Overseer — Leitstand für KI-Agenten: Produktion in 28 Tagen

Ein eigenes RNM-Produkt: ein Panel, das alle Claude-Code- und Codex-Sessions auf den eigenen Rechnern zeigt und steuert — auch vom Telefon unterwegs. Vom ersten Commit bis zur laufenden Produktion vergingen 28 Tage.

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Aufgabe

Ein KI-Agent läuft auf dem Rechner der Entwicklerin oder des Entwicklers — mit dessen Datenbanken, Zugängen, privatem Netz und eingerichteter Umgebung. Diese Arbeit lässt sich nicht in die Cloud verlagern, steuern lässt sie sich nur im Terminal genau dieses Rechners: Um zu sehen, woran der Agent auf der Dev-Maschine arbeitet, muss man sich per SSH verbinden, und außerhalb des Arbeitsplatzes gibt es weder Einblick noch die Möglichkeit einzugreifen. Wir brauchten ein Panel für die gesamte Flotte — unter der Bedingung, dass Agenten und Daten dort bleiben, wo sie sind.

Projektverlauf

  1. Die Verbindung wurde umgedreht

    Der Daemon öffnet selbst eine ausgehende gesicherte Verbindung zum Server, über die Befehle und Dateien laufen. So verbindet sich ein Rechner hinter NAT — ohne öffentliche IP, ohne Portfreigabe und ohne zwingendes VPN, die früher Voraussetzung waren.

  2. Die Wahrheit bleibt auf dem Rechner

    Sessions, der Verlauf mit dem Agenten und Dateien gehören dem Daemon, der Server hält nur eine wiederherstellbare Projektion. Deshalb erfindet das Panel keinen Zustand: Ist eine Maschine nicht erreichbar, sieht man das ehrlich, und sobald sie antwortet, korrigiert sich die Liste selbst.

  3. Verbindungsabbruch ist Normalfall, kein Fehler

    Jeder Befehl trägt eine stabile Kennung und die klaren Stufen „angenommen“ und „ausgeführt“. Der Laptop klappt zu, das Netz fällt aus, der Daemon aktualisiert sich — danach läuft der Zustand ohne verlorene und ohne doppelte Aktionen zusammen.

  4. Zwei Agenten, eine Oberfläche

    Claude Code und Codex unterscheiden sich in Protokoll und Fähigkeiten, liefern nach außen aber denselben Ablauf, dieselben Status und Kennzahlen. Codex hängt an seinem nativen App-Server — ein dauerhafter Prozess statt eines Neustarts bei jedem Zug.

Was wir umgesetzt haben

  • →Flottenpanel: welche Rechner verbunden sind, wo gearbeitet wird, welcher offline ist
  • →Arbeit am laufenden Agenten: Rückfrage beantworten, stoppen, die nächste Aufgabe einreihen
  • →Claude Code und Codex hinter einem gemeinsamen Ereignisstrom — ein dritter Agent braucht kein neues Panel
  • →Rechner hinter NAT verbinden sich über eine ausgehende Verbindung, ohne öffentliche IP und Portfreigabe
  • →Client für iOS, Android, macOS, Windows und Linux aus einer Codebasis, dazu das Web-Panel
  • →Push zu genau einem Ereignis: ein von Ihnen gestarteter Lauf endete, während Sie nicht hingesehen haben
  • →Spracheingabe vom Telefon: die Aufnahme geht an unseren Server, der Provider-Schlüssel erreicht das Gerät nie
  • →Token- und Kostenerfassung nach Autor, Projekt, Modell und Zeit — sichtbar, wohin das Agentenbudget fließt

Das Produkt im Einsatz

Overseer-Flottenansicht mit der Liste der verbundenen Daemons
Anmeldung: Der Operator sieht seinen Workspace und jede Maschine der Flotte — welche verbunden sind, wo gearbeitet wird, welche offline ist; jede lässt sich von hier öffnen.
Arbeitssession mit einem KI-Agenten in Overseer: links Projekte, rechts der Ablauf
Arbeit mit dem Agenten: links die Projekte der Maschine und ihre Sessions, rechts der komplette Ablauf — welche Befehle der Agent ausgeführt hat, was er ausgeliefert und was er dem Menschen überlassen hat.
Overseer auf dem Telefon: Maschinenliste und die letzten Agenten-Sessions
Dieselbe Flotte vom Telefon: sichtbar, welche Maschinen verbunden sind und wie der letzte Lauf des Agenten auf jeder endete — die nächste Aufgabe startet direkt von hier.
Agentenablauf im mobilen Overseer-Client mit Antwortfeld und Modellauswahl
Antwort an den Agenten unterwegs: Der Operator liest den Deployment-Bericht, diktiert oder tippt die nächste Aufgabe und wählt Agent und Modell — ohne den Laptop zu öffnen.

Ergebnis

Overseer wurde von der Idee zum Arbeitswerkzeug: Wir entwickeln damit Overseer selbst und die übrigen Projekte des Teams. In 28 Tagen — 97 ausgelieferte Aufgaben und 318 Commits, ein Web-Panel und ein Client auf fünf Systemen, Unterstützung für zwei Agenten und Rechner hinter NAT. Es ist unser eigenes Produkt, deshalb ist der Verlauf vollständig sichtbar und anhand der Daten prüfbar — und es ist derselbe Arbeitsmodus, den Kunden im Abo bekommen: ohne zusätzliche Abstimmungen und ohne Nachzahlungen unterwegs.

28 Tagevom ersten Commit bis zur Produktion · eigene Messung
97Aufgaben in diesem Zeitraum ausgeliefert · eigene Messung
318Commits im Repository · eigene Messung
6Plattformen aus einer Codebasis

Stack

Node.jsReactTypeScriptFlutterPostgreSQLWebSocketDocker + Kamal

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