oh-my-agent: Portable Multi-Agent Harness

Hast du dir schon mal gewünscht, dein KI-Assistent hätte Kollegen? Genau das macht oh-my-agent.

Statt dass eine einzige KI alles erledigt (und sich auf halbem Weg verheddert), verteilt oh-my-agent die Arbeit auf spezialisierte Agenten: Frontend, Backend, Architektur, QA, PM, DB, Mobile, Infra, Debug, Design und mehr. Jeder kennt sein Fachgebiet in- und auswendig, hat eigene Tools und Checklisten und bleibt in seiner Spur.

Funktioniert mit allen großen KI-IDEs: Antigravity, Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI, OpenCode und weiteren.

Schnellstart

# macOS / Linux — installiert bun, uv & serena automatisch, falls nicht vorhanden
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/first-fluke/oh-my-agent/main/cli/install.sh | bash

# Windows (PowerShell) — installiert bun, uv & serena automatisch, falls nicht vorhanden
irm https://raw.githubusercontent.com/first-fluke/oh-my-agent/main/cli/install.ps1 | iex

# Oder manuell (beliebiges OS, benötigt bun + uv + serena)
bunx oh-my-agent@latest

Installation via Agent Package Manager

Microsofts Agent Package Manager (APM): nur Skills. Klick zum Ausklappen.

Nicht zu verwechseln mit dem APM (Application Performance Monitoring) von oma-observability.

# Alle Skills, in jede erkannte Runtime ausgerollt
# (.claude, .cursor, .codex, .opencode, .github, .agents)
apm install first-fluke/oh-my-agent

# Ein einzelnes Skill
apm install first-fluke/oh-my-agent/.agents/skills/oma-frontend

APM liefert nur die Skills. Für Workflows, Regeln, oma-config.yaml, Keyword-Detection-Hooks und das oma agent:spawn-CLI nimmst du bunx oh-my-agent@latest. Pro Projekt eine Distribution wählen, sonst läuft das auseinander.

Wähl ein Preset und los geht's:

Preset	Was Du Bekommst
✨ All	Alle Agenten und Skills
🌐 Fullstack	architecture + frontend + backend + db + pm + qa + debug + brainstorm + scm
🎨 Frontend	architecture + frontend + pm + qa + debug + brainstorm + scm
⚙️ Backend	architecture + backend + db + pm + qa + debug + brainstorm + scm
📱 Mobile	architecture + mobile + pm + qa + debug + brainstorm + scm
🚀 DevOps	architecture + tf-infra + dev-workflow + pm + qa + debug + brainstorm + scm

Funktioniert mit jedem Agent

oh-my-agent behält .agents/ als Single Source of Truth (SSOT) und projiziert es in das native Layout jeder Runtime. So teilen sich alle unterstützten Tools dieselben Skills, Workflows und Regeln.

Claude Code _{nativ + Adapter}	Codex CLI _{nativ + Adapter}	Gemini CLI _{nativ + Adapter}	Cursor _{nativ + Adapter}	Qwen Code _{natives Dispatch}	Grok _{native hooks + agents}
Antigravity _{natives SSOT}	OpenCode _{nativ kompatibel}	Amp _{nativ kompatibel}	GitHub Copilot _{Skills per Symlink}	& mehr _{Support-Matrix →}

Dein Agenten-Team

Agent	Was Er Macht
oma-academic-writer	Entwirft, überarbeitet und prüft akademische Prosa bis zur Publikationsreife
oma-architecture	Wägt Architektur-Trade-offs ab und zieht Modulgrenzen — mit ADR/ATAM/CBAM-Analyse
oma-backend	Baut und sichert deine APIs in Python, Node.js oder Rust
oma-brainstorm	Erkundet Ideen gemeinsam mit dir, bevor du dich für einen Weg entscheidest
oma-db	Entwirft dein Schema, Migrationen, Indizes und Vector Stores
oma-debug	Findet die Ursache, behebt den Bug und schreibt einen Regressionstest
oma-deepsec	Scannt deinen Code auf Sicherheitslücken und blockiert riskante Pull Requests
oma-design	Baut Design-Systeme mit Tokens, Barrierefreiheit und Responsive Layouts
oma-dev-workflow	Automatisiert deine CI/CD, Releases und Monorepo-Aufgaben
oma-docs	Prüft deine Docs auf defekte Referenzen und markiert Stellen, die ein Code-Change berührt hat
oma-frontend	Baut deine UI mit React/Next.js, TypeScript, Tailwind CSS v4 und shadcn/ui
oma-hwp	Konvertiert HWP-, HWPX- und HWPML-Dateien in Markdown
oma-image	Generiert Bilder parallel über mehrere KI-Anbieter
oma-market	Recherchiert deinen Markt aus Community-Signalen und rahmt ihn mit SWOT, Porter's 5F und PESTEL
oma-mobile	Baut plattformübergreifende Mobile-Apps mit Flutter
oma-observability	Routet Observability-Arbeit über Metriken, Logs, Traces, SLOs und Incident-Forensik
oma-orchestrator	Führt mehrere Agenten parallel über die CLI aus
oma-pdf	Konvertiert PDF-Dateien in Markdown
oma-pm	Plant Aufgaben, zerlegt Anforderungen und definiert API-Verträge
oma-qa	Überprüft deinen Code auf OWASP-Sicherheitslücken, Performance- und Barrierefreiheitsprobleme
oma-recap	Fasst deinen Gesprächsverlauf in thematische Arbeitsberichte zusammen
oma-scholar	Durchsucht akademische Literatur und unterstützt dich beim Peer-Review
oma-scm	Verwaltet deine Branches, Merges, Worktrees und Conventional Commits
oma-search	Leitet jede Suchanfrage an die beste Quelle weiter und bewertet, wie vertrauenswürdig das Ergebnis ist
oma-skill-creator	Schreibt und prüft neue OMA-Skills im SSL-lite-Format
oma-tf-infra	Provisioniert Multi-Cloud-Infrastruktur mit Terraform
oma-translator	Übersetzt zwischen Sprachen so, als hätte ein Muttersprachler geschrieben
oma-voice	Generiert Voiceovers und transkribiert Audio lokal — ganz ohne Cloud

So Funktioniert's

Einfach chatten. Beschreib, was du willst, und oh-my-agent sucht die passenden Agenten aus.

Du: "Bau eine TODO-App mit User-Authentifizierung"
→ PM plant die Arbeit
→ Backend baut die Auth-API
→ Frontend baut die React-UI
→ DB entwirft das Schema
→ QA prüft alles durch
→ Fertig: koordinierter, geprüfter Code

Oder nutz Slash Commands für strukturierte Workflows:

Schritt	Befehl	Was Er Macht
1	`/brainstorm`	Freie Ideenfindung
2	`/architecture`	Softwarearchitektur-Review, Trade-offs, Analyse im Stil von ADR/ATAM/CBAM
2	`/design`	7-Phasen Design-System-Workflow
2	`/plan`	PM zerlegt dein Feature in Aufgaben
3	`/work`	Schritt-für-Schritt Multi-Agent-Ausführung
3	`/orchestrate`	Automatisiertes paralleles Agenten-Spawning
3	`/ultrawork`	5-Phasen-Qualitätsworkflow mit 11 Review-Gates
4	`/review`	Sicherheits- + Performance- + Barrierefreiheits-Audit
4	`/deepsec`	Tiefer agent-basierter Security-Scan
5	`/debug`	Strukturiertes Ursachen-Debugging
5	`/docs`	Dokumentations-Drift verifizieren und synchronisieren via `oma-docs`
6	`/scm`	SCM- und Git-Workflow sowie Unterstützung für Conventional Commits

Auto-Erkennung: Du brauchst nicht mal Slash Commands. Schlüsselwörter wie "Architektur", "plan", "review" und "debug" in deiner Nachricht (in 11 Sprachen!) aktivieren automatisch den richtigen Workflow.

CLI

# Global installieren
bun install --global oh-my-agent   # oder: brew install oh-my-agent

# Überall nutzen
oma agent:parallel -i backend:"Auth API" frontend:"Login form"
oma agent:spawn backend "Build auth API" session-01
oma dashboard               # Echtzeit-Agenten-Monitoring
oma doctor                  # Gesundheitscheck
oma image generate "cat"    # Multi-Vendor-KI-Bildgenerierung
oma link                    # Regeneriert .claude/.codex/.gemini/etc. aus .agents/
oma model:check             # Drift zwischen registrierten Modellen und Live-Vendor-Listen erkennen
oma recap --window 1d       # Tool-übergreifende Konversationshistorie-Zusammenfassung
oma retro 7d --compare      # Engineering-Retro mit Metriken + Trends
oma search fetch <url>      # Mechanische Suche mit auto-eskalierenden Strategien

Die Modellauswahl folgt zwei Schichten:

Same-Vendor-Native-Dispatch verwendet die generierte Vendor-Agent-Definition in .claude/agents/, .codex/agents/ oder .gemini/agents/.
Cross-Vendor- oder Fallback-CLI-Dispatch verwendet die Vendor-Defaults in .agents/skills/oma-orchestrator/config/cli-config.yaml.

Per-Agent-Modelle: Jeder Agent kann ein eigenes Modell und effort über .agents/oma-config.yaml beziehen. Folgende Runtime-Profile sind vorkonfiguriert: antigravity, claude, codex, cursor, grok, mixed, qwen. Prüfe die aufgelöste Auth-Matrix mit oma doctor --profile. Vollständige Anleitung: web/docs/guide/per-agent-models.md.

Warum oh-my-agent?

Mehr erfahren →

Portabel: .agents/ reist mit deinem Projekt, nicht in einer IDE eingesperrt
Rollenbasiert: Agenten wie ein echtes Engineering-Team modelliert, kein Haufen Prompts
Token-effizient: Zwei-Schichten-Skill-Design spart ~75% der Tokens
Qualität zuerst: Charter Preflight, Quality Gates und Review-Workflows eingebaut:
- oma verify <agent> — 14 deterministische Checks pro Agententyp (TypeScript strict, Tests, raw SQL, hartkodierte Secrets, Flutter analyze, Inline-Styles, Scope-Verletzung, Charter Alignment …)
- session.quota_cap — Token- / Spawn- / Per-Vendor-Budgets pro Session in oma-config.yaml; orchestrate Step 5 blockiert den nächsten Spawn bei Überschreitung
- ralph Workflow — unabhängiger JUDGE verifiziert jedes Criterion in jeder Iteration erneut, um stille Regressionen zu erkennen; Caching für Tests >30s
- Exploration Loop — nach 2 Retries spawnt orchestrate Hypothesen-Varianten parallel und behält das Ergebnis mit der höchsten Punktzahl
- Monorepo-Auto-Routing — detectWorkspace liest pnpm / nx / turbo / lerna und routet jeden Agenten zu seinem Workspace
Multi-Vendor: mische Claude, Codex, Cursor und Qwen je nach Agententyp
Beobachtbar: Terminal- und Web-Dashboards für Echtzeit-Monitoring

Architektur

flowchart TD
    subgraph Workflows["Workflows"]
        direction TB
        W0["/brainstorm"]
        W1["/work"]
        W1b["/ultrawork"]
        W2["/orchestrate"]
        W3["/architecture"]
        W4["/plan"]
        W5["/review"]
        W6["/debug"]
        W7["/deepinit"]
        W8["/design"]
    end

    subgraph Orchestration["Orchestration"]
        direction TB
        PM[oma-pm]
        ORC[oma-orchestrator]
    end

    subgraph Domain["Domain Agents"]
        direction TB
        ARC[oma-architecture]
        FE[oma-frontend]
        BE[oma-backend]
        DB[oma-db]
        MB[oma-mobile]
        DES[oma-design]
        TF[oma-tf-infra]
    end

    subgraph Quality["Quality"]
        direction TB
        QA[oma-qa]
        DBG[oma-debug]
    end

    Workflows --> Orchestration
    Orchestration --> Domain
    Domain --> Quality
    Quality --> SCM([oma-scm])

Mehr Erfahren

Detaillierte Dokumentation: vollständige technische Spec und Architektur
Unterstützte Agenten: Agenten-Support-Matrix nach IDE
Web-Docs: Guides, Tutorials und CLI-Referenz

Star History

Literatur

Liang, Q., Wang, H., Liang, Z., & Liu, Y. (2026). From skill text to skill structure: The scheduling-structural-logical representation for agent skills (Version 2) [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.24026
Chen, C., Yu, Q., Gu, Y., Huang, Z., Li, H., Liu, H., Liu, S., Liu, J., Peng, D., Wang, J., Yan, Z., Meng, F., Qin, E., Che, C., & Hu, M. (2026). The scaling laws of skills in LLM agent systems (Version 1) [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.16508

Lizenz

MIT

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