Automatisierung
Workflow-Tools bilden Prozesse als Diagramme ab: Knoten, Kanten, Sonderfälle. HiveWeaver modelliert stattdessen die Organisation, die den Prozess erledigt — und der Ablauf emergiert aus ihren Entscheidungen.
Ein Dauerbetriebs-Szenario endet nie: Es wird von außen geweckt und ist zwischen zwei Ereignissen vollständig schlafen gelegt.
Cron-Trigger mit Zeitzonen- und Sommerzeit-Logik: das Morgen-Briefing um 6:30, die Wochenauswertung am Freitag. Verpasste Ticks feuern nach einem Neustart kontrolliert nach.
Ein Lauf kann den nächsten auslösen — Kaskaden über Place-Events. Webhook-, IMAP- und Queue-Trigger sind als Quelltypen angelegt und werden gerade fertig verdrahtet.
Ein wartender Agent kostet nichts — auch wenn die Antwort Tage dauert. Human-in-the-Loop-Schritte über beliebig lange Ketten sind erstklassig unterstützt.
Jedes Tool deklariert, was es der Welt antut — rein lesend, umkehrbar, unumkehrbar, kostet Geld, verarbeitet sensible Daten. Aus dieser einen Deklaration leitet die Engine automatisch ab: Mock oder Ausführung, Freigabepflicht, Budget-Buchung, Aufbewahrungsdauer.
approvals:
- operation: "SendInvoice"
policy:
- condition: "amount < 500"
decision: auto-approve
- condition: "amount > 25_000"
decision: { route-to: cfo }
fallback: { route-to: finance-team }
approvers:
finance-team:
provider: slack
timeout: PT4H
onTimeout: escalate
escalateTo: cfoErst entscheiden Regeln, dann Menschen: Kleinkram automatisch, Großes an Senior oder CFO — mit Frist, Zeitablauf-Verhalten und Audit.
Trigger → Simulation → Gedanke → Aktion → Freigabe → Ergebnis: jede reale Aktion steht append-only im Audit-Log, mit Kosten in Dollar, Freigabe-Referenz und Trace-ID bis in die Telemetrie. Warum eine Antwort rausging, lässt sich sechs Monate später noch belegen.
Der Deckel pro Lauf wird vor jedem Modell-Aufruf durchgesetzt. Ist er erreicht, endet der Lauf mit einem klassifizierten Ergebnis — nie stillschweigend.
Hybrid heißt: dieselbe Aufgabe erst N-mal gefahrlos durchspielen, den besten Weg wählen — und erst nach Freigabe real ausführen.
Eine eingehende Anfrage startet die Sim-Phase: fünf Antwortstrategien laufen parallel, Seiteneffekte werden gemockt.
Ein Kriterium wählt die Gewinnerin — höchste Konfidenz, geringste Kosten, geringstes Risiko. Unter der Schwelle: keine Ausführung.
Der Mensch sieht Vorschlag und Belege, gibt frei — und genau eine Variante läuft real, mit Audit und Idempotenz.
Sim-Kosten und Echt-Kosten werden getrennt ausgewiesen; der Wechsel Simulation → Live ist eine Manifest-Zeile.
Eine HTTP-Schnittstelle anbinden heißt: ein paar Zeilen im Manifest. Zugangsdaten kommen aus dem verschlüsselten Tresor, Ratenbegrenzung, Wiederholsicherheit und Audit sind automatisch dabei.
HiveWeaver ist MCP-Server — dein KI-Assistent startet und inspiziert Simulationen — und MCP-Client: Agenten nutzen fremde MCP-Server als Tools.
Pro Mandant eine signierbare Agent-Card; interne Agenten delegieren an spezialisierte externe Agenten, als wären es normale Tools.
Derselbe Stack für Privatnutzer und Unternehmen — selbst gehostet, auf Wunsch komplett offline mit lokalem Modell.
| Kleiner Cloud-Server (~4 €/Monat) + lokales Llama | ≈ 0,13 €/Tag — LLM: 0 € |
|---|---|
| Raspberry Pi 5 zu Hause + lokales Llama | 0 €/Tag laufende Kosten |
| Kleiner Cloud-Server + eigener Cloud-LLM-Schlüssel | ≈ 0,13 € + 0,05–0,30 €/Tag |
Strukturell sicherer als Consumer-Agenten: Ein Tool, das sensible Daten liest, ist als solches deklariert — und läuft nur mit Autorisierung.
Integrationsbreite holen wir nicht per Hand auf: Aus einer API-Spezifikation soll HiveWeaver die Integration selbst generieren — jede Operation risiko-klassifiziert, jede Freigabe menschlich. Entworfen und entschieden — die Umsetzung ist der nächste Schritt.
Cron, manuelle Trigger und Lauf-Kaskaden sind produktiv; Webhook-Zustellung sowie IMAP-, Queue- und Datei-Quellen sind angelegt und werden gerade zu Ende verdrahtet.