Cross-Agent Kommunikation tracken

In Multi-Agent-Systemen ist die Kommunikation zwischen Agents oft die größte Blackbox. OpenClaw macht diese Kommunikation vollständig transparent — von Message Flows über Latenz-Messungen bis hin zu Datenfluss-Audits.

Message Flow Visualization

Sequence Diagram View

OpenClaw generiert automatisch Sequenzdiagramme für jeden Multi-Agent-Trace:

User          Orchestrator    Research       Writing        Review
  │                │              │              │              │
  │─── Anfrage ──→│              │              │              │
  │                │── Query ───→│              │              │
  │                │              │── Search ──→│(external)    │
  │                │              │←─ Results ──│              │
  │                │←─ Summary ──│              │              │
  │                │              │              │              │
  │                │── Write ────────────────→│              │
  │                │              │              │── Draft ───→│
  │                │              │              │←─ Feedback ─│
  │                │              │              │── Final ───→│
  │                │←─────────────────────────── Approved ───│
  │←── Antwort ──│              │              │              │

Timeline View

Die Timeline-Ansicht zeigt parallele und sequenzielle Agent-Aktivitäten:

0ms      1000ms    2000ms    3000ms    4000ms    5000ms
├─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
Orchestrator ████                                  ████
Research        ████████████
Writing                       ██████████████
Review                                      ████████

Inter-Agent-Latenz

OpenClaw misst die Kommunikationslatenz zwischen Agents:

Latenz-Optimierung

OpenClaw erkennt Optimierungspotenzial:

Optimierung erkannt: Payload-Komprimierung
──────────────────────────────────────────
Pfad:        Orchestrator → Writing Agent
Aktuell:     5,1 KB avg. Payload (vollständige Research-Ergebnisse)
Problem:     Writing Agent nutzt nur 30% der übergebenen Daten
Empfehlung:  Relevanz-Filter vor Übergabe (Top-3 statt alle Ergebnisse)
Impact:      Payload -70%, Latenz -8ms, Token-Kosten -€120/Monat

Data Flow Audit

Für Compliance und Sicherheit trackt OpenClaw den Datenfluss zwischen Agents:

Datenfluss-Kategorisierung

data_flow_audit:
  classification:
    - category: public
      description: "Öffentlich zugängliche Informationen"
      agents: [research, writing]

    - category: internal
      description: "Interne Unternehmensdaten"
      agents: [knowledge-base, reporting]

    - category: confidential
      description: "Vertrauliche Kundendaten"
      agents: [customer-lookup, billing]
      restrictions:
        - no_external_transmission
        - encrypt_in_transit
        - log_all_access

    - category: restricted
      description: "Besonders schützenswerte Daten (PII, Finanzdaten)"
      agents: [hr-agent, finance-agent]
      restrictions:
        - no_cross_agent_sharing
        - immediate_pseudonymization
        - approval_required

Datenfluss-Graph

OpenClaw visualisiert, welche Datenkategorien zwischen Agents fließen:

Research Agent ──[public]──→ Orchestrator ──[internal]──→ Writing Agent
                                │
                                │──[confidential]──→ Customer Agent
                                │
                                └──[restricted]──✕ (blocked by policy)

Automatische Alerts bei:

• Vertrauliche Daten fließen an einen nicht-autorisierten Agent
• PII wird zwischen Agents ohne Pseudonymisierung weitergegeben
• Datenklassifizierung ändert sich während der Verarbeitung

Communication Pattern Analysis

OpenClaw analysiert Kommunikationsmuster über Zeit:

Gesunde Muster

• Hub-and-Spoke — Orchestrator als zentraler Koordinator
• Pipeline — Sequenzielle Verarbeitung (A → B → C)
• Parallel Fan-Out — Gleichzeitige Delegation an mehrere Agents

Problematische Muster

• Ping-Pong — Zwei Agents senden sich wiederholt Nachrichten (potenzielle Loop)
• Star Topology — Jeder Agent kommuniziert mit jedem (zu hohe Kopplung)
• Dead Letter — Nachrichten werden gesendet, aber nie verarbeitet
• Cascade Failure — Ein Agent-Fehler propagiert sich durch das gesamte System

Pattern Detected: Ping-Pong zwischen Writing und Review Agent
────────────────────────────────────────────────────────────
Häufigkeit: 12x in den letzten 24h
Ø Iterationen: 4,2 (normal: 1–2)
Ursache: Review Agent gibt unklares Feedback → Writing Agent korrigiert falsch → Review lehnt erneut ab
Empfehlung: Feedback-Template für Review Agent einführen (strukturiert statt Freitext)

Best Practice: Definieren Sie für jedes Multi-Agent-System ein erwartetes Kommunikationsmuster. OpenClaw warnt Sie automatisch, wenn das tatsächliche Muster abweicht — das ist oft der erste Hinweis auf emergentes Fehlverhalten.