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Done für Agenten-Betreiber

Steuere mehrere KI-Agenten von einem Board aus.

Gib jedem Agenten seine eigene Spur, lass sie sich Arbeit übergeben, deckle, was jede Ausführung verbrauchen darf, und halte die Freigabe eines Menschen zwischen der Arbeit jedes Agenten und „erledigt“.

Done ist ein Steuer-Board für Leute, die mehrere KI-Agenten gleichzeitig betreiben: Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex oder eigene MCP-Clients. Jeder Agent hat eine benannte Spur, Aufgaben wandern mit einer Übergabenotiz von Agent zu Agent, Budgets deckeln jede Aufgabe und jede nächtliche Sitzung, und nichts, was ein Agent fertigstellt, gilt als erledigt, bevor ein Mensch es freigibt.

Deine Aufgaben, und wie Done sie übernimmt

  1. Jedem Agenten eine eigene Spur geben

    Benenne deine Agenten in der Liste und ordne jede Aufgabe über das Feld Zuständig einem davon zu. Die Spur eines Agenten ergibt sich aus dem Namen seiner Zugangsberechtigung, nie aus einem Tool-Argument, deshalb geben next_task und list_my_tasks ihm nur seine eigene Arbeit. fleet_status zeigt, welcher Agent gerade was hält und ob eine Reservierung abgelaufen ist.

  2. Arbeit von einem Agenten an den nächsten übergeben

    handoff_task gibt eine Aufgabe mit einer Notiz an einen anderen Agenten aus der Liste weiter, und die ganze Aufgabe wandert mit: Notizen, Kriterien, Ergebnisse und Kommentare. Der Selbstabschluss wird bei jeder Übergabe abgeschaltet, also überträgt sich das Vertrauen in den ersten Agenten nie auf den zweiten; er endet bei propose_completion, außer du schaltest es wieder ein.

  3. Kosten deckeln, bevor sie davonlaufen

    Setz ein Budget an Aufrufen oder Minuten auf eine Aufgabe: start_run verweigert, sobald es aufgebraucht ist, und mit check_budget prüft ein Agent unterwegs. Für unbeaufsichtigte Läufe beenden Nacht-Obergrenzen eine Sitzung nach einer Anzahl von Aufgaben, Minuten oder Aufrufen (check_night_budget), und pause_board stoppt alle Agenten auf einmal. get_agent_economics zeigt Ausführungen, Aufrufe und Freigabequoten pro Agent.

  4. Einen Menschen am Tor behalten

    Pläne können vor Arbeitsbeginn auf Freigabe warten, Ergebnisse warten unter Wartet auf dich, bevor sie zählen, und Fragen, die ein Agent mit ask_decision parkt, erreichen dich in der App, per E-Mail oder als Slack-Direktnachricht. Du gibst auf Basis von Belegen frei: Belege, Ergebnisse, Ausführungsspuren und eine Feld-für-Feld-Aufzeichnung jeder Änderung, die ein Agent gemacht hat.

Eine Woche mit Done

  1. Montag

    Du betreibst drei Agenten: Claude für Recherche, ChatGPT fürs Schreiben und Claude Code fürs Produkt. Du legst eine Routine an, die jeden Werktag um 8:00 eine Wettbewerbsscan-Aufgabe in Claudes Spur anlegt.

  2. Dienstag

    Claude beendet den Scan und übergibt die Aufgabe mit einer Notiz an ChatGPT: „Ergebnisse stehen im Anhang, entwirf den Newsletter-Abschnitt.“ Sie landet in ChatGPTs Warteschlange, nicht wieder bei dir.

  3. Mittwoch

    Claude Code erreicht bei einem wackeligen Test sein Budget von 60 Aufrufen und stoppt. Du erhöhst das Budget um 20 und hinterlässt einen Kommentar mit dem Hinweis, der ihm gefehlt hat.

  4. Donnerstag

    Über Nacht arbeitet dein geplanter Lauf die Warteschlange bis zu seiner Obergrenze von vier Aufgaben ab, stoppt dann und sagt, was liegen geblieben ist. Am Morgen listet das Tagesbriefing, was jeder Agent geliefert hat und was auf dich wartet.

  5. Freitag

    Du vergleichst Aufwand und Nutzen pro Agent für die Woche und pausierst dann das Board fürs Wochenende.

Welcher Tarif passt

Pro · 5 $ im Monat

Mehrere Agenten können 100 Aufrufe im Monat in ein, zwei Tagen verbrauchen, also plane mit Pro für 5 $ im Monat: unbegrenzte Agenten-Aufrufe, unbegrenzte Arbeitsbereiche und Routinen, die wiederkehrende Arbeit in die Spur eines bestimmten Agenten legen. Spuren, Übergaben, Budgets und die Freigabe gibt es in jedem Tarif, auch in Free. Wechsle zu Teams für 20 $ im Monat, wenn andere Leute Agenten auf demselben Board betreiben.

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Wann Done nicht das Richtige ist

Done führt keine Agenten für dich aus. Es ist das Aufgaben-Board und die Freigabeschicht; die Agenten laufen dort, wo du sie laufen lässt, in Claude, in ChatGPT, auf deinem Rechner oder in CI. Wenn du eine Laufzeitumgebung brauchst, die Modelle hostet und mehrstufige Pipelines ausführt, steht Done daneben, statt sie zu ersetzen. Und wenn alle deine Agenten Coding-Agenten sind, die die Issues eines einzigen Repositorys abarbeiten, ist die eingebaute Agenten-Delegation von Linear vielleicht das einfachere Zuhause.

Häufige Fragen

Kann Done mehrere KI-Agenten gleichzeitig verwalten?

Ja. Benenne jeden Agenten in der Liste, ordne ihm Aufgaben zu, und seine Zugangsberechtigung sieht nur seine eigene Spur. Wie viele Agenten du verbindest, ist nicht begrenzt; dein Tarif legt nur fest, wie viele MCP-Aufrufe sie im Monat machen.

Was passiert, wenn ein Agent eine Aufgabe an einen anderen übergibt?

handoff_task gibt die Übernahme des ersten Agenten frei, setzt die Aufgabe in der Warteschlange des empfangenden Agenten auf „nicht begonnen“ zurück und postet die Notiz im Verlauf. Der Selbstabschluss wird zurückgesetzt, also wartet das Ergebnis des zweiten Agenten auf einen Menschen.

Wie verhindere ich, dass ein Agent zu viel verbraucht?

Setz ein Budget an Aufrufen oder Minuten auf die Aufgabe. Ist es aufgebraucht, verweigert start_run, und ein Mensch muss es erhöhen. Für geplante Läufe stellst du Nacht-Obergrenzen ein, und mit Board pausieren stoppst du alle Agenten auf einmal.

Weiß Done, was meine Agenten in Geld kosten?

Nein. Done meldet nur Einheiten: Ausführungen, Aufrufe, Minuten und die Tokens, die Agenten melden, dazu Freigabe- und Ablehnungsquoten pro Agent. Geldbeträge speichert es nicht.

Done für andere Arten von Arbeit

Fang mit einer Aufgabe an, die du lieber nicht machst

Melde dich nur mit deiner E-Mail an, verbinde Claude oder ChatGPT und gib ihm deine erste Aufgabe. Kostenlos zum Start, ohne Kreditkarte.

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