Managed Agent Runs: Geplante KI-Agenten, die Ihre Architektur-Docs pflegen

Vor zwei Wochen haben wir den Agent Hub mit Conformance-Guardrails gestartet — Regeln, die KI-Agenten sagen, was sie tun dürfen und was nicht. Das war die defensive Ebene. Heute fügen wir die offensive hinzu.

Mit Managed Agent Runs können Sie autonome KI-Agenten direkt aus Archyl heraus starten. Geben Sie ihnen eine Aufgabe, verbinden Sie sie mit Ihren Tools, legen Sie einen Zeitplan fest und lassen Sie sie arbeiten. Sie klonen Ihr Repository, lesen Ihre Architektur, rufen externe Dienste auf und berichten alles, was sie getan haben — jeden Tool-Aufruf, jede Entscheidung, jeden verbrauchten Token. Sie können einen Run auch prüfen, während er arbeitet.

Das ist kein "Chatten mit Ihrer Architektur." Das ist ein Agent, der echte Arbeit leistet, autonom, an Ihrer Codebasis.

Warum Managed Runs?

Das Muster, das wir immer wieder sahen, war folgendes: Teams richteten Conformance-Regeln ein, generierten ihre CLAUDE.md-Datei und führten dann Agenten manuell in ihrem Terminal aus. Kontext kopieren, in Claude Code einfügen, Aufgabe ausführen, Ergebnis prüfen. Jedes einzelne Mal.

Das fehlende Stück war Automatisierung. Sie sollten keinen Agenten beaufsichtigen müssen, der eine Routineaufgabe erledigt. Jeden Montagmorgen auf veraltete Abhängigkeiten prüfen? Das sollte ein Zeitplan sein. Offene PRs nach jedem Merge gegen Architekturregeln prüfen? Das sollte automatisch passieren. Einen wöchentlichen Bericht über Architektur-Drift erstellen? Einrichten und vergessen.

Managed Runs schließen diese Lücke. Definieren Sie die Aufgabe, wählen Sie einen Zeitplan, und Archyl übernimmt den Rest — Klonen, Kontextinjektion, Ausführung und Überwachung.

Anatomie eines Runs

Jeder Managed Run folgt demselben Lebenszyklus:

  1. Klonen — Der Agent klont das Repository Ihres Projekts in einen isolierten Arbeitsbereich. Frische Kopie, keine Kontamination durch frühere Runs.

  2. Kontextinjektion — Bevor der Agent eine einzige Zeile Code schreibt, erhält er Ihren vollständigen architektonischen Kontext: C4-Modell, ADRs, Conformance-Regeln, Technologie-Stack, API-Verträge. Dieselben get_agent_context-Daten, die auch die Guardrails antreiben, werden automatisch injiziert.

  3. Ausführung — Der Agent arbeitet Ihre Aufgabe ab. Er kann Dateien lesen, Code schreiben, externe Tools aufrufen und Entscheidungen treffen. Jede Aktion wird als Ereignis in einem Echtzeit-Feed protokolliert.

  4. Berichterstellung — Wenn der Run abgeschlossen ist (oder das Iterationslimit erreicht), erhalten Sie eine vollständige Ablaufverfolgung: jeden Tool-Aufruf mit Ein- und Ausgabe, Status-Badges, Token-Zähler, verstrichene Zeit.

Die Run-Detailseite zeigt alles. Tool-Aufrufe sind aufklappbare Karten mit syntaxhervorgehobenem JSON. Jede Karte zeigt, von welchem Connector das Tool stammt — "github" für GitHub-API-Aufrufe, "archyl" für Architektur-Abfragen, "linear" für Issue-Tracking. Sie können genau nachvollziehen, was der Agent getan hat und warum.

Connectors: Beliebige MCP-Dienste anbinden

Hier wird es interessant. Managed Runs kommunizieren nicht nur mit Archyl. Sie können mit allem kommunizieren, das MCP (Model Context Protocol) spricht.

Mit Connectors können Sie externe Dienste an Ihre Agent Runs anbinden. Standardmäßig unterstützen wir:

  • GitHub — PRs lesen, CI-Status prüfen, Issues auflisten, Code reviewen
  • GitLab — Dieselben Funktionen für GitLab-gehostete Projekte
  • Linear — Issues lesen und aktualisieren, Sprint-Fortschritt prüfen
  • Slack — Nachrichten senden, Channels lesen, Teams benachrichtigen
  • Jeder MCP-Server — Wenn er MCP-Tools bereitstellt, können Sie ihn verbinden

Das Einrichten eines Connectors dauert dreißig Sekunden. Geben Sie ihm einen Namen, fügen Sie die Server-URL ein, ergänzen Sie bei Bedarf Authentifizierungs-Header, und Archyl wird den Server abfragen, um verfügbare Tools zu ermitteln. Sie sehen jedes Tool, das der Connector bereitstellt, bevor Sie speichern.

Wenn Sie einen Run oder Zeitplan erstellen, wählen Sie aus, welche Connectors angebunden werden sollen. Der Agent erhält Zugriff auf alle Tools aller angebundenen Connectors, per Connector-Name als Namespace. Ein GitHub-Tool erscheint als github__list_pull_requests. Ein Linear-Tool erscheint als linear__get_issue. Keine Kollisionen, keine Mehrdeutigkeiten.

Dieses Namespacing ist wichtig. Wenn Sie den Event-Feed eines Runs betrachten, zeigt jeder Tool-Aufruf seine Quelle. Sie können sofort erkennen, ob der Agent Ihr Architekturmodell abgefragt, einen GitHub-PR gelesen oder eine Nachricht in Slack gepostet hat. Volle Transparenz darüber, was der Agent berührt hat und wo.

Zeitpläne: Cron-basierte Automatisierung

Manche Aufgaben sollten nicht darauf warten, dass ein Mensch auf "Run" klickt. Mit Zeitplänen können Sie wiederkehrende Agent Runs mit Standard-cron-Ausdrücken definieren.

Einige Beispiele, was Teams bereits tun:

Wöchentliche Architektur-Review — Jeden Montag um 9 Uhr prüft ein Agent die Codebasis auf Architektur-Drift. Er vergleicht die tatsächliche Code-Struktur mit dem C4-Modell, markiert neue Abhängigkeiten, die nicht dokumentiert sind, und identifiziert Komponenten, die über ihren vorgesehenen Umfang hinausgewachsen sind.

PR-Conformance-Check — Nach jedem Merge in main prüft ein Agent den Diff gegen Conformance-Regeln. Er erkennt Muster, die durch die CI gerutscht sind — keine Syntaxfehler, sondern architektonische Verstöße, die nur im Kontext des Gesamtsystems Sinn ergeben.

Abhängigkeits-Audit — Jeden Mittwoch scannt ein Agent den Abhängigkeitsbaum auf bekannte Schwachstellen, veraltete Pakete und Versionskonflikte zwischen Diensten. Er erstellt eine Zusammenfassung mit Schweregrad-Bewertungen und vorgeschlagenen Updates.

Dokumentations-Synchronisation — Jeden Freitagnachmittag vergleicht ein Agent die aktuelle Codebasis mit der Projektdokumentation. Fehlende Endpunkte, veraltete Beschreibungen, neue Dienste ohne Dokumentation — alles wird markiert.

Jeder Zeitplan zeigt seinen cron-Ausdruck, die nächste Ausführungszeit, die letzte Ausführungszeit und den Aktiv-/Pausiert-Status. Sie können einen Zeitplan pausieren, ohne ihn zu löschen, ihn manuell außerhalb seines normalen Rhythmus auslösen oder Aufgabentext und Timing jederzeit bearbeiten.

Die Run-Detailseite

Wir haben viel Zeit in das Monitoring-Erlebnis investiert, denn Transparenz ist alles, wenn Sie einen Agenten autonom arbeiten lassen.

Die Run-Detailseite bietet Ihnen:

  • Status auf einen Blick — Laufend, abgeschlossen, fehlgeschlagen oder abgebrochen. Farbcodiertes Badge, sofort sichtbar.
  • Token-Verbrauch — Eingangs- und Ausgangs-Tokens, damit Sie die Kosten pro Run verfolgen können.
  • Verstrichene Zeit — Wie lange der Agent gearbeitet hat, während der Ausführung in Echtzeit aktualisiert.
  • Run-ID — Für Nachverfolgbarkeit und Debugging.
  • Live-Event-Feed — Jede Aktion des Agenten erscheint als aufklappbare Karte. Tool-Aufrufe zeigen die Connector-Quelle, den Tool-Namen, Eingabeparameter und Ausgabe. Nachrichten zeigen das Reasoning des Agenten. Fehler werden hervorgehoben.

Der Feed ist für schnelles Scannen konzipiert. Eingeklappte Zeilen zeigen den Ereignistyp und eine einzeilige Zusammenfassung. Hovern Sie, um das Connector-Badge zu sehen, und klappen Sie für volle Details auf. Wenn etwas schiefgeht, graben Sie sich nicht durch Logs — Sie scrollen durch eine strukturierte Zeitleiste dessen, was genau passiert ist.

Architektur-bewusst von Anfang an

Jeder Managed Run erhält automatisch Zugriff auf den MCP-Server Ihres Archyl-Projekts. Das bedeutet, der Agent kann:

  • Das C4-Modell abfragen, um Systemgrenzen zu verstehen
  • ADRs lesen, um vergangene Entscheidungen nachzuvollziehen
  • Conformance-Regeln prüfen, um zu wissen, welche Muster einzuhalten sind
  • API-Verträge durchsuchen, um Service-Schnittstellen zu verstehen
  • Technologie-Zuweisungen nachschlagen, um die richtigen Tools zu wählen

Das ist keine optionale Integration. Es ist das Fundament. Der Agent startet nicht bei null — er startet bei Ihrer Architektur. Wenn er einen neuen Service erstellen muss, weiß er, zu welchem Container er gehört. Wenn er Code schreibt, weiß er, welche Muster durchgesetzt werden. Wenn er eine Abhängigkeit hinzufügt, weiß er, welche Technologien freigegeben sind.

In Kombination mit externen Connectors entstehen so Agenten, die sowohl architekturbewusst als auch operativ leistungsfähig sind. Sie kennen Ihr System und können mit Ihren Tools interagieren.

Erste Schritte

Managed Agent Runs sind ab sofort im Agent Hub für Business- und Scale-Pläne verfügbar.

  1. Connector erstellen — Gehen Sie zu Agent Hub → Connectors. Fügen Sie Ihren GitHub-, Linear- oder einen beliebigen MCP-kompatiblen Dienst hinzu.
  2. Run starten — Gehen Sie zu Runs → New Run. Beschreiben Sie Ihre Aufgabe, binden Sie Connectors an und starten Sie.
  3. Zeitplan einrichten — Gehen Sie zu Schedules → New Schedule. Wählen Sie einen cron-Ausdruck, binden Sie Connectors an und lassen Sie es laufen.

Die Agenten sind bereit. Ihre Architektur ist der Kontext. Ihre Tools sind die Connectors. Setzen Sie sie jetzt ein.