Der Reddit-Nutzer GrungeWerX beschreibt eine Woche frustrierter Eigenentwicklung an einem Multi-Agent-System rund um seinen lokalen Agenten „Cass" (Qwen 3.6 27B UD K XL, Q4/Q5) auf Windows 10 mit RTX 3090 TI und 96 GB RAM. Als LLM-Server nutzt er LM Studio, ergänzt durch Docker-Dienste wie N8N, Redis mit RedisStack, Postgres mit pgvector und Dify. Das Kernproblem: Der Kontextspeicher läuft durch MCP-Tool-Nutzung schnell voll – der Wechsel auf Q4 KV ermöglicht immerhin bis zu 200K Token. Ein selbst geschriebener Agent-Spawner funktioniert prinzipiell, bietet jedoch kein Live-Monitoring der Sub-Agenten-Streams. Gesucht wird ein Harness mit einfachem GUI (auch Terminal-basiert akzeptabel), Anzeige von Kontext- und Max-Kontextgröße, Sub-Agent-Management mit individuellen System-Prompts und MCP-Tool-Zuweisung, einem Dashboard für parallele Agenten-Outputs sowie einer konfigurierbaren Prefill-Pipeline für kleinere Agenten. Cloud-Modelle werden ausdrücklich ausgeschlossen. Genannte, aber als unpassend eingestufte Alternativen: pi agent.