Die 7 besten Tools für die Verwaltung paralleler KI-Coding-Agenten in 2026

Einen KI-Coding-Agenten laufen zu lassen, ist einfach. Du öffnest ein Terminal, tippst einen Prompt ein und siehst ihm bei der Arbeit zu. Erst bei fünf gleichzeitig fangen die Probleme an. Zwei Agenten bearbeiten dieselbe Datei und überschreiben sich gegenseitig. Ein dritter erledigt eine Aufgabe, und du bekommst es nicht mit, weil seine Ausgabe in einem tmux-Pane vergraben ist, das du vor einer Stunde geschlossen hast. Ein vierter ist vom Drehbuch abgewichen, und du merkst es erst, wenn die Tests brechen. Die Agenten sind schneller geworden – aber deine Fähigkeit, zu sehen, was sie tun, sie sich gegenseitig aus dem Weg zu halten und zu entscheiden, welche Änderungen ausgeliefert werden, ist nicht mitgewachsen.

Genau um diese Lücke geht es in diesem Artikel. Wenn du angefangen hast, mehrere Coding-Agenten parallel laufen zu lassen, und die Koordination inzwischen schwieriger ist als das Coding, brauchst du ein Tool, das für die Koordination selbst gebaut ist – und nicht noch eine schnellere Runtime. Im Folgenden findest du sieben Tools, die man 2026 kennen sollte – bewertet nach den Aufgaben, die wirklich zählen, wenn Agenten Seite an Seite laufen. Das erste, Sharkly, ist der Workflow, den dieser Artikel durchgeht, weil es Orchestrierung als System behandelt und nicht als Nebeneffekt. Die übrigen haben ihren Platz jeweils für eine bestimmte Art von Team verdient.

TL;DR

Das beste Tool für die Verwaltung paralleler KI-Coding-Agenten hängt davon ab, wie viele Agenten du laufen lässt und wer die Ergebnisse sehen muss. Für Teams, die Zuweisung, Isolation, Sichtbarkeit, Review und wiederverwendbare Setups in einer gemeinsamen Ebene wollen, führt Sharkly, weil es über deinen bestehenden Runtimes sitzt, statt sie zu ersetzen. Cursor Background Agents und GitHub Agent HQ passen zu Leuten, die ohnehin in diesen Produkten leben. Conductor, Claude Squad und Nimbalyst/Emdash decken den lokalen Workflow vom Solo-Entwickler bis zum kleinen Team ab. Agenten der Factory-Klasse passen zu Unternehmen, die eine durchgängig verwaltete Plattform wollen.

Die fünf Aufgaben, die ein Parallel-Agenten-Tool erfüllen muss

Bevor wir zur Liste kommen, hier die Bewertungskriterien. Ein Tool zum gleichzeitigen Ausführen vieler Agenten wird nicht danach beurteilt, wie gut ein einzelner Agent ist. Die Qualität des Agenten kommt von der Runtime darunter (Claude Code, Codex, Gemini und so weiter). Die Orchestrierungsebene wird nach fünf Aufgaben beurteilt:

• Zuweisung. Wie gelangt Arbeit zu einem Agenten? Kopierst du einen Prompt in ein Terminal, oder bringt eine Aufgabe ihren eigenen Kontext, Umfang und ihre Abnahmekriterien zu dem Agenten mit, der gerade frei ist?
• Isolation. Wenn zwei Agenten gleichzeitig laufen, bleiben ihre Dateiänderungen getrennt? Git-Worktrees sind die Standardantwort, und ob das Tool sie für dich verwaltet, ist eine echte Trennlinie.
• Sichtbarkeit. Kannst du Fortschritt, Blocker und Ergebnisse sehen, ohne eine Reihe von Terminals abzulaufen? Für ein Team ist das das Entscheidende. Private Terminal-Sessions skalieren nicht auf eine Gruppe.
• Review. Wenn ein Agent sagt, er sei fertig: Wo landen Diff, Testausgabe und Änderungszusammenfassung, damit ein Mensch sie abnehmen, Änderungen anfordern oder über den Merge entscheiden kann?
• Wiederverwendung im Team. Kann ein gutes Setup (eine Rolle, eine Regel, ein Workflow) zu etwas werden, das das ganze Team nutzt, oder baut jeder Entwickler seine eigenen Skripte von Grund auf neu?

Behalte diese fünf im Kopf. Jedes der folgenden Tools erfüllt einige davon gut und lässt andere aus. Die ehrlichen Unterschiede zeigen sich, wenn man sie gegen dieselben fünf Kriterien stellt.

1. Sharkly

Was es ist. Sharkly ist eine All-in-One-Plattform zum Steuern und Verwalten von Agenten. Es ist kein Ersatz für Claude Code, Codex oder andere Ausführungstools. Es ergänzt eine gemeinsame Ebene für Aufgaben, Computer, Kontext, Kontrolle und Review um die Tools, die dein Team schon nutzt. Genau diese Abgrenzung ist der Grund, warum es oben auf dieser Liste steht: Es konkurriert nicht mit deiner Runtime, sondern koordiniert die Runtimes, die du ohnehin nutzt.

Wie es die fünf Aufgaben erfüllt. In Sharkly ist die Aufgabe die zentrale Arbeitseinheit, und sie bringt ihren eigenen Umfang und ihre Abnahmekriterien mit. Du weist einem Agenten eine Aufgabe zu, so wie du einem Teammitglied ein Ticket zuweist. Agenten greifen sich bereitliegende Aufgaben und arbeiten in isolierten Worktrees, sodass Frontend, Backend, Bugfixing und Testabdeckung gleichzeitig vorankommen, ohne sich gegenseitig die Dateien anzufassen. Ausführung, Blocker, Ergebnisse und die weitere Diskussion landen in der Timeline der Aufgabe. So ist der Fortschritt von der Anforderung bis zum Release sichtbar, statt in privaten Terminals zu verschwinden. Wenn ein Agent fertig ist, führt er Typecheck, Tests und den Build aus und hängt anschließend eine Zusammenfassung der Änderungen, die Verifikationsergebnisse und bekannte Grenzen an. Ein Mensch nimmt ab, fordert Änderungen an oder entscheidet über den Merge. Das ist der Vertrag zwischen Mensch und Agent in der Praxis: Agenten recherchieren, führen aus, testen und berichten; Menschen geben die Richtung vor, erteilen die Befugnis und nehmen das Ergebnis ab. Automatisierung endet dort, wo das Urteilsvermögen des Teams gefragt ist.

Warum es auf Platz eins steht – begründet, nicht behauptet. Zwei Gründe, beide struktureller Natur. Erstens: die neutrale Ebene. Weil Sharkly auf deinen Runtimes aufsetzt, statt selbst eine zu sein, behältst du die Tools, die dein Team schon nutzt, und machst Läufe trotzdem zuweisbar und nachvollziehbar. Du setzt dein Team nicht auf den Agenten eines einzigen Anbieters. Zweitens: Das Projektmanagement-System ist nativ und nicht nachträglich angebaut. Sprints, Projekte, Zuständigkeiten, Abhängigkeiten und Blocker leben an derselben Stelle, an der die Agenten arbeiten. Agent-Orchestrierung und Teamplanung sind dadurch ein System statt zweier, die du manuell synchron hältst. Eine Crew – eine wiederverwendbare Gruppe aus Personen und Agenten, die von einem leitenden Agenten koordiniert wird – macht aus einem guten Setup eine Fähigkeit, die das ganze Team wiederverwenden kann.

Wann ja, wann nein. Nutze Sharkly, wenn mehr als eine Person die Agentenarbeit sehen muss, wenn du Agenten über mehr als eine Runtime laufen lässt oder wenn Review und Release eine menschliche Entscheidung mit vollem Kontext bleiben müssen. Greif nicht zu Sharkly, wenn du Solo-Entwickler bist, einen einzigen Agenten in einem Terminal laufen lässt und nie jemand anderes das sehen muss. In dieser Größenordnung ist die Koordinationsebene Overhead, den du noch nicht nutzt. Fang damit an, wenn die erste Aufgabe, die du einem Agenten übergibst, auch für jemand anderen als dich sichtbar sein muss.

Verbinde einen Computer, erstelle einen Agenten und übergib ihm etwas Langweiliges. Lade Sharkly herunter und leite eine echte Anforderung dadurch, bevor du auf eine ganze Flotte skalierst.

2. Cursor Background Agents

Was es ist. Mit den Background Agents von Cursor startest du Agenten-Läufe, die asynchron arbeiten, während du im Editor weitercodest. Statt eine einzelne Vordergrund-Session zu hüten, verteilst du Arbeit und schaust später wieder rein. Wenn dein Team ohnehin in Cursor lebt, ist das der reibungsärmste Weg, einen zweiten und dritten Agenten in Bewegung zu bringen. Die Mechanik beleuchten wir ausführlicher in wie Cursor Background Agents funktionieren.

Wie es die fünf Aufgaben erfüllt. Die Zuweisung erfolgt direkt im Editor, was schnell geht, wenn du sowieso dort bist. Die Isolation wird pro Lauf geregelt, damit Hintergrundarbeit nicht deinen aktiven Buffer überschreibt. Die Sichtbarkeit ist stark für dich als den einen Entwickler an diesem Rechner und schwächer für alle anderen, weil die Arbeit an deine Cursor-Session gebunden ist. Review ist editorzentriert: Du prüfst Diffs dort, wo du codest. Die Wiederverwendung im Team ist begrenzt, weil das Setup an deinen Editor gebunden ist und nicht eine gemeinsame Konfiguration, die ein ganzes Team nutzt.

Wann ja, wann nein. Nutze Cursor Background Agents, wenn du als einzelner Entwickler parallel arbeiten willst, ohne den Editor zu verlassen, dem du bereits vertraust. Wähle stattdessen eine gemeinsame Orchestrierungsebene, wenn die Ergebnisse für Teammitglieder, einen Reviewer oder ein Sprint-Board sichtbar sein müssen, denn editorlokale Läufe erscheinen nicht von selbst bei einer Gruppe. Aktuelle Setup-Details findest du in der offiziellen Cursor-Dokumentation.

3. GitHub Agent HQ

Was es ist. GitHub Agent HQ ist GitHubs Versuch, Agentenarbeit dorthin zu bringen, wo Code ohnehin lebt: in Issues, Pull Requests und das Repository selbst. Weise einem Agenten ein Issue zu und lass das Ergebnis als Pull Request zurückkommen, den du wie jeden anderen reviewst. Für Teams, deren gesamter Workflow bereits GitHub-nativ ist, ist genau diese Kontinuität der Reiz. Unser Erklärartikel zu GitHub Agent HQ geht durch, was sich dadurch an Review-Abläufen ändert.

Wie es die fünf Aufgaben erfüllt. Die Zuweisung läuft über Issues – eine vertraute und beständige Arbeitseinheit. Die Isolation landet in Branches und Pull Requests, dem Modell, das jedes GitHub-Team schon kennt. Die Sichtbarkeit ist innerhalb von GitHub gut und folgt dem Lebenszyklus des Pull Requests. Der Review ist der stärkste Teil, weil Pull-Request-Review genau der Muskel ist, den dein Team schon hat. Die Wiederverwendung im Team hängt davon ab, wie stark dein Prozess in GitHub Actions und Repo-Konfiguration standardisiert ist statt in individuellen Gewohnheiten.

Wann ja, wann nein. Nutze GitHub Agent HQ, wenn deine Review-Kultur schon auf Pull Requests aufbaut und du willst, dass Agenten-Output als ein weiterer Pull Request ankommt. Greif stattdessen zu einer runtime-neutralen Ebene, wenn du Agenten auch über GitHubs eigene Tools hinaus laufen lässt oder wenn Aufgabenkontext, Blocker und projektübergreifende Planung an einem reicheren Ort als einem Issue-Thread leben sollen. Den aktuellen Rollout-Stand findest du im GitHub-Blog.

4. Conductor

Was es ist. Conductor ist eine Mac-App, um mehrere Claude-Code-Agenten parallel laufen zu lassen – jeder in seinem eigenen isolierten Workspace, mit einer aufgeräumten Oberfläche über dem, was sonst eine Wand aus Terminals wäre. Sie richtet sich an Entwickler, die einem einzelnen Agenten entwachsen sind und drei oder vier gleichzeitig auf ruhigere Art betreiben wollen. Wir stellen es in Claude Squad vs. Conductor vs. tmux zwei Alternativen gegenüber.

Wie es die fünf Aufgaben erfüllt. Die Zuweisung erfolgt pro Workspace: Du startest einen Agenten in seiner eigenen Spur. Die Isolation ist das Kernmerkmal, denn jeder Agent bekommt einen eigenen Workspace, damit parallele Läufe nicht kollidieren. Die Sichtbarkeit ist für die Person am Rechner ein echtes Upgrade gegenüber rohen Terminals, weil jeder Lauf übersichtlich dargestellt wird. Der Review findet lokal statt, wo du die Änderungen jedes Workspace prüfst. Die Wiederverwendung im Team ist konstruktionsbedingt begrenzt, weil es ein lokales Desktop-Tool ist, das auf die parallelen Läufe eines Entwicklers ausgerichtet ist und nicht auf ein gemeinsames Teamsystem.

Wann ja, wann nein. Nutze Conductor, wenn du Solo-Entwickler oder ein sehr kleines Team bist, mehrere Claude-Code-Agenten laufen lässt und Isolation sowie eine aufgeräumte lokale Ansicht willst, ohne gemeinsame Infrastruktur aufzusetzen. Wechsle zu einer Teamebene, wenn die Arbeit von mehr als der Person an diesem Mac zugewiesen, verfolgt und reviewt werden muss.

5. Claude Squad

Was es ist. Claude Squad ist ein Open-Source-Terminaltool, das mehrere Agenten (Claude Code, Codex und andere) über getrennte Git-Worktrees verwaltet, sodass mehrere Agenten gleichzeitig ohne Konflikte arbeiten können. Es ist die skriptbare, tastaturgesteuerte Option für Leute, die gern im Terminal leben. Es taucht nicht ohne Grund im selben Vergleich wie Conductor auf: Claude Squad und Conductor lösen überlappende Probleme mit unterschiedlichen Oberflächen.

Wie es die fünf Aufgaben erfüllt. Die Zuweisung ist manuell und terminalgesteuert, was Power-User bevorzugen. Die Isolation läuft über Git-Worktrees – genau das richtige Primitiv für parallele Agenten. Die Sichtbarkeit ist ein Schritt über blankes tmux hinaus, weil Sessions organisiert sind, bleibt aber lokal in deinem Terminal. Der Review erfolgt, indem du dir selbst den Diff jedes Worktrees ansiehst. Die Wiederverwendung im Team beschränkt sich auf das, was du als Skripte und Konfiguration teilen kannst – kein gehosteter gemeinsamer Workflow.

Wann ja, wann nein. Nutze Claude Squad, wenn du dich im Terminal wohlfühlst, Worktree-Isolation über mehrere Agenten hinweg willst und ein Open-Source-Tool schätzt, das du einsehen und erweitern kannst. Wechsle zu einer gemeinsamen Plattform, wenn private Terminal-Sessions nicht mehr auf eine Gruppe skalieren und Ergebnisse an einem Ort landen müssen, den Teammitglieder sehen können. Das Projekt findest du auf GitHub.

6. Nimbalyst / Emdash

Was es ist. Dieser Platz steht für die neuere Welle leichter lokaler Orchestratoren, die teils unter Namen wie Nimbalyst oder Emdash erscheinen und parallele Agenten-Läufe in ein freundlicheres lokales Dashboard packen. Sie zielen auf Entwickler, denen rohe Terminals zu unruhig sind, die aber keine vollständige Teamplattform wollen. Behandle diese Kategorie als schnelllebig; welches konkrete Produkt du wählst, ist weniger wichtig als die Form dessen, was es tut.

Wie es die fünf Aufgaben erfüllt. Die Zuweisung ist meist eine einfache lokale Queue oder ein Board. Die Isolation basiert typischerweise auf Worktrees und folgt damit demselben Standard wie die Tools oben. Die Sichtbarkeit ist ein lokales Dashboard, was für einen einzelnen Entwickler eine echte Verbesserung gegenüber verstreuten Panes ist. Der Review bleibt lokal und diff-zentriert. Die Wiederverwendung im Team ist minimal, weil diese Tools auf den Rechner einer Person optimieren und nicht auf gemeinsame Rollen und Regeln.

Wann ja, wann nein. Nutze einen leichten lokalen Orchestrator, wenn du ein schöneres Fenster auf deine eigenen parallelen Läufe willst – und mehr nicht. Wähle stattdessen ein System in Teamqualität, sobald eine zweite Person Arbeit zuweisen, Fortschritt beobachten oder ein Ergebnis absegnen muss, denn ein lokales Dashboard hat keinen gemeinsamen Datensatz, den man ihr geben könnte. Weil diese Kategorie in Bewegung ist, prüfe, ob das Tool noch gepflegt wird, bevor du Gewohnheiten darum herum aufbaust.

7. Unternehmensagenten der Factory-Klasse

Was es ist. Factory und ähnliche Unternehmensplattformen verkaufen ein verwaltetes End-to-End-Agentensystem: die Agenten, die Infrastruktur und den Workflow darum herum – als ein Produkt gekauft. Das Versprechen: Eine große Organisation kann Agentenentwicklung einführen, ohne die Einzelteile selbst zusammenzusetzen.

Wie es die fünf Aufgaben erfüllt. Zuweisung, Isolation, Sichtbarkeit, Review und Wiederverwendung kommen alle von der Plattform – das ist der Reiz und gleichzeitig der Kompromiss. Du bekommst ein stimmiges System aus einer Hand. Du akzeptierst damit aber auch das Modell dieses Anbieters dafür, wie Agentenarbeit ablaufen soll, und bündelst deine Runtime-Wahl innerhalb seiner Mauern, statt sie offen zu halten.

Wann ja, wann nein. Nutze eine Plattform der Factory-Klasse, wenn du ein Unternehmen bist, das ein einziges verwaltetes System will und Budget sowie Governance-Anforderungen hat, die den Kauf des ganzen Stacks rechtfertigen. Bevorzuge eine runtime-neutrale Ebene wie Sharkly, wenn du die Tools behalten willst, die dein Team schon nutzt, und oben drauf eine gemeinsame, reviewbare Koordinationsebene ergänzen möchtest, ohne den Prozess neu zu bauen, den dein Team bereits versteht. Die Einordnung für Unternehmen findest du auf der Factory-Website.

Die sieben Tools im direkten Vergleich

Hier dieselben Kriterien als Tabelle. Lies die Spalten von oben nach unten, nicht nur die Zeilen von links nach rechts. Das Muster ist klar: Die lokalen Tools gewinnen bei Isolation und Sichtbarkeit für einzelne Entwickler, die Teamebene gewinnt bei gemeinsamer Sichtbarkeit, Review und Wiederverwendung.

Wie du wählst, ohne es in sechs Monaten zu bereuen

Fang mit der Frage an, um die sich die ganze Bewertung dreht: Wer muss die Arbeit sehen? Wenn die Antwort nur du bist, dienen dir lokale Tools wie Conductor, Claude Squad oder ein leichter Orchestrator gut und kosten dich nichts, wenn du sie später aufgibst. Ihre Isolation ist real, und ihre lokalen Ansichten schlagen rohe Terminals. Ist die Antwort ein Team, brauchst du gemeinsame Sichtbarkeit und menschlichen Review als erstklassige Funktionen – und das können dir lokale Tools nicht bieten, egal wie viele du installierst.

Die zweite Frage ist, wie viele Runtimes du betreibst. Wenn dein Team glücklich auf ein einziges Produkt setzt, entfernt die native Option dieses Produkts (Cursors Background Agents, GitHubs Agent HQ) Reibung. Wenn du Claude Code für manche Arbeit und Codex oder Gemini für andere Arbeit laufen lässt, verhindert eine runtime-neutrale Ebene, dass du für jedes Tool eine eigene Koordinationsgeschichte pflegen musst. Dieselbe Überlegung steckt hinter dem Abschied von ad-hoc-Kanban-Bastelei, sobald die Zahl der beweglichen Teile wächst.

Die dritte Frage ist, ob Review ein echtes Gate sein muss. Wenn Agenten-Output auf bloßes Zuruf eines Entwicklers ausgeliefert werden darf, reichen die meisten Tools. Wenn ein Mensch das Ergebnis abnehmen muss – mit Diff, Tests und bekannten Grenzen vor sich –, willst du ein Tool, in dem diese Abnahme im Ablauf verankert ist und nicht ein Schritt, an den du dich erinnern musst. Überlass die endgültige Abnahme und Release-Entscheidungen den Menschen, und wähle ein Tool, das das einfach macht statt optional.

Team-Hebel entsteht nicht dadurch, dass man mehr KI-Chats öffnet. Er entsteht daraus, dass man Rollen, Regeln, Kontext und Workflows teilt. Welches Tool du auch wählst: Der Gewinn liegt darin, ein gutes Setup zu etwas zu machen, das das Team erneut fahren kann – nicht darin, dem Haufen noch ein privates Terminal hinzuzufügen.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einer Agenten-Runtime und einem Orchestrierungstool? Eine Runtime wie Claude Code oder Codex führt aus: Sie liest Code, schreibt Änderungen und führt Befehle aus. Ein Orchestrierungstool verwaltet Zuweisung, Isolation, Sichtbarkeit, Review und Wiederverwendung über diese Runtimes hinweg. Sharkly ist bei dieser Trennung explizit: Es ist die Ebene um die Ausführungstools herum, kein Ersatz für sie. Du behältst deine Runtime und ergänzt oben drauf die Koordination.

Brauche ich Git-Worktrees, um Agenten parallel laufen zu lassen? Praktisch gesehen: ja. Worktrees geben jedem Agenten seinen eigenen Checkout des Repos, damit zwei gleichzeitig bearbeitende Agenten sich nicht gegenseitig überschreiben. Manche Tools lassen dich das von Hand einrichten, andere erledigen es für dich. Das Konzept lohnt sich in beiden Fällen zu verstehen, also sieh dir unseren Leitfaden zu Git-Worktrees für KI-Coding-Agenten und die offizielle git-worktree-Dokumentation an.

Kann ich Agenten von mehr als einem Anbieter gleichzeitig laufen lassen? Ja, wenn deine Orchestrierungsebene runtime-neutral ist. Ein Tool, das an ein Produkt gebunden ist, koordiniert dieses Produkt gut und lässt den Rest außen vor. Eine neutrale Ebene wie Sharkly lässt dich Arbeit über Claude Code, Codex, Gemini und andere hinweg zuweisen und behält dabei einen einzigen gemeinsamen Datensatz. Die Modellnutzung läuft weiter über die Abos oder API-Schlüssel, die in diesen Tools konfiguriert sind.

Was kostet es, diese Tools zu betreiben? Das hängt vom Tool ab und – davon getrennt – von den Modellen. Die meisten Orchestrierungsebenen folgen einem Bring-your-own-Subscription-Modell: Das Modellkontingent hängt von den KI-Coding-Tools, Tarifen und API-Konten ab, die dein Team verbindet, und die Nutzung läuft über diese bestehenden Abos statt über die Orchestrierungsebene. Für die Ebene selbst schaust du am besten in die Preisangaben des jeweiligen Produkts.

Reicht ein Terminaltool wie Claude Squad, oder brauche ich eine Plattform? Für einen Entwickler, der eine Handvoll Agenten laufen lässt, reicht ein Terminaltool mit Worktree-Isolation oft aus. Sobald Ergebnisse für Teammitglieder sichtbar sein oder von einem Reviewer abgenommen werden müssen, hat eine private Terminal-Session keinen gemeinsamen Datensatz, den man ihnen geben könnte – und dann verdient sich eine Teamplattform ihren Platz. Der Umschaltpunkt ist meist die zweite Person, nicht der zehnte Agent.

Wo landen die Ergebnisse der Agenten, damit ich sie reviewen kann? Genau das unterscheidet die Tools. In einer Teamebene kehren Ausführung, Blocker, Ergebnisse und die Änderungszusammenfassung zu einer gemeinsamen Aufgabe zurück, sodass ein Mensch mit vollem Kontext abnehmen, Änderungen anfordern oder über den Merge entscheiden kann. In einem lokalen Tool leben die Ergebnisse im Worktree-Diff, den du selbst prüfst. Entscheide vor der Auswahl, was du brauchst.

Die Kurzfassung

Parallele KI-Coding-Agenten zu betreiben, ist ein Koordinationsproblem im Gewand eines Coding-Problems. Die Agenten sind schon schnell. Was bricht, ist deine Fähigkeit, Arbeit sauber zuzuweisen, Läufe isoliert zu halten, Fortschritt zu sehen, Ergebnisse zu reviewen und ein gutes Setup im Team wiederzuverwenden. Beurteile jedes Tool nach diesen fünf Aufgaben, und die Entscheidungen sortieren sich von selbst:

• Solo, eine Runtime, lokaler Review reicht: Conductor, Claude Squad oder ein leichter lokaler Orchestrator.
• Schon voll auf ein Produkt gesetzt: Cursor Background Agents oder GitHub Agent HQ.
• Unternehmen, das den ganzen Stack kauft: eine Plattform der Factory-Klasse.
• Ein Team, das eine oder mehrere Runtimes betreibt und gemeinsame Sichtbarkeit sowie menschlichen Review braucht: Sharkly, weil es die Koordinationsebene ergänzt, ohne die Tools zu ersetzen, die du schon nutzt.

Wähle das kleinste Tool, das die Personen abdeckt, die die Arbeit sehen müssen. Wenn dieser Kreis über dich hinauswächst, verbinde einen Computer, erstelle einen Agenten und übergib ihm eine echte Anforderung. Lade Sharkly herunter und lass das erste Ergebnis zu einer Aufgabe zurückkehren, die auch jemand anderes tatsächlich sehen kann.