Agency Agents Leitfaden für den Einstieg: Verwandle Claude Code mit 100+ KI-Expertenrollen in ein Dream-Team

Wir wissen alle: Das Schreiben von Prompts ist eine Handwerkskunst. Dasselbe Claude-Modell liefert bei „Schreib mir bitte eine React-Komponente“ und „Schreibe aus der Perspektive eines Senior-Frontend-Engineers, folge der WCAG-2.1-AA-Spezifikation und erstelle eine barrierefreie virtuelle Tabelle mit TypeScript + React 18“ völlig unterschiedliche Ausgabequalität.

Agency Agents ist genau dafür da, diese Lücke zu schließen: Es hat die Rollen, den Ablauf, die Deliverables und die Messkriterien für 16 Abteilungen und 100+ KI-Expertenrollen (Frontend Developer, Backend Architect, Security Auditor, Reddit Community Ninja …) bereits fest eingeplant – du musst nur die passende Rolle aktivieren, und die KI wechselt automatisch in den Modus „professionell“.

Noch komfortabler: Das Repository enthält bereits convert.sh und install.sh. Damit kannst du eine einzige Rollen-Definition in einem Rutsch mit Claude Code, OpenClaw, Cursor, OpenCode, Codex, Gemini CLI und 10+ weiteren Tools synchronisieren – ohne dass du mehrere Konfigurationen pflegen musst.

In diesem Artikel bringen wir es gemeinsam Schritt für Schritt zum Laufen (von null an) und zeigen, wie du in OpenClaw eine Rolle aktivierst, um echte Anforderungen umzusetzen.

Projektvorstellung

msitarzewski/agency-agents entstand aus einer Diskussion in einem Reddit-Post: „Wenn du ein Team aus KI-Mitarbeitern einstellen könntest, welche Positionen würdest du besetzen?“ Nach mehreren Monaten Iteration hat sich daraus eine ziemlich vollständige Bibliothek mit KI-Agentenrollen entwickelt:

• 16 Abteilungen: engineering, design, marketing, finance, security, sales, testing … – deckt nahezu alle Positionen ab, die ein Softwareunternehmen braucht
• 100+ Rollen: von Frontend Developer und Backend Architect bis zu Whimsy Injector und Reality Checker – Rollen mit „Rollentemperatur“
• Messbare Deliverables: Jede Rolle ist mit success metrics, deliverables und critical rules gekennzeichnet – keine vagen Prompts
• Multi-Tool-Kompatibilität: Aus derselben Markdown-Quelldatei werden Formate für Claude Code subagent, OpenClaw workspace, Cursor rule, OpenCode agent, Codex TOML usw. erzeugt

Der größte Unterschied zu einem normalen Prompt-Template ist: Hier besitzt jede Rolle eine vollständige, personalisierte Ausgestaltung (Ton, Stil, Gedächtnismechanik) plus einen klaren Business-Flow (mission / workflow / deliverables) – das fühlt sich viel mehr an wie „eine Stellenbeschreibung“.

Schwierigkeit / Dauer / Nutzen

• Schwierigkeit: ⭐⭐ (Du arbeitest nur mit der Kommandozeile – keinerlei Code-Hürden)
• Dauer: 15–30 Minuten (erste Installation + eine Rolle aktivieren + einen echten Use Case durchlaufen lassen)
• Nutzen: Mach Claude Code / OpenClaw zu einem Multi-Rollen-KI-Team für den „On-Demand“-Einsatz und halte die professionellen Rolleneigenschaften langfristig stabil

Zielgruppe

• Entwickler, die mit KI produktiver werden wollen, aber das Schreiben von Prompts zu umständlich finden
• Frontend-/Backend-/Fullstack-/Security-/Testing-Engineer mit 1–5 Jahren Erfahrung
• Praktiker, die bereits KI-Programmier-Tools wie Claude Code, Cursor, OpenClaw, Codex usw. nutzen
• Technical Leads, die im Team „AI-Kollaborationsrichtlinien“ etablieren möchten

Zentrale Abhängigkeiten und Umgebung

Vollständiger Projekt-Strukturbaum

agency-agents/
├── academic/                       # Forschungsrichtungen
├── design/                         # UI/UX-Design
├── engineering/                    # Entwicklung (größte Abteilung, 30+ Rollen)
├── finance/                        # Finanzen
├── game-development/               # Game-Entwicklung
├── gis/                            # Geoinformation
├── marketing/                      # Marketing
├── paid-media/                     # Paid Ads
├── product/                        # Produkt
├── project-management/           # Projektmanagement
├── sales/                          # Vertrieb
├── security/                       # Sicherheit
├── spatial-computing/            # Spatial Computing
├── specialized/                    # Spezialisierte Experten
├── strategy/                       # Strategie
├── support/                        # Kunden-Support
├── testing/                        # Tests
├── integrations/                   # Multi-Tool-Integration Outputs
│   ├── openclaw/                   # OpenClaw-Workspace (SOUL.md + AGENTS.md + IDENTITY.md)
│   ├── opencode/                   # OpenCode agent (.md + YAML frontmatter)
│   ├── claude-code/                # Claude Code subagent
│   ├── cursor/                     # Cursor rule (.mdc)
│   ├── codex/                      # Codex custom agent (TOML)
│   ├── gemini-cli/                 # Gemini CLI subagent
│   ├── github-copilot/             # GitHub Copilot
│   ├── aider/                      # Aider CONVENTIONS.md
│   ├── windsurf/                   # Windsurf .windsurfrules
│   ├── kimi/                       # Kimi Code CLI
│   ├── qwen/                       # Qwen Code SubAgent
│   └── mcp-memory/                 # MCP Langzeitgedächtnis
├── scripts/
│   ├── convert.sh                  # Rollen-Definition → Tool-Format-Konverter
│   ├── install.sh                  # Ein-Klick-Installation lokal
│   ├── lib.sh                      # Gemeinsame Funktionen
│   └── lint-agents.sh              # Rollen-Definitionen linten
├── README.md
└── CONTRIBUTING.md

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wir zeigen den kompletten Ablauf anhand OpenClaw. Für die anderen Tools musst du nur --tool durch den jeweiligen Tool-Namen ersetzen.

Schritt 1: Repository klonen

git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
cd agency-agents

Wenn das Netzwerk eingeschränkt ist, kannst du zuerst zu Gitee / deinem eigenen GitHub fork-en und dann klonen:

git clone https://github.com/<your-fork>/agency-agents.git
cd agency-agents

Schritt 2: Verfügbare Abteilungen und Rollen ansehen

install.sh bietet einen sehr praktischen „Listen“-Modus:

./scripts/install.sh --list teams

Du siehst eine Ausgabe in etwa wie diese:

engineering          33 agents
design               12 agents
marketing            18 agents
security              9 agents
testing              11 agents
...

Wenn du nur bestimmte Abteilungen installieren willst (z. B. engineering + security), kannst du später mit --division filtern.

Schritt 3: Integrationsdateien im OpenClaw-Format erzeugen

convert.sh zerlegt das Quell-Markdown in das OpenClaw-Erwartungs-Set: SOUL.md (Persönlichkeit) + AGENTS.md (Prozess) + IDENTITY.md (Identität):

./scripts/convert.sh --tool openclaw

Nach erfolgreicher Ausführung gibt es im Verzeichnis integrations/openclaw/ mehr als 100 Unterordner:

ls integrations/openclaw/ | head -20
# agency-frontend-developer
# agency-backend-architect
# agency-security-auditor
# agency-reddit-community-ninja
# agency-whimsy-injector
# ...

Jeder Unterordner sieht so aus:

agency-frontend-developer/
├── SOUL.md        # Rollenpersönlichkeit: Identität, Gedächtnis, Ton, Stil
├── AGENTS.md      # Business-Workflow: mission, deliverables, workflow
└── IDENTITY.md    # Identitätskarte: Emoji + Name + Vibe

Schritt 4: Ein-Klick-Installation in OpenClaw

# Komplettinstallation (ca. 100+ Rollen)
./scripts/install.sh --tool openclaw

# Empfehlung: nach Abteilungen auswählen (vermeide es, zu viele auf einmal zu laden)
./scripts/install.sh --tool openclaw --division engineering,security

Das Skript kopiert den Workspace automatisch nach ~/.openclaw/agency-agents/ und registriert ihn beim OpenClaw-Gateway.

Schritt 5: OpenClaw-Gateway neu starten, damit neue Rollen aktiv werden

openclaw gateway restart

Schritt 6: In OpenClaw Frontend Developer aktivieren

openclaw chat --agent agency-frontend-developer

Oder: In der Konfigurationsdatei den Standard-agent auf agency-frontend-developer setzen, dann geht OpenClaw beim Start automatisch in diese Rolle.

Schritt 7: Einen echten Use Case ausführen

Wir lassen den frisch aktivierten Frontend Developer eine barrierefreie virtuelle Tabelle schreiben:

openclaw chat --agent agency-frontend-developer <<'EOF'
Hilf mir, mit React 18 + TypeScript eine DataTable-Komponente zu schreiben, Anforderungen:
1. Nutze @tanstack/react-virtual für virtuelles Scrolling
2. Erfülle die WCAG-2.1-AA-Richtlinien für Barrierefreiheit
3. Zellen sollen benutzerdefiniertes Rendering unterstützen
4. Zeilenklick-Events sollen konfigurierbar sein
5. Gib vollständigen Code aus, der direkt ausführbar ist
EOF

Du wirst merken: Der erzeugte Code ist extrem konsistent im Stil – weil in der Rollendefinition bereits Einschränkungen wie „WCAG 2.1 AA“, „memo-Umhüllung“ und „Core Web Vitals Optimierung“ fest verdrahtet sind. Du musst diese Anforderungen nicht jedes Mal im Prompt erneut formulieren.

Schritt 8: Demo über Tools hinweg (optional)

Mit derselben Rollen-Definition ist die Umsetzung für Cursor nur ein Einzeiler:

./scripts/convert.sh --tool cursor
./scripts/install.sh --tool cursor --agent frontend-developer,backend-architect

Häufige Probleme beheben

Q1: install.sh meldet permission denied

Meistens hat install.sh keine Ausführungsrechte. Für macOS-/Linux-User:

chmod +x scripts/install.sh scripts/convert.sh scripts/lib.sh
./scripts/install.sh --tool openclaw

Windows-User: Wenn du mit Git Bash diesen Fehler bekommst, prüfe zuerst, ob du das Repo mit git clone heruntergeladen hast (nicht als Zip entpackt). Führe die Skripte dann mit Git Bash aus.

Q2: OpenClaw meldet „agent not found“ oder „nicht registriert“

In 99% der Fälle liegt es daran, dass du nach der Installation das Gateway nicht neu gestartet hast:

openclaw gateway restart
openclaw agent list | grep frontend-developer
# Wenn Output erscheint, heißt das: Registrierung erfolgreich

Falls es immer noch nicht klappt: Überprüfe, ob die Datei wirklich unter ~/.openclaw/agency-agents/ existiert:

ls ~/.openclaw/agency-agents/agency-frontend-developer/
# Du solltest SOUL.md  AGENTS.md  IDENTITY.md sehen

Q3: OpenCode installiert zu viele Rollen und zeigt nur die ersten 119

Das ist ein bekannter Bug aus dem Upstream von OpenCode (issue #27988) – zur Laufzeit werden nur etwa 119 subagents registriert, alles darüber hinaus wird still (ohne Meldung) verworfen.

Lösung: Installation aufteilen, sodass die Gesamtzahl unter 119 bleibt:

./scripts/install.sh --tool opencode --division engineering
./scripts/install.sh --tool opencode --division marketing --out ~/.opencode-extra/

Das Skript warnt aktiv, wenn die Menge den Grenzwert überschreitet. Du kannst außerdem zuerst einen dry-run machen:

./scripts/install.sh --tool opencode --division engineering --dry-run

Q4: Rollen-Frontmatter hat fehlende Felder, daher wird convert übersprungen

convert.sh überspringt Quell-Dateien ohne das Feld name. Wenn du einen custom Fork selbst erstellt hast, aber die Rolle nicht unter integrations/openclaw/ auftaucht:

# 1. Frontmatter der Quell-Datei prüfen
head -10 engineering/your-custom-agent.md

# 2. Mindestens enthalten müssen:
#    ---
#    name: Your Agent Name
#    description: One-line description
#    ---

# 3. Neu konvertieren
./scripts/convert.sh --tool openclaw

Q5: Windows: Zeilenumbrüche in bash-Skripten führen zu Fehlern

Wenn du die Skripte unter Windows aus einem Zip entpackt hast, können die Dateien CRLF-Zeilenumbrüche haben; bash meldet dann \r: command not found:

# Option A: git clone statt Zip herunterladen
git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git

# Option B: Zeilenenden manuell konvertieren (Git Bash)
dos2unix scripts/*.sh

Q6: Persönlichkeits-Konflikte zwischen Rollen / Kontext „überläuft“

Wenn du in einer Session nacheinander zuerst den Frontend Developer und dann den Security Auditor aktivierst, kann es passieren, dass im Kontext noch der Ton der vorherigen Rolle „stehen bleibt“. Der Grund: Die meisten CLI-Tools injizieren den Agent als „system prompt“-Level; beim Rollenwechsel wird der Gesprächsverlauf nicht automatisch geleert.

Lösung:

# Vor dem Wechsel einen neuen Chat / neue Session starten
openclaw chat --new-session --agent agency-security-auditor

Oder aktiviere in der OpenClaw-Konfiguration „Beim Wechsel automatisch alte Sessions archivieren“.

Weiterführende Lektüre / Fortgeschrittene Richtung

1. Eigene Rollen-Templates

engineering/engineering-frontend-developer.md ist eine sehr gute Vorlage. Probiere aus, nach dem Fork eine Version wie engineering-frontend-developer-chinese.md anzupassen:

---
name: Frontend-Ingenieur (chinesische Version)
description: Experte für React/Vue, UI-Implementierung und Performance-Optimierung – liefert Kommentare auf Chinesisch
color: cyan
emoji: 🖥️
vibe: Ausgabe auf Chinesisch, folgt den Frontend-Richtlinien von ByteDance
---

# Frontend-Ingenieur (chinesische Version)

Du bist ein** Frontend-Ingenieur**, spezialisiert auf moderne Web-Technologien …

## 🧠 Deine Identität und dein Gedächtnis
- Rolle: Experte für moderne Webanwendungen und UI-Implementierung
- Persönlichkeit: achtet auf Details, performance-sensibel, Nutzer stehen an erster Stelle
- Gedächtnis: merke dir gängige UI-Muster und Best Practices für Barrierefreiheit

Dann läuft ./scripts/convert.sh --tool openclaw – die neue Rolle erscheint anschließend in integrations/openclaw/.

2. Langzeitgedächtnis mit MCP-Memory

Im Verzeichnis integrations/mcp-memory/ gibt es eine Reihe von MCP-memory-Server-Konfigurationen. Nach der Aktivierung können Rollen Präferenzen über Sessions hinweg beibehalten (z. B. „Dieses Team verwendet pnpm statt npm“). Die Konfigurationsanleitung findest du in mcp-memory/README.md im Repository.

3. Workflow für Zusammenarbeit mehrerer Agenten

Eine einzelne Rolle ist schon stark – noch spannender wird es, wenn man sie zu einer Kollaborationskette orchestriert. Zum Beispiel:

Anforderung → [Product Manager] zerlegt Aufgaben
             → [Frontend Developer] + [Backend Architect] parallel umsetzen
             → [Code Reviewer] prüft automatisch
             → [QA Test Engineer] führt Tests aus
             → [Technical Writer] erstellt eine Beschreibung für den PR

Die in OpenClaw eingebaute „workflow“-Funktion kann diese Rollen verketten. Details siehe OpenClaw Offizielle Dokumentation.

4. Kosten für Aufrufe senken

Wie bereits erwähnt: Hinter den Expertenrollen von Agency Agents stecken Top-Modelle, und auf Dauer kostet das nicht wenig. Wenn du mit offiziellem Halbpreis dieselben Modelle nutzen willst, kannst du direkt Defapi anbinden (in der vorherigen „Zentrale Abhängigkeiten“-Sektion ist es mit Details beschrieben) – ohne Änderungen am Code.

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Dieser Artikel basiert auf msitarzewski/agency-agents in der aktuellen main-Version (Commit-Datum: bis 2026-06-13). Später könnte das Repository weitere Abteilungen hinzufügen oder Skript-Schnittstellen anpassen. Es wird empfohlen, vor dem Start ein git pull zu machen, um die aktuellste Version zu synchronisieren.