KI-Agenten
Agentic AI, Tool Use, MCP und die sichere Automatisierung realer Workflows.
13 articles
KI-Agenten-Schwärme sind massive Geldverschwendung, und ein OpenAI-Entwickler hat es gerade bewiesen
Die Idee, Dutzende KI-Agenten parallel auf komplexe Probleme anzusetzen, beschäftigt derzeit Engineering-Teams überall. Ein Entwickler aus dem Codex-Projekt von OpenAI hat nun Zahlen zu dem geliefert, was viele Praktiker vermutet haben: Schwärme verbrennen Tokens, ohne die Ergebnisse zu verbessern.
14. Sept. 2026Wie Fyxer einen KI-Assistenten gebaut hat, dem Menschen wirklich vertrauen
Fyxer musste ein schwierigeres Problem lösen als die Automatisierung des Postfachs: Profis dazu bringen, echte Kontrolle an einen KI-Agenten abzugeben, ohne das Vertrauen in ihn zu verlieren. Ihr Ansatz aus Fine-Tuning, persistentem Memory und strukturiertem menschlichem Feedback ist ein klares Modell für alle, die Agent-Workflows entwerfen, bei denen Vertrauen nicht verhandelbar ist.
10. Sept. 2026Wie das britische DWP lernt, mit KI-Agenten zu leben, die Sozialleistungsanträge für Bürger stellen
KI-Agenten stellen inzwischen selbstständig Sozialleistungsanträge für Bürger und überschwemmen öffentliche Stellen mit Mengen, mit denen kein Team gerechnet hat. Das britische Department for Work and Pensions zeigt bislang am deutlichsten, was passiert, wenn man am empfangenden Ende dieser Welle sitzt.
27. Aug. 2026Human Oversight in Agent-Workflows: Was Kontrolle konkret bedeutet
Während KI-Agenten mehrstufige Aufgaben autonom übernehmen, ist die Frage, wann und wie Menschen eingreifen sollten, zu einer der folgenreichsten Design-Entscheidungen in der Unternehmens-KI geworden. Dieser Artikel zerlegt die Mechanik der Aufsicht in agentischen Systemen und zeigt, wie man sie praktisch statt theoretisch denkt.
20. Aug. 2026Menschliche Aufsicht in Agent-Workflows: ein praktisches Playbook
Da KI-Agenten mehrstufige, folgenreiche Aufgaben in echten Geschäftsprozessen übernehmen, ist die Frage, wann und wie Menschen eingreifen, zu einer Design-Frage geworden, nicht zu einer Policy-Frage. Dieses Playbook liefert Ihnen eine konkrete Abfolge, um Aufsicht in Agent-Workflows einzubauen, bevor etwas Teures schiefgeht.
13. Aug. 2026Menschliche Aufsicht in Agent-Workflows: Was Kontrolle tatsächlich bedeutet
Da KI-Agenten mehrstufige Aufgaben mit realen Konsequenzen übernehmen, ist die Frage, wo Menschen eingreifen, zu einem Design-Problem geworden, nicht zu einer Governance-Parole. Dieser Artikel erklärt die Mechanik der Aufsicht in Agent-Workflows und zeigt, wann man die menschliche Kontrolle straffen oder lockern sollte.
3. Aug. 2026Wo KI-Agenten helfen und wo sie scheitern: Lektionen von Klarna
Klarna hat einen der meistzitierten Unternehmenseinsätze von KI-Agenten im Finanzsektor durchgeführt, und die Ergebnisse waren tatsächlich gemischt. Hier steht, was wirklich passiert ist, was die Zahlen bedeuten und was jede Organisation daraus mitnehmen sollte, bevor sie sich auf agentenbasierte Automatisierung einlässt.
1. Aug. 2026Wie JPMorgan Chase menschliche Kontrolle in seine KI-Agenten-Workflows eingebaut hat
JPMorgan Chase hat KI-Agenten in der juristischen Prüfung und im Trading eingesetzt und dann festgestellt, dass Automatisierung ohne strukturierte menschliche Checkpoints ein Compliance-Risiko schafft, mit dem die Bank nicht gerechnet hatte. Die Entscheidungen, mit denen diese Workflows neu gestaltet wurden, sind eine konkrete Vorlage für jede Organisation, die Agenten im großen Maßstab betreibt.
28. Juli 2026Das Model Context Protocol: Wie KI tatsächlich mit der Welt außerhalb ihres Kontextfensters verbunden wird
Die meisten KI-Assistenten sind Inseln. Das Model Context Protocol ist die Spezifikation, die daraus vernetzte Systeme macht. Wer versteht, wie es funktioniert, kann realistisch einschätzen, was sich mit KI im eigenen Unternehmen bauen oder einfordern lässt.
25. Juli 2026Menschliche Kontrolle in KI-Agenten-Workflows: was es tatsächlich bedeutet, die Kontrolle zu behalten
Während KI-Agenten mehrstufige Aufgaben autonom übernehmen, ist die Frage, wann und wie Menschen eingreifen, zu einer der folgenreichsten Design-Entscheidungen in der Unternehmens-KI geworden. Dieser Artikel zerlegt die Mechanik der Kontrolle in agentischen Systemen und die realen Tradeoffs.
16. Juli 2026KI-Agenten im Unternehmen: was scheitert, bevor es funktioniert
KI-Agenten kommen branchenübergreifend aus der Demo in den Produktivbetrieb, und genau zwischen beidem straucheln die meisten Organisationen. Zu verstehen, was tatsächlich schiefgeht und warum, bringt mehr als das nächste Architekturdiagramm.
9. Juli 2026KI-Agenten im Unternehmen: was wirklich kaputtgeht und wie man es behebt
KI-Agenten gehen in großen Organisationen von der Demo in den Betrieb, und der Abstand zwischen versprochener Effizienz und tatsächlicher Leistung ist lehrreich. Zu wissen, wo Agenten-Workflows scheitern, ist operativ inzwischen wertvoller als zu wissen, wie sie theoretisch funktionieren.
2. Juli 2026KI-Agenten im Einsatz: was in der Praxis schiefgeht und wie Sie es beheben, bevor es teuer wird
KI-Agenten kommen aus der Demo in die Produktion, und genau in dieser Lücke verlieren die meisten Organisationen Zeit und Glaubwürdigkeit. Zu verstehen, wo diese Systeme in der Praxis scheitern, ist derzeit wertvoller als zu verstehen, wie sie theoretisch funktionieren.