In einer von KI-Agenten-Frameworks überschwemmten Landschaft verfolgt das Gliding Horse-Projekt einen erfrischend prinzipientreuen Ansatz. Anstatt dem neuesten Trend hinterherzulaufen, baut es auf etablierten Methoden auf: 5W2H (Wer, Was, Wann, Wo, Warum, Wie, Wie viel) für die Aufgabenzerlegung, JSON-LD für die strukturierte Kontextdarstellung und den PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) für die Ausführung. Diese Kombination schafft ein 'Harness', das nicht nur ausführbar, sondern auch überprüfbar und entwickelbar ist. Die Verwendung von JSON-LD ist besonders klug, da sie es Agenten ermöglicht, Wissensgraphen in einem Standardformat zu teilen und darüber zu schlussfolgern, was Interoperabilität ermöglicht. Für Entwickler, die komplexe autonome Systeme bauen, bietet dieses Design eine solide Grundlage, die Klarheit und Wartbarkeit über Hype stellt.
Das Gliding Horse Agent OS führt einen strukturierten Ansatz für das Design von KI-Agenten ein, der 5W2H-Aufgabenontologien, JSON-LD für Kontext und PDCA-Ausführungsmodelle verwendet. Dies steht im Gegensatz zu trendgetriebenen Frameworks und bietet eine überprüfbarere und entwickelbarere Architektur für autonome Agenten.