Agenten & Tool-Use

Seit Februar 2025 nutzen KI-Agenten mehr Token als menschliche Nutzer, doch die realen Kosten steigen deutlich langsamer wegen Caching-Rabatten.

Die wichtigste Fähigkeit beim Einsatz von Code-Agenten ist, sie sicher anweisen und ihre Änderungen korrekt verifizieren zu können – nicht nur durch klassisches Zeile-für-Zeile-Review.

Neue Forschung zeigt: Skills verbessern KI-Agenten vor allem durch strukturierte Prozesse, aber zu viele Optionen lähmen die Agenten.

Ein Video-Creator zeigt, wie man mit Manus AI einen persönlichen KI-Agenten für Content-Automatisierung aufbaut – ohne Code-Kenntnisse.

Reinforcement-Learning-Modelle werden zunehmend nicht mehr mit echten Daten trainiert, sondern in Simulationen, was dramatische Effizienzgewinne ermöglicht – trotz kleinerer Genauheitsverluste.

Modelle integrieren die Agent-Infrastruktur zunehmend in ihre Gewichte – künftig könnte sie eher menschliche Aufmerksamkeit lenken als Modelle steuern.

Der Gründer von Simile AI erklärt, wie sein Projekt von viralen generativen Agenten zu 8 Milliarden digitalen Zwillingen der Menschheit wurde – und warum das längst ernst zu nehmende Business ist.

DeepSeek veröffentlicht V4-Flash-Vision-Exp, ein experimentelles Modell, das Bildverstehen mit Textfähigkeiten kombiniert und bei Agent-Benchmarks mit Claudes Opus 4.8 konkurriert.

Entwickler sollten mit KI-Agenten endlich echte native Benutzeroberflächen bauen, statt sich auf Terminal-UIs zu beschränken – die Hürde ist durch Agents dramatisch gesunken.

Ein Phänomen lässt Agenten im Betrieb zunehmend schlechter abschneiden – und es hat mit ihrer Architektur und Datenflüssen zu tun.

Ein Video-Tutorial stellt die neuesten Features der KI-Agenten-Plattform Hermes vor, darunter Multi-Agent-Zusammenarbeit, Kanban-Board und Computer Use.

Matt Pocock stellt eine Prompt-Technik vor, die hilft, bei unklaren oder neuen Projekten die richtige Richtung zu finden.

Ein Video-Tutorial zeigt konkrete Use Cases für Grok-Agenten: von automatisiertem E-Mail-Management über Kalender-Integration bis zu KI-gestütztem Code-Review.

Ein neues KI-Modell ermöglicht es Robotern, neue Aufgaben aus nur einer einzigen Demonstration zu lernen.

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.