Agenten & Tool-Use

Der Turing-Preisträger Richard Sutton kritisiert synthetische Daten als Sackgasse – die Welt sei unendlich komplex, und Agenten, die aus echter Erfahrung lernen, sind die bessere Alternative.

DeepSeek hat eine neue Generation von Open-Source-Coding-Agenten freigegeben, die bereits nach einer Woche 165.000+ GitHub-Stars sammelt und Claude Code als Subagentur einbinden kann.

Ein KI-Agent testet smolvm als sicheren Sandbox für untrusted Code – und zeigt dabei kreatives Problem-Solving bei Umgebungs-Limits.

KI-Coding-Agenten können die Produktivität um ein Vielfaches steigern, aber sie gefährden die konzeptionelle Integrität von Software – ein tieferes Problem als nur mehr Code.

Docker bietet mit Sandboxes ein Tool zur sicheren Isolierung von Agenten mit feingranularen Kontrollen über Netzwerk, Dateisystem und Geheimnisse.

Ein Entwickler zeigt, wie Claude Code Videoschnitt automatisiert: Schnitte, Untertitel und B-Roll entstehen in einer Aktion, ohne Abo und Editor-Kenntnisse.

Knowledge Worker müssen sich neu orientieren: Statt Aufgaben selbst zu erledigen, werden sie künftig KI-Agenten managen – mit ganz neuen Kernfähigkeiten.

Anthropics Claude steuert Forschungstools eigenständig und hat kleine Proteine entworfen, die in der Medikamentenentwicklung eine 35-prozentige Erfolgsquote erreichen – dreimal besser als der Branchenschnitt.

Eine Analyse der tatsächlichen Speicheranforderungen für produktive KI-Agenten zeigt, dass weniger oft ausreicht.

Ein neuer Benchmark vergleicht sieben Such-API-Anbieter nach ihrer Eignung für KI-Agenten – Parallel, Exa und Firecrawl schneiden am besten ab.

Ein Nutzer trainierte einen KI-Coach auf einem 6-Stunden-Kurs und verband ihn mit echten Instagram-Daten, um personalisiertes Branding-Feedback zu bekommen.

Prompt Engineering ist nicht tot – es braucht nur die richtige Technik: Ein Developer zeigt, wie System Prompts Claude Opus 5 von geschwätzig zu präzise transformieren.

Eine zweistündige Anleitung zeigt live, wie man ein echtes Brownfield-Projekt von der PRD bis zur Agent-Review im CI komplett AI-native umgestaltet – mit kostenlosen Starter-Templates für alle Coding-Modelle.

Ein praktischer Rahmen zeigt, welche Aufgaben KI-Systemen überlassen werden können und welche Kriterien dabei wichtig sind.

Fred Schott, Gründer von Astro, bringt React-Hooks und ein neues konzeptionelles Harness-Modell in sein Framework Flue für Agent-Entwicklung.

Automatisierte Coding-Agenten werden praktikabel: Ein Entwickler zeigt, wie man ein System baut, das Anforderungen automatisch in funktionierenden, getesteten und ausgerollten Code verwandelt.

Qwens neues 27-Milliarden-Parameter-Modell mit Apache-2.0-Lizenz übertrifft größere Konkurrenz in Programmierung und soll Agenten-Entwicklern neue Möglichkeiten eröffnen.

Frontier-Modelle können KI-Forschungspapiere zwar technisch verfassen, werden von echten Experten aber durchweg abgelehnt – ihnen fehlt Forschungsurteil und kreative Problemlösung.

Anthropic lässt sein eigenes Modell Claude Code automatisch Wartungsaufgaben in seinen Apps übernehmen – mit überraschend hoher Erfolgsquote.

DeepSeek präsentiert sein Flaggschiff-Modell V4 Pro produktionsreif, veröffentlicht das Agenten-Framework Harness v0.1 als Open Source – erhöht aber gleichzeitig die API-Kosten erheblich, besonders bei Cache-Treffern.