Der Artikel thematisiert ein wichtiges praktisches Problem bei KI-Agenten: Sie werden mit längerer Nutzung offenbar weniger leistungsfähig. Das betrifft nicht nur die Modell-Qualität selbst, sondern auch Faktoren wie fehlerhafte Kontextfenster, verunreinigte Trainingsdaten durch Feedback-Schleifen und mangelnde Architektur-Optimierung. Für Entwickler und Unternehmen, die auf Agenten setzen, ist das eine kritische Erkenntnis – es geht um produktive Systeme in der Praxis, nicht nur akademische Benchmarks.
