.musikproduktion | Musikproduktion & Sounddesign | 
| c31822c7-2f35-4a6d-87c4-92f1ed8b0ae0 | kultur.musikgeschichte | Musikgeschichte & Komposition | 
| 4c189a7f-b9d8-4e9a-81c9-468fc4013ac4 | kultur.mode | Mode & Textildesign | 
| 118f95b7-9db8-4cb8-aea5-8459ab343e9f | kultur.geschichte | Kulturgeschichte | 
| 65e95b7a-64a4-45b3-9d0b-1a0f132e4f02 | kultur.medienkunst | Medienkunst & digitale Kreativität | 
| a891c1b3-d233-4cfa-9e2c-34df1c9f9052 | kultur.kunstgeschichte | Kunstgeschichte & Ästhetik | 
| 3e9f24e7-7a85-41b9-85f3-4c1e6b2b0a18 | kultur.popkultur | Popkultur & Musiktrends | 
| 7e42b2e1-70da-46f8-ae3c-1f02eb7d319c | kultur.tanz | Tanz & Performance | 
| 8b79a75f-f2f9-4ab5-b1b5-86c85bb6ce8a | kultur.kreativeschreiben | Kreatives Schreiben | 
| 259dd7e4-260a-4b2c-8c47-04eae8acda1f | kultur.comics | Comics & Illustration | 
| 9dc872b5-b0ea-46ee-90ed-d847cf73c820 | kultur.gamestudies | Game Studies & interaktive Medien | 
| bdd4c1aa-7894-4672-9469-22976c3b9af7 | kultur.filmgeschichte | Filmgeschichte & Drehbuchanalyse | 
| 73f2a32c-9a9c-4c5f-bb2e-582a01b12f49 | kultur.kunstkritik | Kunstkritik & Kulturjournalismus | 
| 41b9eb67-4e87-47e1-a49f-09c41ac69f76 | kultur.eventmanagement | Kultur- & Eventmanagement | 
| 04c78251-94f3-4c84-8f8a-3c4a17f0c474 | kultur.sozialkultur | Soziale & interkulturelle Projekte | 
| 6a71a42a-3e5a-4b1f-a3cc-981c6b7398e4 | kultur.digitalekultur | Digitale Kultur & Online-Communities | 
| 4d82803d-d509-4a44-bde8-ccbb4f9a0286 | sozial.psychologie | Sozialpsychologie | 
| 50cfb865-35c8-4a54-bc31-859a431dfe07 | industrie.automatisierung | Automatisierung | 
| d2f69cf8-418a-4b60-9c03-6ce49773af19 | energie.nachhaltigkeit | Nachhaltigkeit | 
| e7a5b4e5-baf9-49b1-8e14-1c4a761b3299 | verkehr.flugverkehr | Flugverkehr | 
06e5c41c-9d6a-42c5-b444-1fdf38e46a4e | verkehr.bahnverkehr | Bahnverkehr & Schienenlogistik |
| 4b4f34a1-2e2e-4d9a-8b6e-d7c91bba2290 | verkehr.automobiltechnik | Automobiltechnik & Fahrzeugentwicklung | 
| 4dd12b38-799d-4a17-bf76-75d12a00b12a | verkehr.logistik | Logistik & Supply Chain Management | 
| 64c15f5b-3b4c-4cf3-9a83-7bc92d57c6e0 | verkehr.seefahrt | Schifffahrt & maritime Logistik | 
| 7a915e36-460d-4a63-b3ff-d46fbbf4e5a1 | verkehr.nahverkehr | ÖPNV & Nahverkehrssysteme | 
| 55f3bb89-1dc2-4a48-a4d1-7b3e92e8ec4d | verkehr.fahrgastsicherheit | Fahrgastsicherheit & Evakuationsmanagement | 
| 3c5b04e8-54e5-46f0-8c7b-0bfe5e0d68e8 | verkehr.smartmobility | Smart Mobility & Verkehrsdigitalisierung | 
| 79824cb3-8f60-4d25-8e6d-5b2de815e707 | verkehr.verkehrsplanung | Verkehrsplanung & Infrastruktur | 
| 85c1e11e-42cf-4a54-bdf0-7e3519ac8c70 | verkehr.nachhaltigkeit | Nachhaltige Mobilität & Umweltmanagement | 
| 9f88b6ac-3a69-40b7-8571-dba89a2c4483 | verkehr.fahrzeugdaten | Fahrzeugtelemetrie & Sensordatenanalyse | 
| 24c33a67-7056-4a78-91cf-469a33e3e543 | verkehr.drohnen | UAV- & Drohnentechnologie | 
| 0ab3f31b-3d52-4b63-bd45-7e3b5e7f4a2e | verkehr.navigation | Navigation & Ortungssysteme | 
| 3367b582-1c67-4b42-9e4f-70a4f46d0cc5 | verkehr.verkehrsrecht | Verkehrsrecht & Regularien | 
| 2e7c2b37-90fd-4f74-bcb1-83f86c7732a4 | verkehr.fahrzeugwartung | Wartung & technische Inspektion | 
| 4b6e0b26-5d4a-4d7a-a26f-529c8d9f2b2d | verkehr.infrastruktur | Straßen-, Hafen- & Flughafentechnik | 
| 5c7124e5-4f4d-44dc-9e03-70f1a967d95a | verkehr.fahrzeugsteuerung | Autonomes Fahren & Assistenzsysteme | 
| 94a66b64-4dc9-4bc1-90cf-20154a7adab0 | verkehr.mobilitätsdaten | Mobilitätsdaten & Verkehrsanalytik | 
| fa30861f-d28b-4fd3-9b65-c07a1c94360f | sicherheit.krisenmanagement | Krisenmanagement | 
| 8c650239-b1d0-4205-a9b5-2a1b3e723be3 | marketing.seo | Suchmaschinenoptimierung | 
| bdbdc3b9-93c4-4a7f-a1a3-f2c2ed274a9e | marketing.ecommerce | E-Commerce | 
| 0e4e46a3-64cf-4c20-9d6b-82e6cfd9abcf | sozial.arbeitsmarktintegration | Arbeitsmarktintegration | 
Themengebiete sind hierarchisch organisiert: z. B. `it.ki` (Künstliche Intelligenz) kann Unterthemen wie `it.ki.nlp` oder `it.ki.vision` besitzen.
Die Liste wird fortlaufend erweitert, sobald neue Wissensfelder oder Spezialisierungen entstehen.
Hierarchie und Beziehung
Im AGLX-System existiert eine flexible, aber klar definierte Hierarchie zwischen Ownern und ihren Agenten. Ein Owner stellt die oberste Instanz dar – er kontrolliert, finanziert und überwacht seine Agenten. Jeder Agent arbeitet autonom innerhalb der Richtlinien seines Owners, kann jedoch mit anderen Agenten kooperieren, Aufgaben weitergeben oder eigene Sub-Agenten erzeugen, um komplexe Prozesse zu verteilen.
Beispielhafte Struktur:
Owner (Andi) ├─ Agent A (Worker, Textverarbeitung) ├─ Agent B (Worker, Datenanalyse) └─ Agent C (Mentor, Bewertung)
Die Kommunikation zwischen diesen Einheiten erfolgt intern über standardisierte AGLX-Nachrichten und bleibt damit vollständig nachvollziehbar und protokolliert. Bei externen Interaktionen – etwa über Netzgrenzen hinweg – übernehmen Router- oder Registry-Agenten die Vermittlung, um Konnektivität, Authentifizierung und Sicherheitsprüfungen zu gewährleisten.
Versionierung
- Modul: Agentenmodell
- Version: 1.0 (Draft)
- Stand: 27.10.2025
- Autor: Andreas Röne (Konzept)
