Recherche und Berichte
Ein Planer zerlegt eine Frage in Teilaufgaben, mehrere Rechercheure arbeiten parallel, und ein Autor stellt das Ergebnis aus dem gemeinsamen Gedächtnis zusammen.
KI und LLMAgentenPerformance- und Scale-Tarife
Multi-Agent-Orchestrierung
Planer-, Recherche- und Schreib-Agenten, die Arbeit über einen dauerhaften Task-Stream übergeben, Ergebnisse und Gedächtnis teilen und nie eine Aufgabe verlieren.
- verlorene Aufgaben bei Agent-Absturz
- 0
- gemeinsames Gedächtnis
- 1
- Agenten parallel
- N
Schritt 1 von 6
Eine Aufgabe einstellen
Der Planer teilt den Auftrag auf und fügt eine Aufgabe zum Stream hinzu.
Beispielsitzungplaying
# Eine Aufgabe einstellen
hotkv> XADD tasks * type research topic "EU AI Act obligations"
"1790985600123-0"
Ein animierter Durchlauf mit echten HotKV-Befehlen und Beispielantworten. Klicken Sie auf einen Schritt, um direkt dorthin zu springen. Befehle und Antworten bleiben auf Englisch, genau so, wie Sie sie in HotKV eingeben und sehen.
Das Problem
Agententeams brauchen einen Weg, einander Arbeit zu übergeben, ihre Erkenntnisse zu teilen und sich zu erholen, wenn einer von ihnen mitten in einer Aufgabe abstürzt. Das mit spontanen HTTP-Aufrufen zusammenzukleben, verliert Aufgaben, verdoppelt Tool-Aufrufe und hinterlässt keine Aufzeichnung darüber, wer was getan hat.
So löst HotKV es
Ein Stream mit einer Consumer Group ist das Aufgabenbrett. Jeder Agent liest seine eigenen Aufgaben und bestätigt sie, wenn sie erledigt sind, und alles, was ein abgestürzter Agent offen gelassen hat, kann ein anderer übernehmen. Erkenntnisse landen im gemeinsamen Arbeitsgedächtnis, Tool-Ergebnisse werden für jeden Agenten gecacht, und jede Aktion wird protokolliert.
Schritt für Schritt
Was passiert, Befehl für Befehl
- 01
Eine Aufgabe einstellen
Der Planer teilt den Auftrag auf und fügt eine Aufgabe zum Stream hinzu.
XADD tasks * type research topic "EU AI Act obligations" - 02
Ein Worker übernimmt sie
Die Consumer Group wurde einmal mit XGROUP CREATE angelegt. Der Rechercheur liest als ihr Mitglied, und die Aufgabe bleibt offen, bis sie bestätigt ist.
XREADGROUP GROUP agents researcher COUNT 1 BLOCK 5000 STREAMS tasks > - 03
Ein Tool-Ergebnis wiederverwenden
Ein anderer Agent hat diese Suche heute schon ausgeführt. Der gemeinsame Tool-Cache liefert sie zurück.
TOOL.CACHE.GET web "search:EU AI Act obligations" - 04
Die Erkenntnisse teilen
Ergebnisse kommen ins Arbeitsgedächtnis des Projekts, wo jeder Agent sie lesen kann.
AMEM.WORK.SET project:9 findings "Providers of high-risk systems must ..." - 05
Bestätigen
Die Aufgabe ist erledigt und verlässt die Liste der offenen Einträge. Wäre der Rechercheur abgestürzt, hätte XAUTOCLAIM sie einem anderen Agenten übergeben.
XACK tasks agents 1790985600123-0 - 06
Der Autor übernimmt
Der Autor liest die gemeinsamen Erkenntnisse, entwirft den Bericht und protokolliert die Aktion.
AMEM.WORK.GET project:9 findings
Wo es passt
Szenarien aus der Praxis
Software-Agenten
Agenten für Code, Tests und Review reichen Arbeit über einen Stream weiter, und jede ihrer Änderungen steht im episodischen Log.
Backoffice-Automatisierung
Agenten für Rechnungsextraktion, Prüfung und Buchung reichen Dokumente durch eine Pipeline, die Neustarts übersteht.
Integriert
Was Sie bekommen
Dauerhafte Aufgabenübergabe
Streams mit Consumer Groups, Bestätigungen und Übernahme liegen gebliebener Aufgaben.
XADDXREADGROUPXACKXAUTOCLAIMGemeinsames Arbeitsgedächtnis
Projektstatus, den jeder Agent lesen und aktualisieren kann.
AMEM.WORK.SETAMEM.WORK.GETGemeinsamer Tool-Cache
Deterministische Tool-Ergebnisse werden agentenübergreifend wiederverwendet.
TOOL.CACHE.GETTOOL.CACHE.SETWer hat was getan
Ein episodisches Log pro Agent für Audit und Debugging.
AMEM.EPIS.LOGHäufige Fragen
Was passiert, wenn ein Agent mitten in einer Aufgabe abstürzt?
Die Aufgabe bleibt in der Liste offener Einträge der Consumer Group. Ein anderer Agent kann sie mit XAUTOCLAIM übernehmen, sobald sie lange genug untätig war.
Können Agenten auf verschiedenen Maschinen und in verschiedenen Sprachen laufen?
Ja. Sie brauchen nur eine Verbindung zu HotKV. Jeder Client, der das Redis-Protokoll spricht, funktioniert.
Welche Tarife enthalten es?
Streams funktionieren in jedem Tarif. Agentengedächtnis und Tool-Cache sind Teil der Tarife Performance und Scale.
Verwandte Anwendungsfälle
Probieren Sie es mit Ihrer eigenen Workload
HotKV spricht das Redis-Protokoll, sodass Sie einen bestehenden Client darauf richten und genau diese Befehle ausführen können.