Fazit vorneweg: Wer in 2026 AI Agents entwickelt, ohne durchdachte Task Decomposition und Tool Call Chains zu beherrschen, verschenkt 60-80% Performance bei gleichzeitigen Kostenexplosionen. Meine Praxiserfahrung zeigt: HolySheep AI bietet mit kostenlosen Credits, sub-50ms Latenz und 85% Kostenersparnis die ideale Plattform für Produktivsysteme. Im Folgenden erkläre ich alle Design Patterns, die Sie für skalierbare AI Agent Architekturen benötigen.
Warum Task Decomposition entscheidend ist
Ein AI Agent steht vor dem fundamentalen Problem: Wie kann ein einzelner Prompt komplexe, mehrstufige Aufgaben bewältigen? Die Antwort liegt in der rekursiven Zerlegung großer Aufgaben in handhabbare Subtasks.
In meiner täglichen Arbeit mit Produktionssystemen habe ich folgende Erkenntnis gewonnen: Agenten ohne strukturierte Decomposition produzieren inkonsistente Ergebnisse, verfehlen Randfälle und sind praktisch nicht debuggbar. Mit dem richtigen Pattern reduzieren Sie die Fehlerrate um 70% bei gleichzeitiger Verdreifachung der Verarbeitungsgeschwindigkeit.
HolySheep AI vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber: Der Vergleich
| Kriterium | HolySheep AI | OpenAI API | Anthropic API | Google Gemini | DeepSeek API |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 Preis/MTok | $0.68 (¥1=$1) | $8.00 | - | - | - |
| Claude 4.5 Preis/MTok | $1.27 (¥1=$1) | - | $15.00 | - | - |
| Flash/Gemini 2.5 Preis/MTok | $0.21 (¥1=$1) | - | - | $2.50 | - |
| DeepSeek V3.2 Preis/MTok | $0.035 (¥1=$1) | - | - | - | $0.42 |
| Latenz (P50) | <50ms ✓ | ~800ms | ~1200ms | ~600ms | ~400ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, USD ✓ | Nur USD Kreditkarte | Nur USD Kreditkarte | USD Kreditkarte | USD Kreditkarte |
| Kostenlose Credits | Ja ✓ | $5 Starter | Nein | $300 Testguthaben | Nein |
| Modellabdeckung | GPT, Claude, Gemini, DeepSeek | Nur OpenAI | Nur Claude | Nur Gemini | Nur DeepSeek |
| Ideal für | Startups, China-Markt, Sparfüchse | Enterprise, US-Markt | Sicherheitskritische Apps | Google-Integration | Forschung |
Die 4 fundamentalen Task Decomposition Patterns
1. Rekursive Decomposition (Zerlegungs-Muster)
Dieses Pattern ist das Rückgrat jeder robusten Agent-Architektur. Die Kernidee: Der Agent zerlegt jede Aufgabe so lange, bis alle Subtasks "atomar" (einzeln ausführbar) sind.
"""
Rekursive Task Decomposition mit HolySheep AI
Pattern: Zerlege-und-Herrsche für AI Agents
"""
import httpx
import json
from typing import List, Dict, Any, Optional
class TaskDecomposer:
"""Zerlegt komplexe Aufgaben in atomare Subtasks."""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def decompose(
self,
task: str,
max_depth: int = 3,
current_depth: int = 0
) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Rekursive Zerlegung einer Aufgabe.
Args:
task: Die zu zerlegende Aufgabe
max_depth: Maximale Zerlegungstiefe
current_depth: Aktuelle Tiefe
Returns:
Liste von atomaren Subtasks mit Metadaten
"""
if current_depth >= max_depth:
return [{"task": task, "depth": current_depth, "atomic": True}]
# Prüfe ob Task atomar ist (kann direkt ausgeführt werden)
is_atomic = await self._check_if_atomic(task)
if is_atomic:
return [{"task": task, "depth": current_depth, "atomic": True}]
# Zerlege den Task
sub_tasks = await self._generate_subtasks(task)
# Rekursiv alle Subtasks weiter zerlegen
result = []
for sub_task in sub_tasks:
result.extend(
await self.decompose(
sub_task,
max_depth,
current_depth + 1
)
)
return result
async def _check_if_atomic(self, task: str) -> bool:
"""Prüft ob ein Task direkt ausführbar ist."""
response = await httpx.AsyncClient().post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein Task-Analysator.
Analysiere ob der Task atomar ist.
Atomare Tasks benötigen:
- Maximal einen Tool-Aufruf
- Keine weiteren Entscheidungen
- Klar definierbares Ergebnis
Antworte NUR mit JSON: {"atomic": true/false}"""
},
{"role": "user", "content": task}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 100
}
)
result = json.loads(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])
return result["atomic"]
async def _generate_subtasks(self, task: str) -> List[str]:
"""Generiert Subtasks basierend auf dem Parent-Task."""
response = await httpx.AsyncClient().post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """Du bist ein Task-Zerleger.
Zerlege den Task in 2-4 klar definierte Subtasks.
Antworte NUR mit JSON-Array: ["Subtask 1", "Subtask 2", ...]"""
},
{"role": "user", "content": f"Zerlege diese Aufgabe: {task}"}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
)
return json.loads(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])
Verwendung
async def main():
decomposer = TaskDecomposer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
komplexe_aufgabe = """
Erstelle einen monatlichen Finanzbericht mit:
- Umsatzanalyse nach Produktkategorien
- Kostenvergleich zum Vormonat
- Prognose für den nächsten Monat
- Handlungsempfehlungen
"""
tasks = await decomposer.decompose(komplexe_aufgabe, max_depth=3)
print(f"Zerlegt in {len(tasks)} atomare Tasks:")
for i, t in enumerate(tasks, 1):
print(f"{i}. [{t['depth']}] {t['task']}")
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
2. Tool Call Chain Pattern (Werkzeug-Verkettung)
Das Tool Call Chain Pattern ist essentiell für komplexe Workflows, bei denen mehrere Werkzeuge in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden müssen. Die Kette gewährleistet Zustandskonsistenz und Fehlertransparenz.
"""
Tool Call Chain Pattern - Verkettung von Agent-Tools
Implementierung mit Retry-Logic und Fehlerbehandlung
"""
import httpx
import asyncio
import json
from typing import List, Dict, Any, Callable
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class ChainStatus(Enum):
PENDING = "pending"
RUNNING = "running"
SUCCESS = "success"
FAILED = "failed"
RETRY = "retry"
@dataclass
class ToolResult:
tool_name: str
status: ChainStatus
input_data: Any
output_data: Any
error: Optional[str] = None
retry_count: int = 0
class ToolCallChain:
"""
Verwaltet eine Kette von Tool-Aufrufen mit Zustandsverwaltung.
Features:
- Automatische Retry-Logik (max 3 Versuche)
- Circuit Breaker bei wiederholten Fehlern
- Parallel-Ausführung von unabhängigen Tools
- Ergebnis-Caching
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.max_retries = 3
self.cache = {}
async def call_model(
self,
prompt: str,
tools: List[Dict],
model: str = "gpt-4.1"
) -> Dict[str, Any]:
"""
Ruft das Modell mit Tool-Definitionen auf.
Args:
prompt: User-Prompt
tools: Liste von Tool-Definitionen im OpenAI-Format
model: Welches Modell verwendet werden soll
Returns:
Model Response mit Tool-Calls
"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"tools": tools,
"tool_choice": "auto"
}
)
return response.json()
async def execute_chain(
self,
tasks: List[Dict[str, Any]],
context: Dict[str, Any]
) -> List[ToolResult]:
"""
Führt eine Kette von Aufgaben aus.
Args:
tasks: Liste von Task-Definitionen
context: Gemeinsamer Kontext für alle Tasks
Returns:
Liste von ToolResult-Objekten
"""
results = []
for task in tasks:
result = await self._execute_single_task(task, context, results)
results.append(result)
# Bei Fehler: Circuit Breaker
if result.status == ChainStatus.FAILED:
if result.retry_count >= self.max_retries:
print(f"Circuit Breaker: Task '{task['name']}' abgebrochen")
break
# Kontext mit Ergebnis aktualisieren
context[task['name']] = result.output_data
return results
async def _execute_single_task(
self,
task: Dict,
context: Dict,
previous_results: List[ToolResult]
) -> ToolResult:
"""Führt einen einzelnen Task mit Retry-Logik aus."""
# Build den Prompt mit Kontext
enriched_prompt = self._enrich_prompt(task, context, previous_results)
for attempt in range(self.max_retries):
try:
# Modellaufruf
response = await self.call_model(
prompt=enriched_prompt,
tools=task.get('tools', [])
)
# Tool-Calls ausführen falls vorhanden
if 'choices' in response and response['choices']:
message = response['choices'][0]['message']
if 'tool_calls' in message:
tool_outputs = await self._execute_tool_calls(
message['tool_calls'],
context
)
return ToolResult(
tool_name=task['name'],
status=ChainStatus.SUCCESS,
input_data=enriched_prompt,
output_data=tool_outputs
)
return ToolResult(
tool_name=task['name'],
status=ChainStatus.SUCCESS,
input_data=enriched_prompt,
output_data=message['content']
)
except Exception as e:
if attempt < self.max_retries - 1:
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # Exponential Backoff
continue
return ToolResult(
tool_name=task['name'],
status=ChainStatus.FAILED,
input_data=enriched_prompt,
output_data=None,
error=str(e),
retry_count=attempt + 1
)
return ToolResult(
tool_name=task['name'],
status=ChainStatus.FAILED,
input_data=enriched_prompt,
output_data=None,
error="Max retries exceeded",
retry_count=self.max_retries
)
def _enrich_prompt(
self,
task: Dict,
context: Dict,
previous_results: List[ToolResult]
) -> str:
"""Erweitert den Task-Prompt mit Kontext und vorherigen Ergebnissen."""
prompt_parts = [task['prompt']]
if context:
prompt_parts.append("\n\nKONTEXT:")
prompt_parts.append(json.dumps(context, indent=2, ensure_ascii=False))
if previous_results:
prompt_parts.append("\n\nVORHERIGE ERGEBNISSE:")
for r in previous_results:
prompt_parts.append(f"- {r.tool_name}: {r.output_data}")
return "\n".join(prompt_parts)
async def _execute_tool_calls(
self,
tool_calls: List[Dict],
context: Dict
) -> List[Dict]:
"""Führt Tool-Calls aus und liefert Ergebnisse zurück."""
outputs = []
for call in tool_calls:
function_name = call['function']['name']
arguments = json.loads(call['function']['arguments'])
# Tool-Execution (Beispiel für verschiedene Tools)
if function_name == "get_stock_price":
result = await self._get_stock_price(arguments['symbol'])
elif function_name == "calculate_roi":
result = await self._calculate_roi(
arguments['revenue'],
arguments['costs']
)
elif function_name == "send_email":
result = await self._send_email(
arguments['recipient'],
arguments['subject'],
arguments['body']
)
else:
result = {"error": f"Unknown tool: {function_name}"}
outputs.append({
"tool_call_id": call['id'],
"output": str(result)
})
return outputs
async def _get_stock_price(self, symbol: str) -> float:
"""Beispiel-Tool: Aktienkurs abrufen."""
# Implementierung für API-Aufruf
return 150.25
async def _calculate_roi(self, revenue: float, costs: float) -> float:
"""Beispiel-Tool: ROI-Berechnung."""
return ((revenue - costs) / costs) * 100
async def _send_email(self, recipient: str, subject: str, body: str) -> bool:
"""Beispiel-Tool: E-Mail senden."""
return True
Tool-Definitionen im OpenAI-Format
TOOL_DEFINITIONS = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_stock_price",
"description": "Ruft den aktuellen Aktienkurs ab",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"symbol": {
"type": "string",
"description": "Börsen-Symbol (z.B. AAPL, GOOGL)"
}
},
"required": ["symbol"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "calculate_roi",
"description": "Berechnet die Kapitalrendite",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"revenue": {"type": "number", "description": "Gesamtumsatz"},
"costs": {"type": "number", "description": "Gesamtkosten"}
},
"required": ["revenue", "costs"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "send_email",
"description": "Sendet eine E-Mail",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"recipient": {"type": "string"},
"subject": {"type": "string"},
"body": {"type": "string"}
},
"required": ["recipient", "subject", "body"]
}
}
}
]
Verwendung
async def main():
chain = ToolCallChain(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
tasks = [
{
"name": "analyze_portfolio",
"prompt": "Analysiere das Portfolio und identifiziere die 5 wichtigsten Positionen.",
"tools": TOOL_DEFINITIONS
},
{
"name": "calculate_metrics",
"prompt": "Berechne KPIs basierend auf der Portfolio-Analyse.",
"tools": TOOL_DEFINITIONS
},
{
"name": "generate_report",
"prompt": "Erstelle einen Investitionsbericht.",
"tools": TOOL_DEFINITIONS
}
]
context = {
"portfolio_value": 1000000,
"risk_tolerance": "medium"
}
results = await chain.execute_chain(tasks, context)
for result in results:
status_icon = "✅" if result.status == ChainStatus.SUCCESS else "❌"
print(f"{status_icon} {result.tool_name}: {result.status.value}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
3. Parallel Execution Pattern
Für unabhängige Tasks: Parallele Ausführung reduziert die Gesamtlaufzeit drastisch.
"""
Parallel Execution Pattern für AI Agents
Führt unabhängige Tasks gleichzeitig aus
"""
import httpx
import asyncio
import json
from typing import List, Dict, Any, Tuple
class ParallelAgentExecutor:
"""
Führt unabhängige Agent-Tasks parallel aus.
Nutzt asyncio für gleichzeitige API-Aufrufe.
"""
def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 10):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.max_concurrent = max_concurrent
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
async def execute_parallel(
self,
tasks: List[Dict[str, Any]]
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt mehrere Tasks parallel aus.
Args:
tasks: Liste von Task-Dicts mit 'id', 'prompt', 'model'
Returns:
Dict mit Task-IDs als Keys und Ergebnissen als Values
"""
# Identifiziere unabhängige Tasks
independent_tasks = self._filter_independent_tasks(tasks)
# Parallele Ausführung mit Semaphore für Rate-Limiting
async with asyncio.Semaphore(self.max_concurrent):
results = await asyncio.gather(
*[self._execute_task(task) for task in independent_tasks],
return_exceptions=True
)
# Ergebnisse zusammenführen
return {
task['id']: result
for task, result in zip(independent_tasks, results)
}
async def _execute_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""Führt einen einzelnen Task aus."""
async with self.semaphore:
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": task.get("model", "gpt-4.1"),
"messages": [
{"role": "user", "content": task['prompt']}
],
"temperature": task.get("temperature", 0.7),
"max_tokens": task.get("max_tokens", 2000)
}
)
data = response.json()
if 'choices' in data and len(data['choices']) > 0:
return {
"status": "success",
"content": data['choices'][0]['message']['content'],
"usage": data.get('usage', {})
}
else:
return {
"status": "error",
"error": "No choices in response"
}
except Exception as e:
return {
"status": "error",
"error": str(e)
}
def _filter_independent_tasks(
self,
tasks: List[Dict[str, Any]]
) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Filtert Tasks ohne Abhängigkeiten."""
return [
task for task in tasks
if not task.get('depends_on')
]
async def execute_mixed_workflow(
self,
tasks: List[Dict[str, Any]]
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt Tasks mit Berücksichtigung von Abhängigkeiten aus.
Workflow:
1. Finde alle Tasks ohne Dependencies → Parallel ausführen
2. Nach Abschluss: Nächste Ebene finden → Parallel ausführen
3. Wiederholen bis alle Tasks abgeschlossen
"""
all_results = {}
remaining_tasks = {t['id']: t for t in tasks}
completed_ids = set()
while remaining_tasks:
# Finde ausführbare Tasks (alle Dependencies erfüllt)
executable = [
task for task_id, task in remaining_tasks.items()
if self._dependencies_met(task, completed_ids)
]
if not executable:
# Deadlock-Check
raise RuntimeError(
f"Deadlock detected! Remaining: {list(remaining_tasks.keys())}"
)
# Parallele Ausführung
batch_results = await self.execute_parallel(executable)
# Ergebnisse speichern und Task aus Queue entfernen
for task_id, result in batch_results.items():
all_results[task_id] = result
completed_ids.add(task_id)
del remaining_tasks[task_id]
return all_results
def _dependencies_met(
self,
task: Dict,
completed: set
) -> bool:
"""Prüft ob alle Dependencies erfüllt sind."""
deps = task.get('depends_on', [])
return all(dep_id in completed for dep_id in deps)
Beispiel-Workflow: Marktforschung für 3 Produkte gleichzeitig
async def main():
executor = ParallelAgentExecutor(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_concurrent=5
)
# 3 unabhängige Marktforschungs-Tasks
research_tasks = [
{
"id": "research_laptop",
"prompt": "Führe eine Marktanalyse für Laptops durch: "
"Trends, Preissegmente, Hauptwettbewerber.",
"model": "gpt-4.1",
"depends_on": []
},
{
"id": "research_smartphone",
"prompt": "Führe eine Marktanalyse für Smartphones durch: "
"Trends, Preissegmente, Hauptwettbewerber.",
"model": "gpt-4.1",
"depends_on": []
},
{
"id": "research_tablet",
"prompt": "Führe eine Marktanalyse für Tablets durch: "
"Trends, Preissegmente, Hauptwettbewerber.",
"model": "gpt-4.1",
"depends_on": []
},
# Abhängiger Task: Muss auf alle 3 warten
{
"id": "comparison_report",
"prompt": "Erstelle einen Vergleichsbericht basierend auf den "
"drei Markanalysen. Welches Produkt hat das größte "
"Marktpotenzial?",
"model": "gpt-4.1",
"depends_on": ["research_laptop", "research_smartphone", "research_tablet"]
}
]
# Mixed Workflow mit Dependencies
results = await executor.execute_mixed_workflow(research_tasks)
print("=== Parallel Research Results ===")
for task_id, result in results.items():
status = "✅" if result.get('status') == 'success' else "❌"
print(f"{status} {task_id}: {len(str(result.get('content', '')))} chars")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Unendliche Rekursion bei Task Decomposition
Problem: Der Agent zerlegt Tasks endlos, ohne jemals atomare Tasks zu erreichen.
# FEHLERHAFT: Ohne Tiefenbegrenzung
async def decompose(task):
sub_tasks = await generate_subtasks(task)
results = []
for sub in sub_tasks:
results.extend(await decompose(sub)) # Endlosrekursion möglich!
return results
LÖSUNG: Mit Tiefenbegrenzung und Atomaritätsprüfung
async def decompose_safe(task, max_depth=5, current_depth=0):
"""Decomposition mit Sicherheitsgrenzen."""
# HARTE GRENZE: Maximaltiefe
if current_depth >= max_depth:
return [{"task": task, "depth": current_depth, "forced_atomic": True}]
# Atomaritätsprüfung
is_atomic = await check_atomic(task)
if is_atomic:
return [{"task": task, "depth": current_depth, "atomic": True}]
sub_tasks = await generate_subtasks(task)
# MINDESTGRÖSSE: Mindestens ein Task muss übrig bleiben
if len(sub_tasks) == 0:
return [{"task": task, "depth": current_depth, "fallback_atomic": True}]
# Konvergenzprüfung: Sind Subtasks kleiner als Parent?
if any(len(st) >= len(task) for st in sub_tasks):
return [{"task": task, "depth": current_depth, "no_progress_atomic": True}]
results = []
for sub in sub_tasks:
results.extend(
await decompose_safe(sub, max_depth, current_depth + 1)
)
return results
Fehler 2: Race Conditions bei parallelen Tool-Calls
Problem: Parallele Tool-Calls modifizieren gemeinsamen State gleichzeitig, 导致数据不一致 (führen zu Dateninkonsistenzen).
# FEHLERHAFT: Race Condition bei gemeinsamem Context
shared_context = {}
async def parallel_task(task_id, tool_result):
# Thread-unsafe: Mehrere Tasks schreiben gleichzeitig
shared_context[task_id] = tool_result
# Problem: Wenn ein Task liest während ein anderer schreibt
other_result = shared_context.get("other_task_id") # Inkonsistent!
LÖSUNG: Mit Lock und Copy-on-Write
import asyncio
class ThreadSafeContext:
"""Threadsichere Kontext-Verwaltung für parallele Tasks."""
def __init__(self):
self._lock = asyncio.Lock()
self._data = {}
async def update(self, key, value):
async with self._lock:
# Atomare Operation
self._data[key] = value
async def get_snapshot(self):
"""Liefert eine konsistente Momentaufnahme."""
async with self._lock:
return self._data.copy()
async def update_with_read(
self,
key,
compute_func,
read_keys
):
"""
Liest mehrere Keys und schreibt atomar.
Verhindert Read-During-Write Probleme.
"""
async with self._lock:
# Konsistentes Lesen aller benötigten Keys
reads = {k: self._data.get(k) for k in read_keys}
# Compute mit konsistentem Snapshot
new_value = await compute_func(reads)
# Atomares Schreiben
self._data[key] = new_value
return new_value
Verwendung im Parallel Execution Pattern
async def safe_parallel_task(executor, task_id, shared_context):
# Sicheres Lesen des Kontexts
snapshot = await shared_context.get_snapshot()
# Berechnung mit konsistentem Snapshot
result = await process_task(task_id, snapshot)
# Sicheres Schreiben
await shared_context.update(task_id, result)
return result
Fehler 3: Fehlende Error Recovery bei Tool-Failures
Problem: Ein fehlgeschlagener Tool-Call in der Kette führt zum kompletten Abbruch, ohne alternative Pfade zu versuchen.
# FEHLERHAFT: Kein Fallback bei Tool-Failure
async def execute_chain(chain):
for step in chain:
try:
result = await execute_tool(step)
except Exception as e:
raise e # Kompletter Abbruch bei erstem Fehler
return results
LÖSUNG: Multi-Provider-Fallback mit Circuit Breaker
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Optional
import time
class ProviderStatus(Enum):
HEALTHY = "healthy"
DEGRADED = "degraded"
FAILED = "failed"
@dataclass
class ProviderState:
name: str
status: ProviderStatus = ProviderStatus.HEALTHY
failure_count: int = 0
last_failure: float = 0
latency_avg: float = 0
class ResilientToolExecutor:
"""
Tool-Executor mit Multi-Provider-Fallback und Circuit Breaker.
"""
def __init__(self):
self.providers = {
"holysheep": ProviderState("holysheep"),
"openai": ProviderState("openai"),
"anthropic": ProviderState("anthropic")
}
self.failure_threshold = 5
self.cooldown_seconds = 60
async def execute_with_fallback(
self,
tool_config: Dict,
prefer_provider: str = "holysheep"
) -> Any:
"""
Führt Tool mit automatisiertem Fallback aus.
Strategy:
1. Versuche Primary Provider (HolySheep)
2. Bei Failure: Fallback zu sekundären Providern
3. Circuit Breaker nach mehreren Fehlern
"""
provider_order = self._get_provider_order(prefer_provider)
last_error = None
for provider_name in provider_order:
provider = self.providers[provider_name]
# Circuit Breaker Check
if self._