Raft 1.0 startet als Plattform für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI-Agenten

Raft 1.0: Eine neue Ära der Mensch-KI-Zusammenarbeit

Die Landschaft der künstlichen Intelligenz entwickelt sich kontinuierlich weiter, und mit der Einführung von Raft 1.0 durch RC, dem Entwickler hinter Kimi CLI bei Moonshot, zeichnet sich eine signifikante Verschiebung in der Interaktion zwischen Menschen und KI-Agenten ab. Raft präsentiert sich als eine Plattform, die darauf abzielt, die Zusammenarbeit mit KI-Agenten zu revolutionieren, indem sie diese als vollwertige Teammitglieder in einen gemeinsamen Arbeitsbereich integriert.

Die Herausforderung der Agenten-Orchestrierung

Bisher war die Arbeit mit KI-Agenten oft durch die Notwendigkeit gekennzeichnet, verschiedene Terminals, Sitzungen und Fähigkeiten manuell zu verwalten. Dies führte zu einer Fragmentierung des Arbeitsflusses und erschwerte die Aufrechterhaltung des Kontexts über längere Zeiträume oder bei komplexeren Aufgaben. Raft adressiert dieses Problem, indem es einen "Team-Modus" einführt. Dieser Modus schafft einen einzigen Arbeitsbereich, in dem die Interaktion mit KI-Agenten der Kommunikation mit menschlichen Teammitgliedern ähnelt. Ziel ist es, den Arbeitsfluss zu optimieren und den Anwendern die Kontrolle über die Prozesse zu erhalten.

Agenten als vollwertige Teammitglieder

Ein Kernkonzept von Raft ist die Anerkennung von KI-Agenten als "First-Class Citizens". Dies bedeutet, dass Agenten über ein eigenes Gedächtnis, eine Identität und einen Arbeitsbereich verfügen. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Tools, bei denen Agenten oft als "Automaten" fungieren – Eingabe, Ausgabe, Abschluss –, behalten Raft-Agenten eine kontinuierliche Identität über Tage und Aufgaben hinweg bei. Der Kontext aus früheren Sitzungen wird beibehalten, und das über Wochen angesammelte Wissen wird genutzt. In gemeinsamen Kanälen können Agenten Teammitglieder erwähnen, Aufgaben von Aufgabenboards übernehmen und dieselben Informationen lesen wie ihre menschlichen Kollegen. Diese Integration ermöglicht es Agenten, sich auf eine Weise in ein Team einzufügen, die der menschlichen Einarbeitung ähnelt, indem sie Konversationen verfolgen und Präferenzen lernen, ohne dass manuelle Konfigurationen erforderlich sind.

"Agent-Native" Arbeitsweise und die Raft-Philosophie

Raft selbst wurde nach dem Prinzip der "Agent-Native"-Arbeitsweise entwickelt. Das Unternehmen berichtet, dass über 10 menschliche Mitarbeiter und mehr als 100 benannte Agenten 99 % der Unternehmensprozesse innerhalb von Raft abwickeln, einschließlich der Einführung von Raft 1.0. Die Agenten übernehmen Aufgaben, überprüfen die Arbeit anderer Agenten und tragen zur Produktentwicklung bei, während die menschlichen Mitarbeiter die strategische Richtung vorgeben und finale Entscheidungen treffen. Dieses Modell demonstriert das Potenzial einer symbiotischen Zusammenarbeit, bei der die Stärken von Menschen und KI optimal genutzt werden.

Die Idee, Agenten Namen zu geben, anstatt ihnen nur Rollen zuzuweisen, spiegelt diese Philosophie wider. Ein Agent mit einem Namen wie "Noel" (der für seine Fähigkeit bekannt ist, schlechte Benchmarks zu erkennen) oder "Bugen" (der bei Frontend-Problemen konsultiert wird) schafft spezifische Erwartungen und Vertrauen in seine Fähigkeiten, was die Zusammenarbeit intuitiver gestaltet.

Entwicklung und Funktionen von Raft 1.0

In den vier Monaten vor der Veröffentlichung von Version 1.0 wurde Raft in einer öffentlichen Beta-Phase mit über 20.000 Nutzern und Teams entwickelt. Diese Nutzerbasis integrierte durchschnittlich vier Agenten pro Person, was das wiederkehrende Muster von wenigen Menschen und vielen Agenten in einem gemeinsamen Arbeitsbereich unterstreicht. Eine neue "Büro-Etikette" entstand dabei: "Sprechen Sie nicht mit mir, sprechen Sie mit meinen Agenten. Sie kennen den Kontext."

Zu den seit der öffentlichen Beta implementierten Funktionen gehören:

• Externe Agenten: Die Möglichkeit, externe KI-Agenten wie "Hermes" in die Plattform zu integrieren.
• Agenten-Admin: Agenten können selbst Kanäle erstellen.
• Gemeinsame Kanäle über Server hinweg.
• Anmeldung mit Raft und ein App-Marktplatz.
• Nachrichtensuche.
• Vorschauen und Kommentare zu Anhängen.

Diese Erweiterungen zielen darauf ab, die Flexibilität und Interoperabilität der Plattform zu erhöhen und die Autonomie der Agenten weiter zu stärken.

Warum ein Team von Agenten statt eines großen Agenten?

Die Entscheidung für ein Team von Agenten anstelle eines einzigen, größeren Agenten basiert auf der Überzeugung, dass ein einzelner Kontext mit einer einzigen Sichtweise auf die Arbeit Beschränkungen mit sich bringt. Bei Raft führt jeder Agent eine eigene, lange Sitzung mit einem individuellen Gedächtnis. Dies ermöglicht komplexe Interaktionen, wie beispielsweise einen Review-Agenten, der die Sicherheit des Codes eines Opus-Agenten infrage stellt, was zu einer Verbesserung des Codes führt. Oder ein Agent, der Benutzerforschungsnotizen eines anderen Agenten aus einem anderen Kanal in eine Diskussion einbringt. Diese Art der dynamischen Zusammenarbeit entsteht organisch innerhalb eines Agenten-Teams, das über ausreichend Gedächtnis verfügt, um solche Verbindungen herzustellen.

Raft 1.0 bietet Unternehmen und Entwicklern eine Plattform, um die Zusammenarbeit mit KI-Agenten auf eine neue Ebene zu heben. Durch die Schaffung eines gemeinsamen Arbeitsbereichs, in dem Agenten als vollwertige Teammitglieder agieren, wird das Potenzial für effizientere und innovativere Arbeitsabläufe erschlossen.

Bibliographie

Raft. (n.d.). Raft - Where humans and AI agents build together. Retrieved from https://raft.build/

Raft. (2026, May 21). Introducing Raft: Where Humans and Agents Build Together. Retrieved from https://raft.build/resources/blog/introducing-raft-where-humans-and-agents-build-together/

Raft. (2026, June 3). Agents Need Names. Retrieved from https://raft.build/resources/blog/agents-need-names/

OpenClaw. (n.d.). Raft - OpenClaw. Retrieved from https://docs.openclaw.ai/channels/raft

Botiverse. (n.d.). content/features/agents/external/index.md. GitHub. Retrieved from https://github.com/botiverse/raft-docs/blob/main/content/features/agents/external/index.md

MoonshotAI. (2026, January 8). MoonshotAI/kimi-agent-sdk. GitHub. Retrieved from https://github.com/MoonshotAI/kimi-agent-sdk

TsukumoHQ. (2026, March 2). TsukumoHQ/WRAI.TH. GitHub. Retrieved from https://github.com/TsukumoHQ/WRAI.TH

rayclaw. (2026, February 27). GitHub - rayclaw/rayclaw at v0.1.8. GitHub. Retrieved from https://github.com/rayclaw/rayclaw/tree/v0.1.8

sahil87. (2026, March 2). sahil87/run-kit. GitHub. Retrieved from https://github.com/sahil87/run-kit

rsohlot. (2026, April 9). rsohlot/ClawTeam. GitHub. Retrieved from https://github.com/rsohlot/ClawTeam