Illustration von Orca als Agent Development Environment: Vier KI-Coding-Agenten arbeiten parallel in getrennten Git-Worktrees an Code, Benutzeroberfläche, API und Tests. Ein Entwickler überprüft die Änderungen und führt sie zusammen.

Seit fast fünf Monaten arbeite ich mit Orca, und es ist in der Zeit zu einem Werkzeug geworden, das ich jeden Tag offen habe. Ich möchte es euch deshalb kurz vorstellen. Das hier ist kein großer Testbericht, eher eine Empfehlung mit ein paar Erklärungen dazu, was so ein Tool überhaupt ist und warum ich gerade bei diesem hängen geblieben bin.

Was ist eine ADE?

Eine IDE kennt jeder, der programmiert: Editor, Terminal, Debugger und Git in einem Programm. Sie ist für einen Menschen gebaut, der selbst tippt. Mit Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex hat sich die Arbeit aber verschoben. Ich schreibe weniger Code selbst, ich gebe Aufgaben ab, schaue mir an, was zurückkommt, korrigiere und lasse weiterlaufen. Dafür ist eine klassische IDE nicht gemacht.

ADE steht für Agent Development Environment. Orca beschreibt das selbst ganz treffend: Eine IDE ist für dich gebaut, eine ADE für dich und deine Agenten. Im Mittelpunkt steht also nicht mehr der Editor, sondern die Frage, wie man mehrere Agenten gleichzeitig arbeiten lässt, ohne den Überblick zu verlieren. Was macht welcher Agent gerade, wer wartet auf eine Freigabe, wer ist fertig, und was hat er eigentlich geändert?

Der technische Kern dabei sind Git-Worktrees. Ein Worktree ist ein zusätzliches Arbeitsverzeichnis desselben Repositories mit eigenem Branch. Lässt man zwei Agenten im selben Verzeichnis arbeiten, schreiben sie sich gegenseitig in die Dateien, und spätestens beim Testlauf weiß keiner mehr, welche Änderung von wem kommt. Bekommt jeder Agent seinen eigenen Worktree, arbeiten sie sauber getrennt nebeneinander, und am Ende entscheide ich, was gemergt wird. Ohne Werkzeug ist das allerdings viel Handarbeit mit git worktree add, mehreren Terminals und dem Gefühl, ständig irgendwo etwas zu vergessen.

Was Orca besonders macht

Genau diese Handarbeit nimmt mir Orca ab. Ich lege eine Aufgabe an, Orca erstellt den Worktree, startet darin den Agenten und zeigt mir in der Seitenleiste alle laufenden Aufgaben über alle Projekte hinweg. Die Punkte, die Orca für mich von anderen Lösungen abheben:

  • Jeder CLI-Agent, jedes eigene Abo. Orca bringt keinen eigenen Agenten und kein eigenes Modell mit. Claude Code, Codex, Gemini, OpenCode und viele weitere sind vorkonfiguriert, und alles, was im Terminal läuft, lässt sich einbinden. Dabei nutze ich die Abos, die ich ohnehin habe. Ich bin also nicht an einen Anbieter gebunden und muss auch kein zusätzliches Abo abschließen.
  • Parallele Worktrees. Jede Aufgabe läuft isoliert. Man kann sogar denselben Prompt an mehrere Agenten geben, die Ergebnisse vergleichen und den besten Stand übernehmen.
  • Diffs kommentieren. Änderungen eines Agenten sehe ich als Diff, kann direkt an einzelne Zeilen Kommentare hängen und diese gesammelt an den Agenten zurückgeben. Das fühlt sich an wie ein Code-Review mit einem Kollegen und ist deutlich angenehmer, als jede Anmerkung einzeln in den Prompt zu tippen.
  • Terminals, Editor und Browser in einem Fenster. Terminals lassen sich beliebig teilen, der Verlauf übersteht einen Neustart. Für Web-Projekte gibt es pro Worktree ein eigenes Chromium-Fenster, in dem man ein Element anklicken und es samt HTML, CSS und Bildausschnitt an den Agenten schicken kann.
  • Worktrees per SSH. Die Agenten müssen nicht auf dem eigenen Rechner laufen. Orca kann Worktrees auf einer entfernten Maschine anlegen und dort Dateien, Git und Terminals bedienen.
  • Verbrauch im Blick. Orca zeigt die Nutzung von Claude und Codex an, inklusive der Zeitpunkte, an denen die Limits zurückgesetzt werden. Bei mehreren parallelen Agenten ist das Gold wert, weil die Kontingente sonst schneller weg sind, als man denkt.
  • Eine Begleit-App fürs Handy. Für iOS und Android gibt es eine App, mit der man den Status der Agenten sieht und auch unterwegs eine Rückfrage beantworten kann.

Dazu kommt etwas, das für mich nicht ganz unwichtig ist: Orca ist Open Source unter MIT-Lizenz und läuft auf Linux genauso wie auf macOS und Windows. Für Linux gibt es Pakete als .deb, .rpm und AppImage, jeweils für x86_64 und ARM64, dazu ein Paket im AUR. Dahinter steht das Startup Stably AI. Das Repository gibt es erst seit März 2026 und es hat inzwischen knapp 96.000 Sterne auf GitHub. Es scheint also nicht nur mir so zu gehen.

Was du wissen solltest

Orca sammelt anonyme Nutzungsdaten. Laut der Doku zur Telemetrie sind das Ereignisse wie App-Starts, neu angelegte Workspaces oder gestartete Agenten, verknüpft mit einer zufälligen lokalen ID. Dateiinhalte, Prompts, Ausgaben der Agenten sowie Repo- und Branch-Namen werden nach eigener Aussage nicht übertragen. Wer das trotzdem nicht möchte, schaltet es unter Settings > Privacy ab oder startet Orca mit einer dieser Umgebungsvariablen:

DO_NOT_TRACK=1
ORCA_TELEMETRY_DISABLED=1

Außerdem ist das Entwicklungstempo enorm. Neue Versionen kommen fast täglich, die Versionsnummer steht inzwischen bei 1.4.229. Das bringt laufend neue Funktionen, heißt aber auch, dass sich hin und wieder etwas verändert oder kurz hakt. Wer ein Werkzeug sucht, das sich über Monate nicht bewegt, ist hier falsch.

Und eine ADE nimmt dir das Denken nicht ab. Mehrere Agenten parallel arbeiten zu lassen, heißt auch, mehrere Ergebnisse parallel prüfen zu müssen. Orca macht das Prüfen deutlich bequemer, die Verantwortung für das, was am Ende gemergt wird, bleibt aber bei dir. Warum ich das für einen der wichtigsten Punkte beim Arbeiten mit AI halte, habe ich in AI, der Mensch als Flaschenhals schon einmal aufgeschrieben.

Mein Fazit

Wer nur ab und zu einen Agenten im Terminal startet, braucht Orca nicht unbedingt. Sobald aber mehrere Aufgaben gleichzeitig laufen, vielleicht sogar mit verschiedenen Agenten, wird es ohne passendes Werkzeug schnell unübersichtlich. Genau da spielt Orca seine Stärken aus. Es ist kostenlos, offen und hängt nicht an einem einzelnen Anbieter. Probiere es einfach mal aus, die Downloads gibt es auf onorca.dev.

Siehe auch:

Wenn ihr Fragen habt, dann dürft ihr mich sehr gerne fragen.

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