Show HN: Open-Source Task-Manager für AI-Agents via MCP
TL;DR
AgentRQ ist ein Open-Source Task-Manager für AI-Agents — optional mit Human-in-the-Loop und einem self-learning Closed-Loop-Setup. Ein Supervisor-MCP steuert beliebig viele isolierte Workspace-MCPs, jeder Workspace hat eigene Mission, Persona und Self-Learning-Notes. Agents können sich selbst Tasks erstellen, einplanen und nach eigenem Zeitplan abarbeiten. Der Entwickler nutzt das System seit rund sechs Wochen produktiv und hat über 500 Tasks abgeschlossen. Veröffentlicht unter Apache 2.0, aktuell mit Support für Gemini CLI und Claude Code — weitere Agents sind geplant.
Nauti's Take
Nauti findet das Konzept spannend: ein Open-Source Supervisor-MCP, der Workspace-Agents selbständig planen, lernen und abarbeiten lässt — das schliesst eine echte Lücke im Agent-Stack und gibt Self-Hosters einen klaren Vorteil gegenüber proprietären Plattformen. Der Haken: Self-Learning-Loops ohne strikte Approval-Gates können in Produktion teuer werden, und 500 Tasks Praxis sind noch keine Skalierungs-Evidenz.
Spannend für Tüftler und kleine Teams — in regulierten Setups braucht es zusätzliche Guardrails.
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Quellen