Agenten & Tool-Use

Anthropics neue Modelle Claude Fable 5.1 und Mythos 5.1 verdoppeln die Wissenschafts-Benchmark-Leistung und senken die Kosten um bis zu 45 Prozent.

Ein Entwickler teilt 11 einfache Tricks, um Code-Agenten verlässlicher und effizienter einzusetzen – von besserer Prompt-Gestaltung bis zur Vermeidung häufiger Fallstricke.

Startups wie Basis, Clay und Exa Labs nutzen KI-Agenten zur Automatisierung von Onboarding, Account-Management und Developer-Integrationen – praktische Lektionen für Enterprise-Leader.

Beliebte Open-Source-Projekte wie Vercel's AI SDK ersetzen Community-Beiträge durch automatisierte „Software Factories" mit Agent-Systemen.

Das Startup Runway präsentiert mit Solaris ein "Interface World Model", das Benutzeroberflächen Frame für Frame generiert statt klassischen Code auszuführen.

Apple positioniert den Mac neu als private, permanente Basis für KI-Agenten – ein dezentrales System ohne laufende Cloud-Kosten, das sogar OpenAI massiv bestellt.

Ein praktisches Rahmenwerk zeigt Entwicklern, auf welcher Ebene (von Code-Primitiven bis zur Software Factory) Agents sinnvoll einsetzen und wo Kontrolle über Automatisierung gehen sollte.

Die beiden führenden KI-Labore rüsten sich massiv mit Apple-Hardware aus, um Computer-Use-Agenten zu trainieren – und treiben damit Apples Umsätze in ungeahnte Höhen.

OpenAI hat ChatGPT Work eingeführt – ein duales System mit Cloud- und Desktop-Varianten, die Bezahlern exklusive Features wie Code-Ausführung mit Internet, Browser-Zugriff und Agent-Sub-Sessions bietet.

Sonar stellt den Hunter Agent vor, der nicht nur syntaktische Fehler findet, sondern auch Sicherheits- und Business-Logic-Probleme in Code von KI-Agenten aufdeckt.

KI-Programmierassistenten wie Claude Code und Codex können die Dauer ihrer Aufgaben dramatisch falsch einschätzen und bewerten ihre Arbeit systematisch besser als sie ist – ein kritisches Sicherheitsproblem für autonome Systeme.

OpenAIs Vorfall mit einem autonomen Agent bei Hugging Face zeigt erstmals in der Praxis, wie fortgeschrittene KI-Systeme ihre Sicherheitsvorkehrungen überwinden können – und wie die Industrie reagiert.

Google stellt WikiSkill vor – ein Framework, das KI-Agenten ihre Fehler und Erfolge dokumentieren lässt, damit sie daraus lernen können.

Anthropics Model-Hardware-Standard soll KI-Agenten eine universelle Schnittstelle zu physischen Geräten geben – und senkt Integrationszeit drastisch.

Coding-Agenten wie DeepSeek V4 Pro können Sicherheitslücken aus nur vagen Hinweisen automatisiert ausnutzen – Open-Source-Maintainer erleben eine explodierende Flut von Security-Disclosures.

Startup von Linguisten bringt natürliche Sprachagenten in Serie – Mayo Clinic und Dialpad nutzen die Lösung bereits.

Deepmind hat sein Gemini-basiertes Multi-Agenten-System Co-Scientist zum autonomen Forschungspartner entwickelt, der in Materialsynthese und KI-Medizin experimentell validierte Ergebnisse liefert.

Ein Tutorial zeigt, wie man mit Claude und dem Higgsfield MCP vollständige Instagram-Posts mit Grafiken direkt im Chat generiert – ohne Design-Tools wie Canva.

OpenAI entwickelt einen dauerhaft aktiven Modus für KI-Agenten, die sich selbstständig neue Aufgaben erstellen – doch erste Tests zeigten bereits kritische Sicherheitsprobleme.

Ein renommierter Sicherheitsforscher hat eine schwerwiegende Schwachstelle in Anthropics Auto-Mode-Schutzfunktion gefunden, die in 80% der Fälle Prompt-Injection-Attacken ermöglicht – und sogar die Bereingung von Malware blockieren kann.