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# AgInTiFlow ![Node.js](https://img.shields.io/badge/Node.js-22%2B-339933?logo=nodedotjs&logoColor=white) ![Playwright](https://img.shields.io/badge/Browser-Playwright-2EAD33?logo=playwright&logoColor=white) ![CLI + Web](https://img.shields.io/badge/Interface-CLI%20%2B%20Web-0ea5e9) ![Text Models](https://img.shields.io/badge/Text-LocalLLM%20%2B%20Optional%20Hosted-2563eb) ![Aux Image](https://img.shields.io/badge/Aux%20Image-GRS%20AI%20%2B%20Venice-ec4899) ![Sandbox](https://img.shields.io/badge/Shell-Docker%20Sandbox-f97316) ![Status](https://img.shields.io/badge/Status-Prototype-7c3aed) **Günstige, projektbewusste Agenten für reale Probleme.** AgInTiFlow ist ein project-aware Agent-Workspace für hybride Wet-Dry-R&D, hardware-aware Intelligence, Software-Automatisierung und industrielle Workflows. Von Laborplanung zu Datenanalyse, von Hardwaresteuerung zu Produktionsskripten und von Mikroskopie, Drohnen und Robotern zu Berichten hilft es Agenten, über API, Web oder CLI mit SCS-Supervision, AAPS-Workflows, geschützter Ausführung und dauerhafter Evidenz zu arbeiten. Kurz gesagt: Führe `aginti` in einem Projekt aus, gib eine Aufgabe vor, prüfe den Plan, sieh jeden Tool-Call, setze später fort und behalte die Ergebnisse im Workspace. > **Aktualitätshinweis:** Diese Übersetzung kann einzelnen Details der [aktuellen englischen README](../README.md) und der [Local-first-Laufzeitreferenz](../docs/local-first-agent-runtime.md) hinterherhinken. Standard ist LocalLLM unter `http://127.0.0.1:8008/v1` mit `localllm-fast` und `localllm-deep`. Hosted Provider sind ausschließlich explizite Upgrades; Umgebungs-Keys wählen sie nicht aus und lösen keinen automatischen Fallback aus. Auxiliary Image Generation bleibt aus, bis sie ausdrücklich aktiviert wird. **Links** | Ressource | URL | | --- | --- | | Website | [https://flow.lazying.art](https://flow.lazying.art) | | GitHub | [https://github.com/lazyingart/AgInTiFlow](https://github.com/lazyingart/AgInTiFlow) | | npm | [https://www.npmjs.com/package/@lazyingart/agintiflow](https://www.npmjs.com/package/@lazyingart/agintiflow) | | AAPS npm | [https://www.npmjs.com/package/@lazyingart/aaps](https://www.npmjs.com/package/@lazyingart/aaps) | | Produktpositionierung | [../references/agintiflow-product-positioning.md](../references/agintiflow-product-positioning.md) | | Vollständig archivierte README | [../references/notes/readme-full-reference-2026-05-05.md](../references/notes/readme-full-reference-2026-05-05.md) |

AgInTiFlow interactive CLI launch screen with colorful terminal banner, Docker workspace status, and chat input panel

## Warum es existiert Die meisten Agenten-Tools sind entweder Chatboxen mit verborgenem Zustand oder teure Ein-Modell-Schleifen. AgInTiFlow folgt einer anderen Philosophie: | Prinzip | Praktische Bedeutung | | --- | --- | | Lokale Intelligenz verändert die Architektur | Die Baseline nutzt das benachbarte LocalLLM-Gateway für private lokale Route- und Main-Lanes; Hosted-Modelle bleiben explizite Upgrades. | | Prüfbarkeit statt Geheimnis | Pläne, Tool-Calls, Datei-Diffs, Kommandoausgaben, Canvas-Artefakte und Session-Events werden gespeichert und sind fortsetzbar. | | Rollenbasierte Modelle | Route, main, spare, wrapper und auxiliary image sind getrennt. LocalLLM liefert standardmäßig Fast/Deep; DeepSeek, OpenAI, OpenRouter, Qwen und Venice werden nur ausdrücklich gewählt. | | Scouts vor großer Arbeit | Parallele Scouts kartieren Architektur, Tests, Risiken, Symbole und Integrationspunkte, bevor der Hauptexecutor Dateien ändert. | | SCS für riskante Arbeit | Student-Committee-Supervisor fügt ein typisiertes Gate hinzu: committee entwirft, student genehmigt/überwacht, supervisor führt aus. Nutze `/scs` oder `--scs auto`. | | AAPS für große Workflows | AAPS beschreibt top-down agentic pipeline scripts; AgInTiFlow kann das interaktive Backend zum Validieren, Kompilieren und Ausführen sein. | | Lokale Sicherheit als Standard | Docker workspace, Pfad-Guardrails, Secret-Redaction, Blockieren von npm publish/token-Kommandos und sichtbare Logs halten den Agenten praktisch und transparent. | ## Schnellstart Installieren und Projekt öffnen: ```bash npm install -g @lazyingart/agintiflow cd /path/to/your-project aginti init aginti ``` Standardmäßig verbindet sich AgInTiFlow ohne Hosted-Key mit dem benachbarten LocalLLM-Dienst unter `http://127.0.0.1:8008/v1`: `localllm-fast` für Route und `localllm-deep` für Main. Für DeepSeek, OpenAI, OpenRouter, Qwen oder Venice muss der Provider ausdrücklich gewählt und der Auth-Wizard gestartet werden. Ein LocalLLM-Fehler stoppt mit einer verständlichen Meldung und sendet die Aufgabe niemals automatisch in die Cloud: ```bash aginti auth aginti auth deepseek aginti auth openrouter aginti auth venice aginti login grsai ``` Ein gespeicherter Hosted-Key authentifiziert nur und ändert nicht den aktiven Provider. Auxiliary Image Tools bleiben aus, bis `/auxiliary on`, `/auxiliary image` oder der entsprechende Schalter ausdrücklich verwendet wird. Web UI aus demselben Projekt starten: ```bash aginti web --port 3210 # open http://127.0.0.1:3210 ``` Smoke-Test ohne echte Modell-Credentials: ```bash aginti --provider mock --routing manual --allow-file-tools "Create notes/hello.md with a smoke-test note" ``` Sprache explizit wählen oder weglassen, um der System-Locale zu folgen: ```bash aginti --language ja aginti --language zh-Hans aginti --language de ``` ## Tägliche Kommandos | Ziel | Kommando | | --- | --- | | Interaktiven Chat starten | `aginti` oder `aginti chat` | | Lokale Web-App starten | `aginti web --port 3210` | | Provider-Keys speichern | `aginti auth`, `/auth`, `/login` | | Aktuelles Repo reviewen | `/review [focus]` | | SCS-Quality-Gate umschalten | `/scs` | | SCS nur für komplexe Arbeit nutzen | `/scs auto` oder `aginti --scs auto "task"` | | Mit AAPS-Workflows arbeiten | `aginti aaps status`, `/aaps validate` | | Modelle wählen | `/route`, `/model`, `/spare`, `/wrapper`, `/auxiliary model` | | Venice-Shortcut aktivieren | `/venice` | | Bilder erzeugen | `/auxiliary image`, danach Bild beschreiben | | Aktuelles Projekt fortsetzen | `aginti resume` | | Alle Sessions durchsuchen | `aginti resume --all-sessions` | | In laufende Session einreihen | `aginti queue "extra instruction"` | | Leere Sessions bereinigen | `aginti --remove-empty-sessions` | | Capabilities prüfen | `aginti capabilities`, `aginti doctor --capabilities` | | Geprüfte Skills synchronisieren | `aginti skillmesh status`, `aginti skillmesh sync` | | CLI aktualisieren | `aginti update` | Der interaktive Chat unterstützt Slash-Completion, Up/Down-Selectoren, mehrzeilige Eingabe mit `Ctrl+J`, vollständige Resume-History, Markdown-Rendering, sichtbaren Run-Status, ASAP-Pipe-Nachrichten während eines Runs und saubere Unterbrechung/Fortsetzung mit `Ctrl+C`. Installierte interaktive Kommandos prüfen außerdem npm auf neue AgInTiFlow-Versionen und zeigen einen Update/Skip-Selector; Source-Checkouts und Non-TTY-Automation bleiben ungestört. Für eine vollständig kontrollierte One-Shot-Fortsetzung nutze eine explizite session id und wähle das Task-Profil bewusst. `auto` ist für normales Routing, `android` für Android/Emulator-Arbeit: ```bash PROFILE=android # or auto aginti --resume \ --profile "$PROFILE" \ --sandbox-mode host \ --package-install-policy allow \ --approve-package-installs \ --allow-shell \ --allow-file-tools \ --allow-destructive \ "Take a fresh screenshot of the running app in the emulator, save it with a durable filename in this project, and keep git status clean." ``` ## Echte Screenshots | CLI-Start | Web-App-Überblick | | --- | --- | | AgInTiFlow CLI launch | AgInTiFlow web app overview | | Task-Steuerung | Runtime-Ausgabe | | --- | --- | | AgInTiFlow task controls | AgInTiFlow runtime output | | Gesprächsverlauf | Sandbox-Status | | --- | --- | | AgInTiFlow conversation history | AgInTiFlow sandbox status | | Mobile Übersicht | | --- | | AgInTiFlow mobile overview | Ältere Launch-Screenshots liegen im Source-Repository unter [demos/archive/](https://github.com/lazyingart/AgInTiFlow/tree/main/demos/archive). ## Kernfähigkeiten | Fähigkeit | Was AgInTiFlow bietet | | --- | --- | | CLI-Agenten-Workspace | Persistenter Terminal-Chat mit Projekt-cwd, Session-Resume, sichtbarem Modell/Tool-Status und klaren Command-Hints. | | Lokaler Web-Workspace | Browser-UI für Sessions, Runtime-Logs, Artefakte, Modellsettings, Projektkontrollen, Canvas-Previews und Sandbox-Status. | | File tools | `inspect_project`, `list_files`, `read_file`, `search_files`, `write_file`, `apply_patch`, `open_workspace_file`, `preview_workspace`. | | Shell tools | Geschützte Host- oder Docker-workspace-Shell mit Package-Install-Policy und Command-Safety-Checks. | | Browser tools | Playwright-Aktionen mit Lazy Startup und optionalen Domain-Allowlists. | | Model routing | LocalLLM Fast/Deep sind Standard. DeepSeek, OpenAI, OpenRouter, Qwen, Venice und mock sind explizite Routen; Umgebungs-Keys lösen keinen Hosted-Fallback aus. | | Patch workflow | Codex-style Patch-Envelopes, unified diffs, exakte Ersetzungen, Hashes, kompakte Diffs und Pfad-Guardrails. | | Parallel scouts | Optionale Scout-Calls für Architektur, Implementierung, Review, Tests, Git-Flow, Research, Symbol-Tracing und Dependency-Risiken. | | SCS mode | Optionales Student-Committee-Supervisor Quality Gate für komplizierte oder riskante Aufgaben. | | AAPS adapter | Optionale `@lazyingart/aaps` Integration für `.aaps` workflow init, validate, parse, compile, dry-run und run. | | Image generation | GRS AI und Venice sind standardmäßig ausgeschaltet und müssen ausdrücklich aktiviert werden; gespeicherte Keys aktivieren sie nicht und wählen keinen Ersatzprovider. | | Skill library | Eingebaute Markdown-Skills für Code, Websites, Android/iOS, Python, Rust, Java, LaTeX, Writing, Reviews, GitHub, AAPS und mehr. | | Skill Mesh | Optionales striktes Recording/Sharing geprüfter wiederverwendbarer Skill-Packs. Ohne Nutzung läuft AgInTiFlow normal ohne Hintergrund-Sharing. | | Mehrsprachige UI | CLI und Docs für Englisch, Japanisch, vereinfachtes/traditionelles Chinesisch, Koreanisch, Französisch, Spanisch, Arabisch, Vietnamesisch, Deutsch und Russisch. | ## Modelle und Rollen AgInTiFlow behandelt “das Modell” nicht als eine globale Einstellung. Es gibt Rollen: | Rolle | Default | Zweck | | --- | --- | --- | | Route | `localllm/localllm-fast` | Lokaler Planner, Triage, kurze Tasks und Routing-Entscheidungen. | | Main | `localllm/localllm-deep` | Lokaler Executor für komplexes Coding, Debugging, Writing, Research und lange Tasks. | | Spare | `localllm/localllm-deep` medium | Lokale Cross-Check-Lane; ein Hosted-Spare muss ausdrücklich gewählt werden. | | Wrapper | `codex/gpt-5.5` medium | Optionaler externer Coding-Agent-Berater. | | Auxiliary | `grsai/nano-banana-2` (off) | Nur ausdrücklich aktivierte Bilderzeugung und Non-Text-Tools; kein Key-gesteuertes Provider-Failover. | Nützliche Selector-Kommandos: ```text /models /route /model /spare /wrapper /auxiliary model /venice ``` Venice kann optional für uncensored oder weniger eingeschränkte kreative Arbeit genutzt werden. LocalLLM bleibt die lokale Baseline; DeepSeek und andere Hosted-Provider sind ausschließlich explizite Upgrades. Siehe [../docs/model-selection.md](../docs/model-selection.md), [../docs/local-first-agent-runtime.md](../docs/local-first-agent-runtime.md) und [../references/venice-model-reference.md](../references/venice-model-reference.md). ## AAPS und große Workflows AAPS ist die Pipeline-Script-Schicht; AgInTiFlow ist das interaktive Agent/Tool-Backend. ```bash aginti aaps status aginti aaps init "Project Workflow" aginti aaps validate aginti aaps compile check ``` Im Chat: ```text /aaps on /aaps validate /aaps dry-run workflows/main.aaps ``` Nutze AAPS, wenn die Aufgabe größer als ein einzelner Chat ist: App-Entwicklung mit Stages, Paper/Book-Workflows, Validation Gates, Recovery Steps, Artifact-Produktion oder top-down agentic scripts. Siehe [../docs/aaps.md](../docs/aaps.md) und das Paket [https://www.npmjs.com/package/@lazyingart/aaps](https://www.npmjs.com/package/@lazyingart/aaps). ## Lokale API-Kurzreferenz Die Web-App stellt lokale APIs für UI und Automation bereit. Diese Endpoints melden Status, ohne rohe API-Keys oder npm tokens offenzulegen: ```bash curl http://127.0.0.1:3210/api/config curl http://127.0.0.1:3210/api/capabilities curl http://127.0.0.1:3210/api/sandbox/status curl -X POST http://127.0.0.1:3210/api/sandbox/preflight \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"sandboxMode":"docker-workspace","buildImage":true}' curl http://127.0.0.1:3210/api/workspace/changes curl "http://127.0.0.1:3210/api/sessions//artifacts" curl "http://127.0.0.1:3210/api/sessions//inbox" ``` Credential-freien API-Smoke-Test ausführen: ```bash npm run smoke:web-api ``` ## Storage, Sicherheit und Resume AgInTiFlow speichert kanonische Sessions zentral und hält projektlokal nur Pointer: | Ort | Zweck | | --- | --- | | `~/.agintiflow/sessions//` | Kanonischer Zustand, Events, Browser-State, Artefakte, Snapshots, Canvas-Dateien. | | `/.aginti-sessions/` | Projektlokale Session-Pointer und Web-UI-Datenbank. Git-ignored. | | `/.aginti/.env` | Optionale projektlokale API-Keys mit eingeschränkten Rechten. Git-ignored. | | `/AGINTI.md` | Editierbare Projektinstruktionen und dauerhafte lokale Präferenzen. Commit-sicher, wenn keine Secrets enthalten sind. | Sicherheitsdefaults: - Docker workspace mode ist der normale CLI/Web-Default für praktisches Coding und Artifact-Erzeugung. - File tools blockieren secret-artige Pfade, `.env`, `.git`, `node_modules` writes, absolute escapes, riesige Dateien und Binary Edits. - Shell-Kommandos werden policy-geprüft; npm publish, npm token commands, sudo, destruktives git und Credential Reads werden blockiert. - Dateiänderungen protokollieren Hashes und kompakte Diffs. - Tool-Calls und Ergebnisse werden in strukturierten Session-Events geloggt. - Web und CLI nutzen denselben Session Store, sodass Runs später geprüft und fortgesetzt werden können. Details: [../docs/runtime-modes-and-autonomy.md](../docs/runtime-modes-and-autonomy.md), [../docs/patch-tools.md](../docs/patch-tools.md), [../docs/agent-runtime-pipe.md](../docs/agent-runtime-pipe.md). ## Konfiguration Häufige Umgebungsvariablen: ```bash AGENT_PROVIDER=localllm LOCALLLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:8008/v1 LOCALLLM_API_KEY=local-dev-key AGINTI_LOCALLLM_ROUTE_MODEL=localllm-fast AGINTI_LOCALLLM_MAIN_MODEL=localllm-deep # Optionale, explizite Hosted-Upgrades; niemals automatische LocalLLM-Fallbacks. DEEPSEEK_API_KEY=... OPENAI_API_KEY=... OPENROUTER_API_KEY=... QWEN_API_KEY=... VENICE_API_KEY=... GRSAI_API_KEY=... AGENT_ROUTING_MODE=smart AGINTI_TASK_PROFILE=auto AGINTI_LANGUAGE=en SANDBOX_MODE=docker-workspace PACKAGE_INSTALL_POLICY=allow COMMAND_CWD=/path/to/project ``` Projektlokale Keys: ```bash aginti init printf '%s' "$DEEPSEEK_API_KEY" | aginti keys set deepseek --stdin printf '%s' "$VENICE_API_KEY" | aginti keys set venice --stdin ``` Mehr Details: - [../docs/model-selection.md](../docs/model-selection.md) - [../docs/auxiliary-image-generation.md](../docs/auxiliary-image-generation.md) - [../docs/cli-i18n.md](../docs/cli-i18n.md) - [../docs/skillmesh.md](../docs/skillmesh.md) ## Dokumentationskarte | Thema | Link | | --- | --- | | AAPS adapter | [../docs/aaps.md](../docs/aaps.md) | | Modellwahl und Rollen | [../docs/model-selection.md](../docs/model-selection.md) | | SCS mode | [../docs/student-committee-supervisor.md](../docs/student-committee-supervisor.md) | | Large-codebase engineering | [../docs/large-codebase-engineering.md](../docs/large-codebase-engineering.md) | | Runtime modes and autonomy | [../docs/runtime-modes-and-autonomy.md](../docs/runtime-modes-and-autonomy.md) | | Skills and tools | [../docs/skills-and-tools.md](../docs/skills-and-tools.md) | | Skill Mesh | [../docs/skillmesh.md](../docs/skillmesh.md) | | Housekeeping logs | [../docs/housekeeping.md](../docs/housekeeping.md) | | npm publishing | [../docs/npm-publishing.md](../docs/npm-publishing.md) | | Product roadmap | [../docs/productive-agent-roadmap.md](../docs/productive-agent-roadmap.md) | | Supervised capability curriculum | [../docs/supervised-capability-curriculum.md](../docs/supervised-capability-curriculum.md) | | Vollständige ältere README | [../references/notes/readme-full-reference-2026-05-05.md](../references/notes/readme-full-reference-2026-05-05.md) | ## Entwicklung Aus dem Source ausführen: ```bash git clone https://github.com/lazyingart/AgInTiFlow.git cd AgInTiFlow npm install npx playwright install chromium npm run check npm test ``` Lokales Web aus dem Source starten: ```bash npm run web # open http://127.0.0.1:3210 ``` Nützliche Smoke-Checks: ```bash npm run smoke:web-api npm run smoke:coding-tools npm run smoke:aaps-adapter npm run smoke:cli-chat npm run smoke:toolchain-docker ``` Smoke-Skripte nutzen den lokalen Mock-Provider, sofern sie nicht explizit als Real-Provider-Tests markiert sind. ## Release Notes AgInTiFlow wird als `@lazyingart/agintiflow` veröffentlicht. Bevorzugt ist GitHub Actions Trusted Publishing mit npm provenance. Lokales Token-Publishing ist nur Bootstrap-Fallback und darf niemals `.env`, `.npmrc`, npm tokens, OTPs oder debug logs committen. Siehe [../docs/npm-publishing.md](../docs/npm-publishing.md) für den vollständigen Release-Workflow. ## Support Wenn dieses Projekt nützlich ist, kannst du die Entwicklung hier unterstützen: | Support | URL | | --- | --- | | GitHub Sponsors: LazyingArt | [https://github.com/sponsors/lazyingart](https://github.com/sponsors/lazyingart) | | GitHub Sponsors: Lachlan Chen | [https://github.com/sponsors/lachlanchen](https://github.com/sponsors/lachlanchen) | | LazyingArt | [https://lazying.art](https://lazying.art) | | Chat | [https://chat.lazying.art](https://chat.lazying.art) | | OnlyIdeas | [https://onlyideas.art](https://onlyideas.art) | AgInTiFlow wird von AgInTi Lab, LazyingArt LLC entwickelt.