Einen Coding-Agenten zu starten ist einfach geworden. Mehrere auch. Das eigentliche Problem beginnt, wenn es darum geht, ihre Aufgaben zu verfolgen, ihren Kontext wiederzufinden und ihre Ergebnisse zu prüfen, ohne sich zwischen den Terminals zu verlieren.

Paneflow geht von diesem Problem aus: Mehrere Agenten brauchen einen Workspace, der dafür gebaut ist, sie nachvollziehbar zu halten.

## Eine Aufgabe ist mehr als ein Terminal

Eine Aufgabe kann einen Agenten, einen Git-Branch, einen Dev-Server, Tests, ein Diff und mehrere Sessions vereinen. Wenn diese Elemente verstreut sind, musst du ihren Kontext jedes Mal neu aufbauen, wenn du das Fenster wechselst.

Paneflow bündelt sie in [einem einzigen Workspace](/blog/introducing-paneflow) und stellt diese Umgebung wieder her, wenn du zurückkommst. Du findest nicht nur ein offenes Terminal vor. Du findest die Aufgabe so, wie du sie verlassen hast.

## Agenten können sich helfen, ohne die Kontrolle zu übernehmen

Der [MCP](https://modelcontextprotocol.io)-Server von Paneflow stellt drei schreibgeschützte Tools bereit, `list_panes`, `read_pane` und `search_pane`, damit ein Agent die Ausgabe eines anderen Panes lesen kann. Er kann einen Test prüfen, nach einem Fehler suchen oder die Arbeit eines anderen Agenten einsehen, ohne dass du seinen Inhalt kopieren und einfügen musst.

Diese Brücke bleibt bewusst schreibgeschützt. Agenten können Kontext teilen, aber sie können keine Befehle füreinander eingeben. Du behältst die Kontrolle über Entscheidungen und Aktionen.

## Ein lokales Werkzeug, das du verstehen kannst

Paneflow läuft lokal, ohne Konto und ohne Telemetrie. Sein Code ist unter der [GPL-3.0-or-later](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html)-Lizenz verfügbar.

Diese Entscheidung ist einfach: Der Workspace, der deine Agenten ausführt und den Kontext deiner Arbeit enthält, muss schnell, transparent und unter deiner Kontrolle bleiben.

## Probiere diesen Ansatz bei deinem nächsten Projekt aus

Lade Paneflow herunter und bringe die Agenten, Terminals und Werkzeuge deiner nächsten Aufgabe in einem einzigen Workspace zusammen.