Multi-Agenten-Orchestrierung
mit integrierten Leitplanken
Andere Plattformen lassen Agenten koordinieren. JieGou verhindert Delegationsschleifen, isoliert Shared Memory und inferiert Agentenrollen automatisch. Sichere Multi-Agenten-Systeme, nicht nur Multi-Agenten-Systeme.
Agenten-Rolleninferenz
Agenten kennen ihre Rolle automatisch
JieGou weist Agentenrollen automatisch basierend auf Aufgabenbeschreibung und Graphtopologie zu — Forscher, Kritiker, Autor, Synthetisierer, Planer, Verifizierer. Wurzelknoten werden Forscher, Blatt-Aggregationsknoten werden Synthetisierer. Keine manuelle Rollenkonfiguration nötig, aber Sie können jede Zuweisung überschreiben.
- Automatische Inferenz von Forscher-, Kritiker-, Autor-, Synthetisierer-, Planer-, Verifizierer-Rollen
- Inferenz aus Aufgabenbeschreibung + Graphtopologie (Wurzel, Blatt, Aggregation)
- Shared-Memory-Schlüssel automatisch aus Kantenabbildungen inferiert
- Vollständige Überschreibung über AgentStepEditor für benutzerdefinierte Rollenkonfiguration
Shared-Memory-Isolation
Agenten teilen Wissen sicher
Agenten lesen und schreiben in gemeinsame Memory-Bereiche mit Schlüsselebene-Isolation. Jeder Agent deklariert seine zugänglichen Schlüssel. Validatoren warnen, wenn ein Agent in Schlüssel schreibt, die er nicht beschreiben sollte, und das SharedMemoryPanel zeigt den Live-Memory-Status während der Ausführung. Memory wird über Checkpoints hinweg für Ausfallwiederherstellung persistiert.
- Schlüsselebene-Lese-/Schreib-Isolation pro Agentenrolle
- Umfassende Shared-Memory-Schlüssel-Validierungswarnungen
- Live-SharedMemoryPanel-Overlay auf dem DAG-Graphen mit Pulsindikator
- Persistierung über Checkpoints hinweg für Ausfallwiederherstellung
Delegationszykluserkennung
Keine Endlosschleifen. Niemals.
Wenn Agenten einander Aufgaben delegieren, sind endlose Delegationsschleifen ein reales Risiko. Der DFS-basierte Validator von JieGou erkennt Delegationszyklen beim Speichern des Workflows — vor der Ausführung — und blockiert sie. Dies ist ein Sicherheitsprimitive, das keine andere Multi-Agenten-Plattform standardmäßig bietet.
- DFS-basierte Zykluserkennung im Delegationsgraphen beim Speichern
- Endlose Delegationsschleifen verhindern, bevor sie auftreten
- Validierung der Delegationsziel-Existenz
- Klare Fehlermeldungen mit Anzeige des Zykluspfads
Multi-Agenten-Visualisierung
Sehen Sie, wie Agenten denken, zusammenarbeiten und entscheiden
Vollständige Reasoning-Transparenz für Multi-Agenten-Workflows. Die DAG-Visualisierung zeigt rollenfarbige Knoten mit Avataren und Badges. Shared-Memory-Kanten werden als gestrichelte Cyan-Linien dargestellt. Während der Ausführung zeigt WorkflowRunProgress Agentenrollen-Badges und Shared-Memory-Zugriff pro Schritt. Nach Abschluss zeigt die Ausführungszusammenfassung Iterationszahlen, Token-Verbrauch und Reasoning-Trace.
- Rollenfarbige DAG-Knoten mit Agenten-Avataren und Namensbadges
- Shared-Memory-Kanten als gestrichelte Cyan-Linien dargestellt
- Live-Agentenrollen-Badges und Memory-Zugriff im Ausführungsfortschritt
- Ausführungszusammenfassung mit Iterationszahlen, Token-Verbrauch und Reasoning-Trace
Muster-Templates
Starten Sie mit bewährten Multi-Agenten-Mustern
Wählen Sie aus sechs vorgefertigten Multi-Agenten-Mustern. Jedes Muster generiert über einen 3-Schritt-Assistenten Workflow-Schritte, Agentenrollen, Shared-Memory-Konfiguration und Konvergenzschleifen.
Recherche & Synthese
Mehrere Forschungsagenten sammeln parallel Informationen, dann integriert ein Synthetisierer-Agent die Ergebnisse zu einer kohärenten Ausgabe.
Iterative Vertiefung
Ein Planer-Agent erstellt einen Forschungsplan, Forscher führen ihn aus, ein Kritiker bewertet die Qualität, und Konvergenzschleifen verfeinern bis zum Erreichen des Qualitätsschwellenwerts.
Supervisor/Worker
Ein Supervisor-Agent delegiert Teilaufgaben an spezialisierte Worker-Agenten und konsolidiert die Ergebnisse. Integrierte Delegationszykluserkennung verhindert unkontrollierte Delegationen.
Kritiker/Verfeinerer
LLM generiert Ausgabe, der Bewertungsschritt bewertet nach Kriterien, die Konvergenzschleife gibt Kritik-Feedback zurück, bis das Qualitäts-Gate bestanden wird.
Debatte/Konsens
Parallele LLMs generieren konkurrierende Ausgaben aus verschiedenen Perspektiven, dann synthetisiert ein Aggregatorschritt eine Konsens-Perspektive.
Planen/Ausführen/Verifizieren
Dreistufige Kette: Planer erstellt Ausführungsplan, Worker führt aus, Verifizierer überprüft Ergebnisse mit Konvergenzschleife zur Korrektur.
Multi-Agenten-Sicherheit
Leitplanken, die andere Plattformen nicht bieten
Multi-Agenten ist heute Standard. Multi-Agenten mit Sicherheitsprimitiven ist das, was Unternehmen wirklich brauchen.
| Sicherheitsfunktion | JieGou | CrewAI | LangGraph | OpenAI | Zapier |
|---|---|---|---|---|---|
| Delegationszykluserkennung | |||||
| Shared-Memory-Schlüssel-Isolation | |||||
| Automatische Agenten-Rolleninferenz | |||||
| No-Code Multi-Agenten-Builder | |||||
| Reasoning-Trace pro Agent | |||||
| Genehmigungsstufen im Agentenfluss |
Zuletzt aktualisiert Februar 2026. Basierend auf öffentlich verfügbarer Dokumentation.
Pläne
Multi-Agenten-Orchestrierung für jedes Team
Der Pro-Plan bietet grundlegende Multi-Agenten-Workflows. Team- und Enterprise-Pläne bieten vollständige Orchestrierung mit Leitplanken, Muster-Templates und Konvergenzschleifen.
Team — 149 $/Monat
- Multi-Agenten-DAG-Workflows mit allen 6 Mustern
- Agenten-Rolleninferenz + Shared-Memory-Isolation
- Delegationszykluserkennung + Konvergenzschleifen
Enterprise
- Alle Team-Funktionen enthalten
- SubWorkflowStep für workflowübergreifende Agentendelegation
- Compliance-Modus erzwingt Reasoning-Traces für alle Agenten
- Canary-Releases für Agenten-Workflow-Versionen
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