Amazon hat gerade den vollständigen Fehlerbericht-Datensatz seiner KI-Agenten veröffentlicht, die den AWS-Emulator entwickeln.

19.244 Berichte. 21 Tage. Keine menschliche Aufsicht.

Der Clou? Sie verwendeten ein striktes Format, damit Agenten die Fehler der anderen eindeutig beheben konnten.

12.701 Fehler wurden automatisch von anderen Agenten behoben
2.943 Berichte an einem einzigen Tag eingereicht
Nur 5 von Menschen verfasst

Jeder Bericht folgt derselben Struktur:

Titel: Was in einer Zeile schiefläuft
Schweregrad
Genaue Stelle (Funktion/Endpunkt)
Ursachenaufschlüsselung (Format 1 von N, falls mehrere Ursachen vorliegen)
Erwartetes und tatsächliches Verhalten
Warum es wichtig ist (Auswirkungen auf Nutzer)
Ansatz zur Behebung (nicht der Patch)
Ausgabe des fehlschlagenden Tests
Schritte zur Reproduktion
Abnahmekriterien (genaue Tests, die bestehen müssen)

Wichtige Regel: Eine Ursache pro Abschnitt. Beim Beheben den Code ändern, niemals die Tests. Nichts wird ausgeliefert, bevor die Abnahmetests bestanden sind.

So lässt sich autonome Entwicklungsarbeit skalieren. Kein Rätselraten. Kein Hin und Her. Nur umsetzbare Klarheit.

Wenn du Agentensysteme entwickelst, füge das in deine AGENTS.md ein und sieh zu, wie die Koordinationskosten gegen null sinken.