Der Artikel untersucht ein faszinierendes Phänomen: Agenten zeigen Leistungssprünge, obwohl die zugrundeliegenden Large Language Models unverändert bleiben. Die Verbesserungen entstehen stattdessen durch optimierte Prompts, Systemanweisungen und Workflow-Design – ein kontinuierlicher Optimierungsprozess zwischen großen Modell-Releases. Das hat tiefgreifende Implikationen dafür, wo echte Innovation stattfindet und wo künftig nachhaltiger Wert in der KI-Entwicklung entsteht: nicht immer in größeren Modellen, sondern in intelligenteren Systemen drumherum.
