Vepol

Ein lokaler KI-Partner, der mit Ihrer Arbeit besser wird und jeden Schritt prüfbar hält.

OpenClaw hat gezeigt, dass ein Agent in alltäglichen Kanälen präsent sein kann. Hermes zeigt, wie ein Agenten-Runtime Fähigkeiten ausbauen kann. Vepol adressiert die nächste Ebene: ein KI-Partner, der den Tag plant, Routinearbeit ausführt, Ihre Arbeitsmuster studiert, seine eigene Strategie überprüft und mit der Zeit mehr Arbeit übernimmt, während Sie die Kontrolle behalten. Das lokale Markdown-Feld ist der Mechanismus, der dieses Wachstum für Claude Code, Codex, Antigravity/Gemini und künftige CLI-Agenten prüfbar macht.

Vepol auf GitHub lesen Zur Warteliste

Lokal: Läuft auf Ihrer Maschine
Selbstverbessernd: Strategie und Autonomie entwickeln sich in Dateien
Source-available: Lesen, forken, ausführen

Vepol-Cover — lokaler KI-Partner mit prüfbarem Gedächtnis, der besser wird

// feld für agenten

Das Produkt ist Autonomie, die sich aufbaut

Vepol ist mehr als ein gemeinsamer Arbeitsraum für Agenten. Es ist eine kontrollierte Verbesserungs-Schleife: Arbeit beobachten, Wissensbasis aktualisieren, Strategie überprüfen und Autonomie nur dort erhöhen, wo es Evidenz gibt.

Studiert, wie Sie arbeiten

Nach Sitzungen extrahiert Vepol Entscheidungen, Lehren, Aufgaben und Muster und nutzt sie im Plan für morgen.

Reflektiert offen über sich selbst

Nach jedem Tag schreibt Vepol eine Retro, und Strategie-Annahmen werden in Dateien überarbeitet, die Sie prüfen, bearbeiten oder zurückrollen können.

Autonomie wächst kontrolliert

Jeder Aufgabentyp beginnt beaufsichtigt: Vepol entwirft, Sie korrigieren. Wo Ihre Korrekturen gegen null gehen, wechselt der Aufgabentyp in die Hintergrundausführung — die tägliche Routine läuft bereits unbeaufsichtigt, jede Aktion wird protokolliert.

// prüfbare spur

Selbstverbesserung mit sichtbarer Spur

Das öffentliche Repository ist klar: Vepol plant, führt Routinearbeit aus, studiert den Nutzer, reflektiert über sich selbst — und seine Autonomie ist darauf ausgelegt, sich aufzubauen. Jede Verbesserung läuft durch lesbare Dateien, sodass jeder Schritt prüfbar bleibt.

Fünf Säulen der Vepol-Arbeitsdisziplin: dauerhaftes Gedächtnis, geteilter Kontext, Review-Gates, Incident-Loop, menschliche Kontrolle — **Sichtbare Disziplin**Das System hält dauerhaftes Gedächtnis, geteilten Kontext, Review-Gates, den Incident-Loop und menschliche Kontrolle in einer lesbaren Struktur.

Kategoriekarte für OpenClaw, Hermes und Vepol — Präsenz, Runtime und lokales Wissensfeld — **OpenClaw / Hermes / Vepol**OpenClaw steht für Präsenz in Kanälen. Hermes steht für Runtime-Breite. Vepol ist die kontrollierte Verbesserungs-Schleife, die Agency kohärent hält.

Vepol-Zeitlinie für wachsende Autonomie — dauerhafter Kontext baut sich vom ersten Tag bis zu späterer Arbeit auf — **Autonomie baut sich auf**Vepol wird nützlicher, indem es festhält, was akzeptiert, korrigiert, blockiert und gelernt wurde, und daraus den nächsten Plan anpasst.

// arbeitsfeld

Ein Feld für Menschen und Agenten

Vepols Selbstentwicklung ist absichtlich nicht im Modell versteckt. Der Runtime kann wechseln; Strategie, Gedächtnis, Vorfälle, Reviews und Autonomie-Regeln bleiben in einfachen Dateien.

Vepol-Architekturdiagramm — viele Agenten arbeiten über ein gemeinsames Wissensfeld — Menschliches Urteil, CLI-Agenten, Pläne, Vorfälle, Strategien und Entscheidungen arbeiten über eine lokale Wissensbasis, die Erfahrung in sicherere Autonomie übersetzt.

// offene entwicklung

Offene Entwicklung

Vepol entwickelt Vepol mit sich selbst weiter: Specs, Tests, Reviews, Vorfälle, Strategie-Updates und Folgeaufgaben laufen durch dieselbe Wissensbasis, die diese Seite beschreibt.

GitHub-RepositoryLesen Sie Code, Dokumentation und Release-Historie.MethodikWie gemeinsames Gedächtnis, Review-Gates und gemeinsame Agentenarbeit gestaltet sind.Demo-WikiEin synthetisches Beispiel dafür, wie sich die Wissensbasis in der Nutzung anfühlt.

Lizenz: FSL-1.1-MIT Kommerzielle Nutzung

Warteliste

Möchten Sie einen KI-Partner, der mit Ihrer Arbeit besser wird?

Hinterlassen Sie eine kurze Nachricht. Wir leiten sie ans Lab weiter und antworten direkt.