Codex, Claude Code, Copilot: drei Wege zu parallelen KI-Agenten

Gleiche Idee, drei Umsetzungen

Wer mehrere KI-Agenten gleichzeitig am selben Projekt arbeiten lässt, hat ein Problem: Sie kommen sich in die Quere. Zwei Agenten, die dieselben Dateien bearbeiten, überschreiben sich gegenseitig. Die Lösung, auf die sich OpenAI Codex, Claude Code und GitHub Copilot geeinigt haben, heißt Git-Worktree: Jeder Agent bekommt ein eigenes Arbeitsverzeichnis mit eigenen Dateien, das dieselbe Git-Historie teilt.

Die Idee ist dieselbe, die Umsetzung nicht. Und die Unterschiede entscheiden darüber, wie gut paralleles Arbeiten im Alltag funktioniert. Wir vergleichen die drei Ansätze – und weisen auf eine Datenschutzlücke bei Codex hin, die bisher kaum jemand erwähnt.

flowchart TD
    R[("Git-Repository<br/>gemeinsame Historie")] --> W1["Worktree 1<br/>Agent A"]
    R --> W2["Worktree 2<br/>Agent B"]
    R --> W3["Worktree 3<br/>Agent C"]
    W1 -->|Branch oder PR| M[Zusammenführen nach Prüfung]
    W2 -->|Branch oder PR| M
    W3 -->|Branch oder PR| M

Zuerst: Wo ist Codex eigentlich hin?

Wer nach der „Codex-App" sucht, findet sie nicht mehr als eigene Anwendung. Seit dem 9. Juli 2026 ist Codex Teil der ChatGPT-Desktop-App für macOS und Windows – als eigene Ansicht neben dem normalen Chat. Projekte und Einstellungen bestehender Nutzer wurden übernommen. Eine Windows-Version gibt es seit März 2026, eine Linux-Vorschau seit August.

Mit dem Zusammenwachsen ändert sich auch die Abrechnung: Ab Dezember teilen sich ChatGPT und Codex in den Plänen Plus, Pro und Business ein gemeinsames Nutzungskontingent, gemessen in Tokens. Nur der Instant-Chat zählt laut OpenAI nicht mit. Wer mehrere Codex-Agenten parallel arbeiten lässt und nebenbei mit einem großen Modell chattet, zehrt also vom selben Kontingent. Konkrete Grenzen hat OpenAI noch nicht genannt (OpenAI-Hilfeseite, Stand 2. November 2026).

Codex: Worktrees zum Wegwerfen

Codex behandelt Worktrees als leichtgewichtig und kurzlebig:

• Start: Beim Anlegen einer Aufgabe wählt man „Worktree" und einen Ausgangsbranch. Codex erstellt den Worktree und arbeitet standardmäßig ohne eigenen Branch („detached HEAD").
• Weiterarbeiten: Will man das Ergebnis behalten, macht man mit einem Klick einen Branch daraus, committet und öffnet einen Pull Request. Alternativ schiebt man die Arbeit per Handoff zurück in den lokalen Checkout – Chat und Code wandern dabei gemeinsam.
• Aufräumen: Codex behält standardmäßig die 15 neuesten Worktrees und löscht ältere automatisch – nicht aber, wenn der Chat angeheftet ist, noch läuft oder der Worktree als dauerhaft markiert ist. Vor dem Löschen speichert Codex einen Schnappschuss, der sich wiederherstellen lässt.

Ein automatisches Zusammenführen gibt es nicht. Der Weg zurück ins Hauptprojekt führt immer über einen Branch oder den Handoff.

Subagents sind in Codex standardmäßig aktiviert. Sie starten, wenn man ausdrücklich darum bittet oder Projektanweisungen es vorsehen, und liefern ihre Ergebnisse an den Hauptchat zurück. Eine eigene Worktree-Isolation pro Subagent beschreibt die Dokumentation nicht. Stattdessen empfiehlt OpenAI, parallele Agenten vor allem für lesende Aufgaben wie Recherche, Tests und Auswertungen einzusetzen und bei parallelem Schreiben vorsichtig zu sein.

Claude Code: Worktrees mit Namen und Branch

Claude Code geht expliziter vor:

• Start: claude --worktree feature-auth legt einen Worktree unter .claude/worktrees/feature-auth/ an – auf einem neuen Branch worktree-feature-auth. Für jede weitere parallele Sitzung startet man den Befehl mit einem anderen Namen.
• Subagents isolieren: Subagents lassen sich so konfigurieren, dass jeder in einem eigenen Worktree arbeitet. Damit können auch schreibende Subagents parallel laufen, ohne sich zu stören.
• Teams: Wer Agenten nicht nur nebeneinander, sondern miteinander arbeiten lassen will, nutzt Agent Teams. Das beschreiben wir im Beitrag Teammate oder Subagent: Wann sich KI-Agenten-Teams lohnen.

GitHub Copilot: Isolation pro Sitzung

In der GitHub-Copilot-App läuft jede Sitzung in einem eigenen, isolierten Arbeitsbereich. Beim Start wählt man, wo sie läuft: in einem neuen Worktree, direkt im lokalen Repository oder in einer Cloud-Sandbox, die GitHub vollständig isoliert bereitstellt. Wer nur etwas fragen oder Ideen sammeln will, nutzt den Chat-Modus, der keinen eigenen Branch und Worktree anlegt. Mehr dazu in unserem Beitrag GitHub-Copilot-App im Unternehmen: mehrere KI-Agenten steuern.

Eine Gemeinsamkeit, die man kennen sollte

Eine praktische Hürde haben alle Worktree-Ansätze: Dateien, die Git ignoriert – etwa lokale Konfigurationen oder .env-Dateien –, sind im neuen Worktree nicht vorhanden. Codex und Claude Code lösen das auf dieselbe Weise: Eine Datei namens .worktreeinclude legt fest, welche ignorierten Dateien in neue Worktrees kopiert werden.

Gerade hier lohnt Sorgfalt. Was in .worktreeinclude steht, liegt anschließend in jedem Worktree – und damit im Arbeitsbereich jedes Agenten. Zugangsdaten zu Produktivsystemen gehören dort nicht hinein.

Die drei Ansätze im Vergleich

Ein Strich bedeutet: In den Dokumentationen, die wir ausgewertet haben, nicht beschrieben.

Die Datenschutzlücke bei Codex

Für deutsche Unternehmen ist ein Detail wichtig, das in der Berichterstattung bisher fehlt. OpenAI bietet für ChatGPT Enterprise und Edu Datenhaltung in Europa (EWR und Schweiz) an – allerdings nur für neue Enterprise- und Edu-Kunden, und nicht für alle Funktionen. In der Liste der ausgenommenen Funktionen steht ausdrücklich Codex Web. Die Desktop-App und die Kommandozeile sind abgedeckt, Codex in der Cloud nicht.

Für die Praxis heißt das: Wer EU-Datenhaltung braucht, sollte Codex lokal in der Desktop-App oder der Kommandozeile nutzen und die Cloud-Funktionen bewusst auslassen. In Enterprise-Workspaces ist die Cloud-Nutzung von Codex standardmäßig ausgeschaltet; Administratoren können über eine zentrale Konfigurationsdatei (requirements.toml) zudem Sandbox, Freigaben und Netzwerkregeln vorgeben.

Aus unserer Praxis

Unsere eigene Erfahrung liegt vor allem bei Claude Code und GitHub Copilot. Mit Claude Code arbeiten wir auch mit kleinen Agent-Teams, etwa einem Design-System-Agenten, der sich mit Agenten für verschiedene Zielplattformen abstimmt. Längere Sitzungen laufen bei uns auf einer Workstation im Büro in tmux, sodass sie einen Verbindungsabbruch überstehen. Die wichtigste Lehre daraus deckt sich mit der Empfehlung von OpenAI: Paralleles Lesen ist unproblematisch, paralleles Schreiben braucht klare Zuständigkeiten – sonst helfen auch Worktrees nur begrenzt.

Für Windows- und .NET-Teams

Codex läuft unter Windows nativ in PowerShell und nutzt eine eigene Windows-Sandbox. Sie verhindert Schreibzugriffe außerhalb des Arbeitsordners und Netzwerkzugriffe ohne ausdrückliche Freigabe. Es gibt zwei Varianten, eine stärkere mit eigenen Sandbox-Benutzern und eine einfachere als Rückfallebene. Administratoren können die stärkere Variante erzwingen. Für Unternehmen, die ihre Arbeitsplätze ohnehin zentral verwalten, ist das ein wichtiger Punkt.

Fazit

Alle drei Werkzeuge haben verstanden, dass paralleles Arbeiten Isolation braucht. Codex setzt auf Bequemlichkeit mit automatischem Aufräumen und Handoff, Claude Code auf explizite Branches und isolierte Subagents, GitHub Copilot auf Isolation pro Sitzung. Welcher Ansatz passt, hängt weniger vom Werkzeug ab als von der Frage, wie viel parallel geschrieben wird – und wo die Daten liegen dürfen.

Ein Grundsatz gilt für alle drei: Worktrees schützen Ihre Dateien voreinander, nicht Ihre Systeme vor den Agenten. Agenten gehören in abgeschottete Umgebungen, nicht auf Produktivsysteme – mehr dazu in Warum KI-Agenten im Unternehmen echte Sandboxes brauchen.

Sie möchten Coding-Agenten in Ihrem Entwicklungsteam einführen? Mehr zu unserem Angebot finden Sie unter KI-Agenten für Unternehmen. Oder sprechen Sie uns direkt an.

Quellen: OpenAI – Codex Changelog · OpenAI – Git-Worktrees in Codex · OpenAI – Subagents in Codex · OpenAI – Windows-Sandbox · OpenAI Help – Data residency und inference residency für ChatGPT · Claude Code Docs – Worktrees · Claude Code Docs – Subagents · GitHub Docs – Sitzungen in der Copilot-App