Agora
Mein aktuelles Hauptprojekt: evidenzorientierte Multi-Agenten-Analyse von Dokumenten und Websites, vom Neo4j-Wissensgraph bis zum Evidence-Gating-Report.
- Python
- Neo4j
- OASIS/CAMEL
- Vue
- Redis
Agora verarbeitet Dokumente und Websites nicht als einen großen Prompt. Die Analyse bleibt in getrennten Schritten sichtbar:
- Inhalte werden aufgenommen und in einen Neo4j-Wissensgraphen überführt.
- Aus Entitäten, Beziehungen und Quellenfragmenten entstehen prüfbare Stakeholder-Personas.
- OASIS und CAMEL orchestrieren eine kontrollierte Multi-Agenten-Simulation.
- Der Report trennt gebundene Claims, Hypothesen und Datenlücken durch Evidence-Gating.
Referenzlauf vom 11. August 2026
Der dokumentierte Lauf ging über 20 Runden. Im Report blieben 39 Claims an Quellen oder nachvollziehbare Simulationsartefakte gebunden. Das misst die interne Nachvollziehbarkeit, nicht die Wahrheit einer Aussage.
Was Agora nicht ist
Agora sagt menschliches Verhalten nicht voraus. Simulierte Personas sind keine echten Kunden, Bürger oder Mitarbeiter. Das System strukturiert mögliche Einwände, Konfliktlinien und offene Fragen vor Interviews, Nutzertests oder Fachreviews.
Aktueller Stand
Version 0.9.5 ist eine Stability Beta unter AGPL-3.0. Bekannte Grenzen und degradierte Zustände sind offen dokumentiert. Die laufende Anwendung bleibt vorerst privat erreichbar; öffentlich sind nur Quellcode und Produktdarstellung.
Der ausführliche Feldbericht zu Agora beschreibt Architektur, Evidence-Gating und die offenen Punkte ohne aus der Beta eine Prognosemaschine zu machen.