Davenet

Provider-unabhängiges Multi-Agent-Unternehmen – eine lokale Software, die mit KI-Agents Geschäftsmöglichkeiten recherchiert, bewertet und nach deiner Freigabe umsetzt. Agents sind Rollen (Verantwortung, Berechtigungen, Limits), keine fest verdrahteten Modelle: Welches Modell bei welchem Anbieter arbeitet, entscheidet ein zentraler Router zur Laufzeit – unter Berücksichtigung von Kontingenten, Kosten und Policies.

Grundlage ist das Konzept docs/KONZEPT.md; wie es umgesetzt ist, beschreibt docs/ARCHITEKTUR.md. Als Referenz diente StarNet – Davenet ist eine eigenständige Umsetzung (kein übernommener Code), die die geschäftskritische Logik (Jobs, Policies, Kontingente, Freigaben, Unternehmensdaten, Audit) in eigenen Komponenten hält.

Was Davenet heute kann

• Organisation verwalten: Abteilungen und Agents anlegen, bearbeiten, zusammenlegen; festlegen, welcher Agent welchen Arbeitsschritt übernimmt (Zuständigkeiten). Startaufstellung nach Konzept: Executive Orchestrator · Research (Scout, Analyst) · Development (Planner, Implementation, Review) · Finance (Cost Controller, Auditor) · Design (Designer).
• Provider-Router mit Capability-Klassen (LOW/MEDIUM/HIGH) und den Policies WAIT, FALLBACK_SAME_TIER, FALLBACK_ANY_ALLOWED, OWNER_APPROVAL. Standard: Ist das Kontingent erschöpft, wartet der Job bis zum Reset – es wird nie implizit auf einen teureren Anbieter gewechselt.
• Zunächst rein über Claude:
  • Claude-Abo über die lokal angemeldete Claude Code CLI (Pro/Max-Plan). Davenet liest die von der CLI gemeldete Plan-Auslastung (5-Stunden- und 7-Tage-Fenster inkl. Reset-Zeit) und plant Jobs bei erreichtem Limit automatisch zum Reset neu ein.
  • Anthropic API (Pay-as-you-go, API-Key) mit monatlichem Kostenlimit – standardmäßig aus.
  • Simulation zum kostenlosen Ausprobieren aller Abläufe – standardmäßig aus.
  • Weitere Anbieter/Pläne (z. B. ein zweites Claude-Konto, Gemini, OpenRouter, Ollama) werden als zusätzlicher Provider-Typ ergänzt – Agents, Router und Ledger bleiben gleich.
• Bilder über einen eigenen Bild-Provider: ChatGPT-Abo über die lokal angemeldete Codex CLI (gpt-image-2, keine API-Kosten), alternativ die OpenAI-Bild-API mit API-Key und Kostenlimit oder eine Bild-Simulation. Agents fordern Bilder in ihren Ergebnissen an; sie landen im Gedächtnis (/media) und im Projekt-Workspace unter assets/.
• Pipeline nach Konzept und Strategie: Scan → Screening → Deep Research (mit Websuche und Rechtsprüfung) → Bewertung nach 13 Kriterien mit K.-o.-Logik → Owner-Freigabe Nachfragetest → Testpaket (Texte, Landingpage, Designs) → Test läuft, du erfasst das Ergebnis → Auswertung (bauen / einmal anpassen / beenden) → Owner-Freigabe Projektstart → MVP-Planung (Spec + Tasks) → Implementierung im Projekt-Workspace → Review (PASS/REWORK) → Owner-Freigabe Release.
• Portfolio & Erträge: Einnahmen, Ausgaben und deine Zeit je Produkt erfassen; Leitplanken (Testbudget, Fixkosten, höchstens N Tests/Projekte gleichzeitig, Owner-Zeit pro Woche) werden geprüft; monatlicher Portfolio-Review mit Empfehlung behalten/ausbauen/anpassen/beenden – „Beenden“ legt dir die Leitung als Freigabe vor.
• Job-Queue mit persistenten Zuständen, Prioritäten, Wiederaufnahme nach Neustart, Wiederholung bei vorübergehenden Fehlern, Abbrechen/Neustarten aus der Oberfläche.
• Budget-first: Limits pro Job (Kosten, Tokens, Tool-Aufrufe, Laufzeit), pro Agent (Monatsbudget), pro Provider (Kontingent/Kostenlimit) und für das Gesamtsystem (Budget mit Warnschwelle, ab der nur noch wichtige Jobs auf kostenpflichtigen Providern laufen).
• Usage- & Kosten-Ledger: jeder einzelne Modellaufruf mit Tokens, Cache, Werkzeugaufrufen, echten Kosten und Listenpreis-Gegenwert – auswertbar nach Agent, Provider, Modell, Job-Typ, Opportunity und Tag.
• Unternehmensgedächtnis als Dateien (/strategy, /opportunities, /projects, /research, /finance, /decisions, /knowledge, /media, /audit); Agents bekommen nur gekürzte, relevante Ausschnitte. Die Strategie steuert, wonach gesucht wird – bei langen Strategien erhalten die Agents eine Kurzfassung.
• Freigaben & Audit-Log mit Approval-Levels 0–3, Zeit- und Ereignis-Trigger (der monatliche Portfolio-Review ist von Anfang an aktiv, alle anderen Zeit-Trigger sind aus).

Schnellstart

Voraussetzungen:

• Node.js ≥ 22.13 (empfohlen: aktuelle LTS 22 oder 24)
• für das Claude-Abo: Claude Code installiert und einmal angemeldet (claude im Terminal starten, /login)
• alternativ/zusätzlich: ein Anthropic-API-Key

git clone https://github.com/dave6647/davenet.git
cd davenet
npm install
npm run build      # baut die Oberfläche
npm start          # startet Davenet auf http://localhost:4310

Für die Entwicklung (Server mit Neustart bei Änderungen + Vite mit Hot Reload):

npm run dev        # Oberfläche auf http://localhost:5173, API auf :4310

Erste Schritte

1. Strategie festlegen: Gedächtnis → strategy/strategie.md ausfüllen (Ausrichtung, Suchfelder, Ausschlusskriterien, Ressourcen). Das ist der wichtigste Hebel für gute Ergebnisse. Ist die Strategie länger als das Kontextlimit (Einstellungen, Standard 8.000 Zeichen), lege zusätzlich eine Kurzfassung strategy/kurzfassung.md an (Button Kurzfassung anlegen im Gedächtnis) – die Agents erhalten dann diese. Die Übersicht meldet, wenn die Strategie gekürzt wird oder die Kurzfassung älter ist als die Langfassung.
2. Provider prüfen: Provider & Modelle → Claude-Abo → Verbindung testen. Ohne Claude Code alternativ den API-Provider aktivieren und einen Key hinterlegen.
3. Arbeit anstoßen: Research-Zyklus starten, eine eigene Idee erfassen oder oben rechts Auftrag erteilen (die Leitung zerlegt deinen Auftrag in Jobs).
4. Entscheiden: Unter Freigaben Nachfragetests, Projektstarts, Beenden und Releases freigeben oder ablehnen.
5. Testen: Nach der Test-Freigabe bereitet Davenet das Testpaket vor (Opportunity → Test & Zahlen). Deine Schritte erledigen, Test ist live klicken, Einnahmen/Ausgaben/Zeit buchen und am Ende Ergebnis erfassen – die Auswertung schlägt bauen, anpassen oder beenden vor.
6. Beobachten: Portfolio & Erträge, Jobs, Kosten & Kontingente und Audit-Log zeigen, was passiert. Die Leitplanken stellst du unter Einstellungen ein.

Bilder über dein ChatGPT-Abo (optional): Codex CLI installieren (npm install -g @openai/codex) und einmal codex login → Sign in with ChatGPT. Dann Provider & Modelle → ChatGPT-Abo (Codex CLI) → Testen und aktivieren. Ohne Abo: OpenAI Bild-API mit API-Key von platform.openai.com (Abrechnung pro Bild, Kostenlimit $5/Monat voreingestellt). Ein ChatGPT-Abo enthält keinen API-Zugang – deshalb läuft das Abo über die Codex CLI.

Zum gefahrlosen Ausprobieren: Provider Simulation aktivieren und das Claude-Abo deaktivieren – dann laufen alle Abläufe mit Platzhalter-Ergebnissen ohne KI und ohne Kosten.

Zeit-Trigger (z. B. wöchentlicher Research-Zyklus) sind anfangs aus, damit erst Verbrauch entsteht, wenn du sie bewusst unter Trigger aktivierst. Ausnahme: der monatliche Portfolio-Review (am 1. um 08:30).

Einblicke

Organisation mit Abteilungen, Agents und Zuständigkeiten:

Eine echte, mit dem Claude-Abo durchlaufene Opportunity – Recherche mit Websuche, Bewertung, Freigabe, Planung, Umsetzung und Review (inkl. einer Nacharbeitsrunde):

Kosten & Kontingente – über das Abo entstehen keine Kosten, der Listenpreis-Gegenwert und die von der Claude-CLI gemeldete Plan-Auslastung (5 Stunden / 7 Tage) werden trotzdem angezeigt:

Konzept → Umsetzung

Konzept	In Davenet
§2 Organisationsmodell	Organisation: Abteilungen, Agents, Zuständigkeiten (Rollen zusammenlegen/aufteilen)
§3 Agent-Definition	Agent = Capability-Klasse, Mindest-Kontext, Werkzeuge, erlaubte Provider, Policy, Limits
§4 Router	server/engine/router.ts, Capability-Matrix unter Provider & Modelle
§5/§6 Kontingente & Warteschlange	Status WAITING_FOR_PROVIDER_QUOTA, Wiederaufnahme zum (gemeldeten oder berechneten) Reset
§7 Fallback-Policies	pro Agent und pro Job wählbar; OWNER_APPROVAL erzeugt eine Freigabe
§8–§10 Pipelines	Job-Typen in server/engine/jobtypes/, Board unter Opportunities
§11 Kontextstrategie	kompakte JSON-/Markdown-Artefakte, Kürzung nach Prioritäten, Input-/Output-Limits
§12 Ledger	Tabelle usage_events, Auswertung unter Kosten & Kontingente
§13 Gedächtnis	data/company/…, Browser/Editor unter Gedächtnis
§14 Approval Levels	Freigaben (Level 2), Audit-Log mit Level je Aktion; Agents haben keine Level-3-Werkzeuge
§15 Trigger	Zeit-Trigger + Ereignis-Trigger (Schwellen, Auto-Screening, Auto-Umsetzung)
§16 Zielarchitektur	Orchestrator, Job-Queue, Policy-Engine, Approvals, Router, Shared Services

Mehrere Pläne / Anbieter

• Zweites Claude-Konto: Neuen Provider vom Typ Claude Code CLI anlegen und als Konfigurationsverzeichnis einen eigenen Ordner angeben (CLAUDE_CONFIG_DIR). Einmal im Terminal mit CLAUDE_CONFIG_DIR=<ordner> claude anmelden. Danach z. B. im Agent beide Provider erlauben und die Policy FALLBACK_SAME_TIER wählen.
• Anderer Anbieter: einen Provider-Typ in server/providers/ implementieren (Schnittstelle ProviderAdapter in types.ts: call() + healthCheck(); für Bilder ImageAdapter mit generate()) und in registry.ts registrieren. Die Oberfläche zeigt neue Typen automatisch an.
• Bilder: ChatGPT-Abo über die Codex CLI (für ein zweites Konto ein eigenes Codex-Verzeichnis CODEX_HOME angeben) oder die OpenAI-Bild-API. Bild-Jobs übernimmt der Agent Designer; sein Monatsbudget (Standard $5) begrenzt kostenpflichtige Bilder.

Sicherheit

• Der Server lauscht nur auf 127.0.0.1. Host-Header-Prüfung (DNS-Rebinding), schreibende Aufrufe brauchen den Header X-Davenet (CSRF), fremde Origins werden abgewiesen.
• API-Keys liegen lokal in data/secrets.json (Dateirechte 0600) und werden nie an die Oberfläche zurückgegeben.
• Agents über die Claude-CLI laufen mit strikt begrenzten Werkzeugen: keine Shell, keine MCP-Server, keine Nutzer-Einstellungen, Dateizugriff nur im Projekt-Workspace. Beim Abo-Provider wird ein evtl. gesetzter ANTHROPIC_API_KEY nicht weitergereicht (keine versehentlichen API-Kosten).
• Die Codex CLI läuft für Bilder mit Sandbox read-only, ohne Nutzer-Konfiguration und ohne OPENAI_API_KEY (Abo statt API-Kosten); Davenet übernimmt nur neu erzeugte Bilddateien. Bilder werden nur als Rasterformate (PNG, JPEG, WebP, GIF) an die Oberfläche ausgeliefert.
• Release/Deployment, Zahlungen, Verträge und Zugangsdaten bleiben beim Owner.

Konfiguration

Variable	Standard	Bedeutung
DAVENET_PORT	4310	Port von API und Oberfläche
DAVENET_HOST	127.0.0.1	Bind-Adresse
DAVENET_DATA_DIR	./data	Datenbank, Gedächtnis, Workspaces, Secrets
DAVENET_ALLOWED_HOSTS	–	zusätzliche Hostnamen (kommagetrennt), falls nicht über localhost zugegriffen wird

Alles andere (Budgets, Schwellen, Parallelität, Sprache …) unter Einstellungen. Backup: den Ordner data/ sichern.

Projektstruktur

server/            Node/TypeScript-Backend
  db/              SQLite-Schema (node:sqlite), Startkonfiguration
  repo/            Datenzugriff
  providers/       Provider-Adapter (Claude CLI, Anthropic API, Codex CLI, OpenAI-Bild-API, Simulation) + Registry
  engine/          Orchestrator, Router, Kontingente, Scheduler, Runner, Job-Typen, Gedächtnis
  http/            REST-API, Server-Sent Events, Sicherheitsprüfungen
shared/            gemeinsame Typen/Begriffe für Server und Oberfläche
web/               React-Oberfläche (Vite)
test/              Tests (node:test)
docs/              Konzept, Architektur, Screenshots

Tests & Qualität

npm run typecheck  # TypeScript (Server + Oberfläche)
npm test           # Engine-, Router-, Pipeline-, CLI-Adapter-, Bild- und API-Tests
npm run check      # alles inkl. Build

Nächste Schritte (Vorschläge)

• Weitere Provider-Typen für Text (z. B. Codex CLI als zweites Abo, OpenAI-kompatible APIs)
• PNG-Export von SVG-Designs in Druckauflösung (für Print-on-Demand)
• Diagramme im Kosten-Dashboard, KPIs und Monatsziele (Konzept Phase 3)
• Deployment-Werkzeug als Level-2-Aktion hinter der Release-Freigabe
• Benachrichtigungen (z. B. E-Mail/Telegram) bei offenen Freigaben