Production Oversight Architecture

Sie haben ein Multi-Agent-System mit 10+ Agents in Production. Wie designen Sie eine Governance-Architektur, die skaliert, konform ist und Ihr Team nicht ausbremst? Diese Lektion bringt alles zusammen — ein End-to-End-Blueprint für Production Oversight mit OpenClaw.

Referenzarchitektur

                    ┌─────────────────────────┐
                    │     OpenClaw Platform    │
                    │  ┌─────────────────────┐ │
                    │  │   Governance Layer   │ │
                    │  │  Policies · Alignment│ │
                    │  │  Compliance · Scoring│ │
                    │  └──────────┬──────────┘ │
                    │  ┌──────────┴──────────┐ │
                    │  │   Analytics Engine   │ │
                    │  │ Metrics · Anomalies  │ │
                    │  │ Cost · Quality       │ │
                    │  └──────────┬──────────┘ │
                    │  ┌──────────┴──────────┐ │
                    │  │   Trace Collector    │ │
                    │  │ Ingestion · Storage  │ │
                    │  │ PII Scan · Tagging   │ │
                    │  └──────────┬──────────┘ │
                    └─────────────┼─────────────┘
           ┌──────────┬──────────┼──────────┬──────────┐
     ┌─────┴────┐┌────┴─────┐┌──┴───┐┌─────┴────┐┌────┴─────┐
     │ Agent 1  ││ Agent 2  ││ ...  ││ Agent 9  ││ Agent 10 │
     │ Support  ││ Sales    ││      ││ Finance  ││ HR       │
     └──────────┘└──────────┘└──────┘└──────────┘└──────────┘

Layer 1: Ingestion & Collection

Konfiguration für 10+ Agents

# openclaw-production.yml
ingestion:
  mode: streaming
  buffer_size: 10000
  flush_interval: 5s
  compression: gzip

  agents:
    - name: support-agent
      sdk: python
      sample_rate: 1.0      # 100% Traces
      pii_scan: real-time

    - name: sales-agent
      sdk: node
      sample_rate: 1.0
      pii_scan: real-time

    - name: analytics-agent
      sdk: python
      sample_rate: 0.5      # 50% Sampling (interner Agent)
      pii_scan: batch

  storage:
    primary: postgresql
    time_series: timescaledb
    retention:
      raw_traces: 90d
      aggregated: 365d
      compliance_logs: 1095d  # 3 Jahre

Layer 2: Monitoring & Analytics

Metriken-Hierarchie

System-Level Metriken
├── Gesamtkosten / Tag
├── System-Error-Rate
├── Durchschnittliche Latenz
└── Active Agent Count

Agent-Level Metriken
├── Pro-Agent Error Rate
├── Pro-Agent Kosten
├── Alignment-Score
├── Throughput (Requests/min)
└── Quality Score

Interaction-Level Metriken
├── Einzelne Trace-Dauer
├── Token-Verbrauch
├── Tool-Call-Erfolgsrate
└── User Satisfaction

Dashboard-Hierarchie

Dashboard	Zielgruppe	Refresh	Key Metrics
System Overview	Engineering Lead	10s	Error Rate, Latency, Active Agents
Cost Center	Finance / CTO	1h	Daily Spend, Budget Status, Forecast
Compliance	Legal / DPO	1h	Compliance Score, PII Events, Audit Status
Agent Detail	Agent Owner	30s	Traces, Errors, Quality, Alignment
Incident	On-Call	Real-time	Active Incidents, SLA Status

Layer 3: Governance & Compliance

Policy-Hierarchie

policies:
  # Global — gilt für ALLE Agents
  global:
    - no_pii_in_outputs
    - mandatory_logging
    - max_cost_per_interaction: 0.50 EUR
    - kill_switch_required: true

  # Kategorie — gilt für Agent-Gruppen
  customer_facing:
    inherits: global
    - transparency_notice_required
    - human_escalation_enabled
    - max_response_time: 5000ms

  high_risk:
    inherits: customer_facing
    - full_explainability_logging
    - alignment_score_minimum: 0.85
    - dual_review_for_changes
    - audit_trail_retention: 5y

  # Agent-spezifisch
  hr_screening_agent:
    inherits: high_risk
    - no_gender_inference
    - no_age_inference
    - no_ethnicity_inference
    - mandatory_human_review

Layer 4: Incident Response

On-Call-Struktur

Eskalationsstufe 1 (0–5 min):     Agent Owner
Eskalationsstufe 2 (5–15 min):    Engineering Lead
Eskalationsstufe 3 (15–30 min):   CTO / VP Engineering
Eskalationsstufe 4 (30+ min):     Incident Commander + Legal

Runbook für häufige Incidents

Incident	Runbook	Auto-Recovery
Agent nicht erreichbar	Restart → Health Check → Rollback	Ja
PII-Leak erkannt	Shutdown → Rollback → Audit	Teilweise
Kosten-Anomalie	Rate Limit → Investigate → Fix	Ja
Alignment-Drop	Pause → Diagnose → Rollback	Ja
Kaskadierende Fehler	System Pause → Isolate → Restart	Nein

Operational Checkliste

Tägliche Checks (automatisiert)

☐ Alle Agents healthy?
☐ Compliance-Scores im grünen Bereich?
☐ Keine PII-Alerts über Nacht?
☐ Kostenentwicklung im Plan?

Wöchentliche Reviews

☐ Alignment-Score-Trends prüfen
☐ Top-Fehler analysieren und Maßnahmen ableiten
☐ Kosten-Optimierungsempfehlungen prüfen
☐ Neue Agent-Versionen in Staging testen

Monatliche Governance

☐ Compliance-Report generieren und reviewen
☐ Policy-Updates prüfen und deployen
☐ Stakeholder-Dashboards aktualisieren
☐ Incident Post-Mortems abschließen

Fazit: Production Oversight ist kein Projekt — es ist ein kontinuierlicher Prozess. OpenClaw gibt Ihnen die Werkzeuge, aber die Disziplin muss von Ihrem Team kommen. Investieren Sie in Runbooks, On-Call-Strukturen und regelmäßige Reviews. Ein Multi-Agent-System ohne Oversight ist ein Risiko — für Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Ihre Compliance.