Lernen, KI Aufgaben zu geben, ist wichtiger als zu lernen, KI Fragen zu stellen
Beim Durchstöbern der KI-Nachrichten ist mir kürzlich ein interessantes Phänomen aufgefallen. Alle reden über Modelle – GPT-5.6 wurde gerade veröffentlicht, und GPT-6 soll schon kommen. Aber wenn ich mir die heißesten Artikel dieses Jahres ansehe, ist das wirklich wiederkehrende Schlüsselwort nicht Modell, sondern Agent.
Google I/O 2026 hat auf einmal 16 KI-Produkte vorgestellt, alle mit einem gemeinsamen Thema: KI wechselt vom "Chatten" zum "Arbeiten für dich". Auch in China verfolgt man diese Richtung. Große Unternehmen bringen ihre eigenen Agent-Produkte auf den Markt – nicht, damit du mit KI chattest, sondern damit KI Aufgaben für dich erledigt.
Der heißeste KI-Trend 2026 ist nicht Multimodalität, nicht Reasoning, sondern Agent.
Was ist der Unterschied zwischen Agent und Chatbot?
Viele können das nicht unterscheiden. Einfach gesagt: Ein Chatbot antwortet dir auf jede Frag...
Ich habe jeden beliebten KI-Agenten getestet (Hier ist, was funktioniert)
Ich habe jedes beliebte agentische KI-Tool getestet Hosten Sie Ihr agentisches KI-Tool mit Hostinger 👉 https://parkerprompts.com/hostinger
In diesem Video teste ich vier der beliebtesten KI-Agenten: OpenClaw, Claude Code, Paperclip und Hermes, um zu sehen, welche bei echter Arbeit tatsächlich Zeit sparen, anstatt nur große Versprechungen zu machen. Ich zeige, wie jeder bei praktischen Aufgaben abschneidet, wo sie Defizite haben und welcher Agent je nach Bedarf geeignet ist – ob Sie einen pers...
Was ist der Sinn von Multi-Agent, wenn am Ende immer noch ein Mensch prüft?
Multi-Agent-Zusammenarbeit klingt schön, aber ich bin skeptisch, was die tatsächliche Wirkung betrifft. Ein KI schreibt Code, eine andere KI prüft ihn, und eine dritte KI führt Tests durch – das klingt in sich schlüssig. Aber wenn der erste Agent einen versteckten Bug schreibt, der prüfende Agent ihn nicht erkennt und der Test-Agent ihn nicht abdeckt, wer übernimmt dann die Verantwortung für den letztendlich eingefügten Code? Ich neige immer noch dazu, ihn selbst zu überprüfen.
Welchen KI-Agenten baust du 2026? Teile deinen Stack, Herausforderungen & Lehren
Hallo zusammen,
ich bin neugierig, was alle in dieser Community mit KI-Agenten bauen.
Wenn du an einem Agenten arbeitest, würde ich gerne wissen:
Welches Problem löst er?
Welche Modelle verwendest du?
Welches Framework oder SDK hast du gewählt (LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen usw.)?
Verwendest du MCP, RAG, Speicher oder Browser-Automatisierung?
Was war die größte Herausforderung, der du gegenüberstandest?
Gibt es Lehren oder Best Practices, die du mit anderen teilen würdest?
Ob dein Projekt ein persönliches Experiment, ein Open-Source-Tool oder ein Produktionssystem ist, teile gerne deine Architektur, Screenshots, Demos oder GitHub-Links.
Ich freue mich darauf, von den Erfahrungen aller zu lernen und interessante KI-Agenten-Projekte zu entdecken!
Welches interessante KI-Agenten-Projekt hast du kürzlich entdeckt?
Nicht unbedingt das leistungsfähigste.
Ich bin mehr an Projekten interessiert, die eine wirklich interessante Idee eingeführt oder ein Problem auf andere Weise gelöst haben.
Es könnte Open Source, Forschung, Infrastruktur, Orchestrierung, Speichersysteme, Agenten-Frameworks oder alles andere im Zusammenhang mit autonomen Systemen sein.
Was ist dir aufgefallen?
Die KI-Einführungslücke ist viel realer, als die Leute denken
Ich hatte einige Treffen mit diesem Martech-Gründer, der KI-Agenten für Marketing baut, und im Laufe mehrerer Treffen entwickelten wir so eine Art Kumpel-Vibe. Und bei ein paar Drinks habe ich ihm wirklich die Meinung gegeigt, dass KI-Agenten nur Hüllen sind, es ist fast verdammter Hype. KI ist zu teuer, um dich zu ersetzen, alle großen Tech-Giganten suchen nur nach Ausreden, um Mitarbeiter im Namen der KI zu feuern, im Grunde alles, was ein Anti-KI-Lager-Typ sagen würde. Ohne Zurückhaltung. Wieder war ich nur neugierig und überraschenderweise stimmte er zu, dass seine KI-Agenten nur Hüllen sind. Aber dann erzählte er mir etwas, das mich völlig umgehauen hat. Vor ein paar Tagen gab er einem Abteilungsleiter bei JBL eine Demo seiner KI-Agenten, der im Grunde ein Boomer war, wenn es um KI-Agenten ging, und nach der Demo sagte dieser Abteilungsleiter: "Können Sie mir helfen, einen WhatsApp-...
Von der Skriptautomatisierung zum KI-Agenten: Wie CAE Copilot den Abaqus-Workflow neu gestaltet
In CAE Copilot müssen Ingenieure nicht von Grund auf Skripte schreiben oder jeden Schritt in Button-Klicks zerlegen. Sie beschreiben einfach das Simulationsziel, und das System zerlegt die natürliche Sprache in überprüfbare Aufgabenschritte und treibt Abaqus an, um Modellierung, Materialzuweisung, Belastung, Vernetzung, Lösung und Ergebnisansicht durchzuführen.
1. Erste Eindrücke: Drei Kernfunktionen
Kernfunktion 1
Automatische Modellierung nach Eingabe von Anweisungen in natürlicher Sprache
Von einem Satz zur Abaqus-Operation
Der Benutzer gibt einen vollständigen Modellierungsbedarf in einem Satz ein, das System generiert einen Ausführungsplan und führt dann nacheinander Operationen wie Teile, Materialien, Querschnitte und Vernetzung in Abaqus dur...