Runner Teams & Multi-Agent Pipelines

Vom einzelnen Runner zu dedizierten Teams

Bisher arbeiteten KI-Runner in Spedy als einzelne Pipeline: Ticket in eine Status-Spalte schieben, Runner nimmt es auf, fertig. Einfach, aber begrenzt.

Mit Runner Teams kannst du jetzt dedizierte Teams definieren — jedes mit eigenen Pipeline-Stages, Prompts, Tool-Berechtigungen und Status-Konfiguration. Weise einem Ticket ein Team zu, und die Pipeline des Teams übernimmt.

Was ist neu

Runner Teams sind konfigurierbare Einheiten, die definieren, wie die KI ein Ticket bearbeitet:

• Pipeline Stages — Jedes Team hat eine eigene geordnete Abfolge von Stages (z.B. Planung, Coding, Review). Jede Stage hat einen eigenen System-Prompt, eine Rolle (Planner oder Executor) und erlaubte Tools.
• Status-Konfiguration — Teams können eigene Working-, Completion- und Failure-Status definieren. Wenn die KI anfängt zu arbeiten, wechselt das Ticket zum Working-Status des Teams. Wenn es fertig ist, zum Completion-Status.
• Direkte Zuweisung — Statt sich auf eine Trigger-Spalte zu verlassen, weist du einem Ticket direkt ein Team zu. Das gibt dir präzise Kontrolle darüber, welche KI-Konfiguration welche Arbeit übernimmt.

Agent Team Templates

Für Stages, die mehr als einen einzelnen Agenten brauchen, kannst du Agent Team Templates zuweisen — wiederverwendbare Multi-Agent-Konfigurationen, die definieren, wie mehrere KI-Agenten innerhalb einer Stage zusammenarbeiten.

Templates unterstützen drei Ausführungsstrategien:

• Parallel — Unabhängige Agenten laufen gleichzeitig (z.B. Security-Review + Quality-Review + Test-Validierung parallel)
• Sequential — Agenten laufen nacheinander, jeder bekommt den Output des vorherigen (z.B. Planen → Implementieren → Review)
• Fan-out & Merge — Parallele Worker speisen in einen finalen Lead-Agenten, der Ergebnisse zusammenführt

Spedy kommt mit vier eingebauten Presets:

1. Code Review — Security-Reviewer, Quality-Reviewer und Test-Validator laufen parallel, dann synthetisiert ein Review-Lead und wendet Fixes an
2. Implement & Review — Sequentielle Planner → Implementer → Reviewer Pipeline
3. Full Stack Team — Architekt plant, dann arbeiten Frontend-Dev, Backend-Dev und Test-Engineer parallel, mit einem finalen Reviewer
4. Bug Investigation — Drei Investigatoren erkunden verschiedene Hypothesen parallel (Datenfluss, Edge Cases, Umgebung), dann ermittelt ein Synthesizer die Ursache und wendet den Fix an

Du kannst auch komplett eigene Templates mit eigenen Agenten, Prompts, Tools und Dependency-Graphen erstellen.

Job-Lifecycle

Wenn du einem Ticket ein Team zuweist:

1. Ein Job wird im READY-Status mit der Pipeline-Konfiguration des Teams erstellt
2. Der nächste verfügbare Runner nimmt den Job auf
3. Der Runner führt jede Pipeline-Stage der Reihe nach aus
4. Bei Fertigstellung wechselt das Ticket zum Completion-Status des Teams

Wenn du ein Team vom Ticket entfernst, werden alle aktiven Jobs automatisch abgebrochen — der Runner erhält einen Stop-Befehl und der Job wechselt zu STOPPED.

So geht's los

1. Gehe zu Einstellungen → Runners → Runner Teams
2. Klicke Add Team — ein neues Team wird mit Standard-Stages (Planning + Coding) erstellt
3. Klicke auf ein Team, um Stages, Prompts und Status-Mapping zu konfigurieren
4. Gehe zu Einstellungen → Runners → Agent Templates, um Multi-Agent Team Templates zu erstellen oder anzupassen
5. Weise Agent Templates einzelnen Pipeline-Stages für Multi-Agent-Ausführung zu

Was kommt als nächstes

Runner Teams legen die Grundlage für fortschrittlichere KI-Workflows: bedingte Stage-Ausführung, Approval Gates zwischen Stages und teamübergreifende Orchestrierung.