Production System

ClaudeMasterMind — Multi-Agent Orchestration

One master. Many agents. Coordinated intelligence.

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The Problem & Solution

Problem Komplexe Aufgaben erfordern mehrere AI-Agenten, die parallel arbeiten. Aber Koordination, Aufgabenverteilung und Ergebniszusammenführung sind manuell kaum zu bewältigen.
Solution Eine Master-Session orchestriert beliebig viele Worker-Sessions über ISC. Turn-Taking-Protokoll stellt sicher, dass Nachrichten zuverlässig verarbeitet werden. Adaptive Polling minimiert API-Kosten.
Deep Dive

How It Works

Master-Worker Pattern

🎯

Master Session

Zerlegt komplexe Aufgaben in Teilaufgaben, verteilt sie an Worker und führt Ergebnisse zusammen. Plant, delegiert, validiert.

Worker Sessions

Spezialisierte Agenten in eigenen Projektkontexten. Erhalten Tasks via ISC, arbeiten autonom und berichten zurück.

Turn-Taking Protocol

Master sends request Worker receives Worker processes Worker responds Master merges

Jeder Schritt hat State-Tracking. Timeouts und Retries sind eingebaut. Nichts geht verloren.

Adaptive Polling

Active

Schnelles Polling (2-5s) wenn Tasks laufen und Antworten erwartet werden.

Idle

Exponential Backoff bis 30s wenn keine Aktivität. Minimiert API-Kosten.

Burst

Sofortige Reaktion wenn neue Nachricht erkannt wird. Zurück zu Active-Mode.

Features

Capabilities

🎯

Task Distribution

Der Master zerlegt komplexe Aufgaben und verteilt sie an spezialisierte Worker-Sessions mit klaren Instruktionen.

🔄

Turn-Taking Protocol

Zuverlässiges Request-Response-Pattern mit State-Tracking. Jede Nachricht wird bestätigt, nichts geht verloren.

Adaptive Polling

Intelligentes Polling mit exponential Backoff. Schnelle Reaktion bei Aktivität, minimale Kosten in Ruhephasen.

🔭

Cross-Project

Worker-Sessions können in verschiedenen Projekten arbeiten — der Master koordiniert übergreifend über Projektgrenzen hinweg.

📈

Result Merging

Ergebnisse mehrerer Worker werden intelligent zusammengeführt. Konflikte werden erkannt und aufgelöst.

🛠

Error Recovery

Wenn ein Worker fehlschlägt, wird die Aufgabe neu zugewiesen. Das System ist resilient gegen einzelne Ausfälle.

Architecture

System Overview

Master Session ClaudeMasterMind task planning result merging requests responses ISC Cloud Layer Azure Table Storage · message routing Worker A Project X code review Worker B Project Y data analysis Worker C Project X testing feedback loop via ISC to Master
Stack

Tech Stack

ISC Protocol Azure Table Storage Turn-Taking Claude Code Adaptive Polling Multi-Project Python State Machine Error Recovery
Coaching

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