Teamtown

Das Problem

KI-Agenten werden als Kollegen verkauft, aber wie ein Suchfeld genutzt. Die, die am meisten davon hätten — ein Hofladen, eine Steuerkanzlei, eine Familie vor dem Umzug –, bleiben vor dem ersten Schritt hängen: Welche Agenten brauche ich, was soll jeder davon tun, und wie schreibe ich ihnen Anweisungen? Agenten-Tools setzen voraus, dass man die Antworten schon kennt.

Die Frage, an der ich gearbeitet habe, war deshalb: Wie kommt jemand, der noch nie einen Agenten eingerichtet hat, von einer Idee zu einem funktionierenden Team?

Von einem Prompt zum Team

Teamtown setzt da an, wo Menschen schon sind — bei einem Satz. „Unser Hofladen möchte einen wöchentlichen Newsletter und Instagram-Posts über saisonale Produkte, aber niemand hat Zeit dafür.“ Teamtown stellt ein paar Rückfragen, die zum Vorhaben passen (eine Reise bekommt andere Fragen als ein Newsletter), und schlägt dann ein komplettes Team vor.

Der Vorschlag ist keine Liste generischer Bots. Jeder Agent bekommt einen Namen, eine Rolle, eine klare Verantwortung und fertige Arbeitsanweisungen; eine Teamleitung verteilt die Arbeit, ein Reviewer prüft jedes Ergebnis, bevor es bei dir landet. Am Ende des Vorschlags steht eine konkrete erste Aufgabe, damit niemand auf einen leeren Bildschirm starrt. Gefällt er nicht? Einfach einen neuen Vorschlag anfordern, Agenten umbenennen oder entfernen — oder den Prompt überspringen und eines von zwölf fertigen Teams wählen.

Design für Vertrauen

Ein Team ist nur nützlich, wenn man sich traut, ihm echte Arbeit zu geben. Deshalb zählt nichts, bevor ein Mensch es freigibt: Pläne, Ergebnisse, Rückfragen und Aufgaben, die nur ein Mensch erledigen kann, landen in einer einzigen Inbox. Jeder Plan zeigt vorab seine erwarteten Kosten, Projekte haben ein Budget, und vertrauliche Projekte laufen nur auf lokalen Modellen. Außerdem gleicht Teamtown jede Zahl in einem Ergebnis mit deinen Dokumenten ab — ganz ohne KI — und markiert, was belegt ist und was nicht.

Das Team arbeitet dann in einem Pixel-Büro, in dem man sieht, wer beschäftigt ist und wer auf dich wartet. Diese visuelle Idee stammt nicht von mir: Inspiriert ist sie von den Open-Source-Projekten Pixel Agents von Pablo De Lucca und Agent Pixels. Teamtown ist eine eigenständige Umsetzung — es wurde weder Code noch Artwork übernommen, alle Grafiken werden im eigenen Code gezeichnet. Mein Beitrag ist alles davor und drumherum: nicht-technische Menschen zu einem passenden Team zu führen und dessen Arbeit sicher freigebbar zu machen.

Wie ich gearbeitet habe

Ich war der Product Owner, nicht der Programmierer. Die Produktregeln habe ich in ein kurzes Briefing für die Coding-Agenten geschrieben — einfache Sprache in der UI, jede externe Wirkung hinter einer Freigabe, Modell-Output nie als HTML gerendert — und jede Iteration gesteuert: was als Nächstes gebaut wird, was rausfliegt, was sich in der Nutzung falsch anfühlt. Die meisten Iterationen gingen ins Onboarding: Testläufe zeigten, dass Menschen Beispiele zum Einstieg brauchen, dass private Vorhaben andere Fragen brauchen als berufliche und dass ein leeres Team ohne erste Aufgabe ins Nichts führt.

Was ich als Nächstes tun würde

Von echten Nutzern lernen, bevor irgendetwas dazukommt: wie oft der erste Vorschlag angenommen wird, was geändert wird und welches der zwölf fertigen Teams niemand auswählt. Die Roadmap sollte diesen Daten folgen, nicht meiner Begeisterung.