Ein interessantes Hands-on-Beispiel: GPT-6 Astra löst eine komplexe Aufgabe – es nutzte Nominatim und Overpass, um aus OpenStreetMap-Daten personalisierte Jogging-Routen zu berechnen und diese mit interaktiven Visualisierungen darzustellen. Das zeigt die praktischen Fähigkeiten moderner frontier models bei Multi-Tool-Agentenaufgaben. Allerdings kritisiert der Autor die mangelnde Transparenz: Der tatsächliche Python-Code bleibt in der ChatGPT-UI verborgen, und bei Kompression des Gesprächs wurde dieser später auch nicht mehr abrufbar. Das verdeutlicht ein echtes Usability- und Trust-Problem bei KI-Systemen, die intern mit vielen Tool-Aufrufen arbeiten.
