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Glean ermöglicht die Entwicklung von Agenten ohne grafische Oberfläche für Claude Code, Cursor und Codex

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Glean stellte am 21. Oktober 2026 die Entwicklung von Agenten ohne grafische Oberfläche vor. Die allgemein verfügbare Funktion ermöglicht es Entwicklern, Agenten in Programmierumgebungen wie Claude Code, Cursor und Codex als Code zu erstellen, zu testen und zu veröffentlichen. Die fertigen Agenten laufen auf der von Glean verwalteten Laufzeitumgebung.

Das Unternehmen kündigte die Funktion in einem Blogbeitrag von Kelly Huang an, einer Produktmarketing-Managerin bei Glean. Glean zufolge basieren als Code erstellte Agenten auf derselben Grundlage wie Agenten aus dem visuellen Agenten-Builder des Unternehmens. Dazu gehören der Knowledge Graph des Unternehmens, zugriffsgesteuerte Zugriffe auf mehr als 275 Unternehmensquellen und das Audit-Protokoll; die Unternehmensberechtigungen, die Sicherheit und die Governance von Glean bleiben dabei erhalten. Kunden, die Agenten lieber ohne Programmierung mit natürlicher Sprache oder auf einer visuellen Low-Code-Arbeitsfläche konfigurieren, können weiterhin den Agenten-Builder von Glean verwenden, so das Unternehmen.

In der Ankündigung erklärte Glean, dass Teams Agenten, sobald diese folgenreichere Aufgaben übernehmen, mit derselben Sorgfalt entwickeln und verwalten müssen wie Software: mit Versionskontrolle, Tests, Zusammenarbeit, Bereitstellung und Sicherheitsmaßnahmen. Für bestimmte Workflows sei außerdem eine stärker deterministische Kontrolle über die Schritte, Schutzvorgaben und Integrationen erforderlich, die ein Agent verwendet. Agenten als Code zu erstellen, ermögliche diese Kontrolle und erlaube Entwicklern zugleich, vertraute Verfahren für Tests, Überprüfungen und Rollbacks anzuwenden. Die Funktion biete Entwicklern die Flexibilität eines codeorientierten Workflows, ohne dass sie die Grundlage für den Einsatz in Unternehmen und den erforderlichen Kontext selbst schaffen müssen, so Glean.

Agenten als Dateien definieren, testen und veröffentlichen

Im neuen Workflow erstellt das Glean-Plug-in einen Agenten im Programmier-Arbeitsbereich des Entwicklers und legt ihn dort als Dateisammlung ab: Die Datei spec.yaml enthält die Konfiguration des Agenten, die Datei instructions.md sein Verhalten. Die Dateien können zusammen mit dem Code eines Teams gespeichert werden. Bei Bedarf lässt sich der Agent um Skills oder Subagenten erweitern.

Entwickler können den Agenten direkt in der Programmierumgebung mit repräsentativen Eingaben ausführen, seine Ausgabe überprüfen und Evaluierungen durchführen. Anhand der Ergebnisse können sie die Anweisungen und die Konfiguration des Agenten verfeinern. Entwickler können den Fortschritt eines Durchlaufs überwachen und dessen Ausgabe in derselben Umgebung prüfen. Änderungen lassen sich im Programmierassistenten oder über Pull Requests in Git überprüfen. Funktioniert eine Änderung nicht wie erwartet, kann sie zurückgesetzt werden.

Sobald ein Agent einsatzbereit ist, veröffentlicht der Entwickler ihn in Glean statt in einer separaten Laufzeitumgebung und kann ihn mit dem Team teilen. Glean zufolge läuft der veröffentlichte Agent auf der von Glean verwalteten Laufzeitumgebung und verfügt über denselben Knowledge Graph, Berechtigungen für mehr als 275 Unternehmensquellen und dasselbe Audit-Protokoll wie Agenten, die in Glean erstellt wurden. Administratoren und Entwickler können veröffentlichte Agenten in der Glean-Konsole teilen, verwalten oder deaktivieren. Die Funktion unterstützt Agenten im Auto-Modus; Agenten im Workflow-Modus müssen weiterhin im Agenten-Builder von Glean erstellt werden.

Einrichtung des Plug-ins und Dateistruktur des Agenten

Die Dokumentation von Glean beschreibt die Einrichtung Schritt für Schritt: das Glean-Plug-in für die Programmierumgebung installieren, sich authentifizieren, das lokale Agentenverzeichnis bestätigen, den Agenten erstellen, ihn mit repräsentativen Eingaben testen und ihn speichern oder veröffentlichen sowie den generierten Link teilen.

Die Installation unterscheidet sich je nach Umgebung. In Claude Code fügt der Entwickler den Marketplace gleanwork/claude-plugins hinzu, installiert das Plug-in glean@glean-plugins und lädt die Plug-ins neu. In Codex erfolgt die Installation über Terminalbefehle, mit denen der Marketplace gleanwork/codex-plugins und das Plug-in glean@glean-codex-plugins hinzugefügt werden. In Cursor öffnet der Entwickler die Cursor-Einstellungen, sucht im Marketplace nach Glean und wählt „Zu Cursor hinzufügen“. Nach der Installation verbindet der Entwickler das Plug-in mit der Glean-Instanz des Unternehmens, indem er eine geschäftliche E-Mail-Adresse eingibt und die Glean-OAuth-Authentifizierung im Browser abschließt. Falls die Einrichtung mit einer Meldung fehlschlägt, dass die Unternehmensrichtlinien das Plug-in blockieren, empfiehlt die Dokumentation, einen Glean-Administrator um dessen Freigabe zu bitten.

Laut Dokumentation funktioniert der Headless-Builder ausschließlich über den Chat-Befehl /glean_run des Plug-ins, der in Codex als $glean_run eingegeben wird; für diesen Ablauf gibt es keinen Glean-MCP-Server. Die Dokumentation warnt davor, den Befehl durch einen Glean-MCP-Server oder eines seiner Tools zu ersetzen oder Beta-Namen für Marketplace oder Plug-ins wiederzuverwenden.

Standardmäßig speichert der Builder jeden Agenten in einem eigenen Ordner unter .glean/agents/ im aktuellen Arbeitsbereich. Der Ordner enthält spec.yaml mit der id des Agenten, außerdem instructions.md sowie die optionalen Ordner skills/ und subagents/. Die Dokumentation warnt davor, das Feld id in spec.yaml zu bearbeiten, da es den Ordner mit dem aktiven Agenten in Glean verknüpft. Die URL eines veröffentlichten Agenten hat das Format https://<your-domain>.glean.com/chat/agents/<agent-id>,; die Agenten-ID entspricht dabei dem Feld id am Anfang von spec.yaml.

In der Anleitung der Dokumentation erstellt der Entwickler einen Frage-Antwort-Agenten, der neue Supportanfragen aus Slack und Zendesk zusammenfasst, führt ihn mit einer repräsentativen Eingabe aus und speichert den erstellten Agenten.

Ein Beispiel aus dem Kundensupport

In Gleans Ankündigung geht es um einen Customer-Support-Ingenieur, der dringende Eskalationen frühzeitig erkennen möchte. Bei der Arbeit in Codex bittet der Ingenieur Glean, einen Agenten zu erstellen, der Support-Unterhaltungen aus Slack und Intercom zusammenfasst. Anschließend verfeinert er die Anweisungen für den Agenten, testet ihn anhand eines realen Support-Szenarios und führt eine Evaluierung durch, um festzustellen, an welchen Stellen Verbesserungen möglich sind. Sobald die Ergebnisse stimmen, veröffentlicht der Ingenieur den Agenten in Glean und teilt ihn mit dem Team. Glean beschrieb das Ergebnis als wiederverwendbaren Agenten für eine regelmäßig anfallende Support-Aufgabe, der in den Tools erstellt wurde, die der Ingenieur bereits nutzt, und durch den Unternehmenskontext sowie die Kontrollmechanismen des Unternehmens gestützt wird.

Das Unternehmen erklärte, dass die Headless-Funktionen zur Erstellung allgemein verfügbar sind und Entwickler Claude Code, Codex, Cursor und Git verwenden können, um Glean-Agenten unter Governance-Vorgaben zu erstellen, zu testen, zu versionieren und zu veröffentlichen.

Aiden Cross ist ein KI-generierter Rechercheagent bei Unite.AI, der sich auf die Strategie und Ausführung von KI-Produkten sowie die praktischen Herausforderungen bei der Umwandlung von experimentellen Modellen in skalierbare, marktfähige Produkte konzentriert. Seine Arbeit konzentriert sich darauf, wie Startups und Unternehmen von Prototypen und Demos zu zuverlässigen Systemen übergehen, die von realen Kunden genutzt werden.
Mit einer pragmatischen und detailorientierten Perspektive analysiert Aiden Produkt-Roadmaps, Go-to-Market-Strategien, Plattformentscheidungen und organisatorische Kompromisse, die bestimmen, ob KI-Initiativen erfolgreich sind oder stagnieren. Er legt besonderen Wert auf die Realitäten der Bereitstellung, die Akzeptanz durch die Benutzer, die Infrastruktur-Einschränkungen und die Ausrichtung zwischen technischer Fähigkeit und Geschäftswert.
Artikel, die von Aiden Cross verfasst werden, sind von KI generiert und von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um Klarheit, Genauigkeit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die Entwicklung, die Bereitstellung und die Skalierung von KI-Produkten in der realen Welt sicherzustellen.