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Meta-Harness für KI-Agenten: Databricks veröffentlicht Omnigent als Open Source
Der Meta-Harness Omnigent vereint KI-Agenten wie Claude Code und Codex unter einer gemeinsamen Policy- und Kollaborationsschicht – unter Apache-2.0-Lizenz.
Databricks hat mit Omnigent ein neues Open-Source-Werkzeug vorgestellt, das als sogenannter Meta-Harness über bestehenden KI-Agenten wie Claude Code, Codex oder eigenen, in YAML-definierten Agenten sitzt. Das unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlichte Projekt soll eine einheitliche Schicht für Komposition, Governance und Zusammenarbeit bei Multi-Agenten-Workflows bereitstellen. Omnigent richtet sich damit an Engineering-Teams, die heterogene Agenten-Set-ups zentral steuern wollen, statt für jeden Provider eigene Integrations- und Sicherheitslösungen zu pflegen.
Wie das Unternehmen in seinem Blogbeitrag zur Vorstellung von Omnigent erläutert, stammt die Motivation aus der eigenen praktischen Arbeit mit Agenten in einem rund 5000-köpfigen Engineering-Team sowie aus tausenden Agentenprojekten für Kunden. Die Erkenntnis: Der entscheidende Fortschritt beim Agent-Engineering verschiebt sich vom einzelnen Modell hin zu Teams aus spezialisierten Agenten. Anthropic etwa setze für sein Research-Produkt auf einen Lead-Agenten mit parallelen Sub-Agenten. Die auf KI für die Rechtsbranche zugeschnittene Anwendung Harvey kombiniere ein Open-Source-Worker-Modell mit einem Frontier-Advisor und sei so in der Lage, ein einzelnes Frontier-Modell in puncto Qualität und Kosten zu schlagen. Databricks selbst lässt sein Produkt Genie unterschiedliche LLMs für Planung, Suche und Codegenerierung nutzen.
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Omnigent kapselt beliebige Agenten – ob terminalbasierte Coding-Harnesses wie Claude Code, Codex, Pi und Cursor oder SDK-basierte wie OpenAI Agents und Claude SDK – in einem sogenannten Runner mit Sandbox-Session und einheitlicher API. Der Datenaustausch folgt einem simplen Prinzip: Nachrichten und Dateien fließen hinein, Textstreams und Tool-Calls heraus. Ein zentraler Server stellt darüber hinaus Policies, das Session-Management und Sharing-Funktionen bereit. Sessions lassen sich über das Terminal, lokale Web-UI (standardmäßig unter http://localhost:6767), eine macOS-Desktop-App, mobile Browser und APIs parallel nutzen.
Der Vorteil gegenüber etablierten Orchestrierungstools liegt Databricks zufolge in der strikten Trennung von Geschäftslogik und Governance. Klassische Agentenplattformen koppeln Sicherheitslogik meist eng an Prompts oder den Code eines spezifischen Frameworks. Omnigent verlagert Policies auf die Meta-Ebene – sie gelten konsistent über alle angebundenen Harnesses und Modelle hinweg, unabhängig davon, ob ein Team gerade Claude Code, Codex oder einen eigenen Runtime-Agenten nutzt. Agenten werden deklarativ in YAML-Dateien definiert, ein Harness- oder Modellwechsel ist mit einer einzigen Zeilenänderung möglich. Das Omnigent-GitHub-Repository enthält neben dem Quellcode auch Beispielagenten für typische Coding-Workflows.
Besonders ausführlich dokumentiert Databricks die Built-in-Policies für Sicherheit und Kostenkontrolle. Anders als einfache Allow/Deny-Mechanismen verfolgen diese dynamisch den Sitzungszustand und treffen kontextabhängige Entscheidungen. So kann eine Policy beispielsweise erzwingen, dass ein Agent nach dem Download eines neuen npm-Pakets vor einem git push eine Bestätigung durch einen Menschen einholen muss.
Für den Einsatz in regulierten Branchen sind die Policies granular konfigurierbar: Die Richtlinie enforce_sandbox erlaubt es, für Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen unterschiedliche Sandbox-Konfigurationen mit spezifischen Dateipfaden, Netzwerkregeln und Schreibrechten durchzusetzen. Dedizierte Policies für GitHub,