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Wer hat eigentlich noch den Überblick, wenn nicht mehr das beste Modell zählt, sondern der beste Agent? Mark und Jens nehmen diese Folge zum Anlass, mitten in Jens' eigene Live-Einrichtung von OpenClaw einzusteigen, dem selbstständig arbeitenden KI-Agenten, den beide liebevoll "die Krabbe" nennen. Während Jens noch vorsichtig Berechtigungen für Apple-Account und lokales Gedächtnis einrichtet, ist in China längst Volksfeststimmung ausgebrochen: Über 1.000 Menschen stehen für lokale OpenClaw-Installationen Schlange, Freelancer verdienen sich mit Einrichtungs-Services ein Zubrot, und von den weltweit rund 140.000 öffentlich sichtbaren OpenClaw-Agenten läuft die Hälfte in China: in Kundensupport, Schulen und Altenpflege. Der Kontrast zur deutschen Zurückhaltung zwischen Regulierung und Sicherheitsbedenken ist eines der schärferen Themen der Folge.

Handfest wird es beim Blick auf das Agent Client Protocol (ACP), über das OpenClaw direkt mit Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex kommunizieren kann, ganze Anwendungen werden so im Hintergrund gebaut, deployed und als fertiger Link zurückgemeldet. Gleichzeitig sprechen die beiden offen über die Usability-Baustelle dahinter: Zwischen Chat-Fenster, Claude Code und Claude Co-Work verliert man als Nutzer schnell den Überblick, wo ein einmal trainierter Skill eigentlich liegt und wieder auffindbar ist. Praktisch wird die Folge mit zwei kleinen Alltagsbeispielen: Mit Craft Agent und dem Modell Opus wird erst eine tote Rechnungssoftware nachgebaut, dann ein alter n8n-Workflow automatisiert, der Audiodateien per FFmpeg und Whisper zuschneidet: Stichwort Make-or-Buy in ganz neuem Licht.

Wissenschaftlich untermauert wird die Skepsis mit zwei Studien: Eine MIT-nahe Untersuchung zeigt, wie einzelne "Bad Actors" in Agenten-Netzwerken den Konsens der übrigen Agenten kippen können, eine zweite, dass KI-Modelle in simulierten Konflikten eher zu nuklearen Eskalationsoptionen tendieren. Als Kontrastprogramm zum dezentralen OpenClaw-Ansatz stellen Mark und Jens Perplexity Comet vor, das Aufgaben in Subtasks zerlegt und dafür gezielt Modelle der Konkurrenz einsetzt: Opus für Reasoning, Gemini für Deep Research, Nano-Banana für Bilder, VO3.1 für Video, Grok für Tempo. Genau darin sehen die beiden das eigentliche Rennen 2026: nicht mehr "Krieg der Modelle", sondern "Krieg der Agenten". Wer orchestriert die vorhandenen Modelle am geschicktesten, ähnlich wie einst Google die Suche radikal vereinfacht hat?

Am Ende bleibt der pragmatische Rat: klein anfangen, eigene wiederkehrende Alltagsaufgaben identifizieren und im Zweifel eine KI die andere um Empfehlung fragen. Erstaunlich unbefangen, wie die Modelle sich gegenseitig weiterempfehlen. Kritisch, aber mit dem gewohnten Augenzwinkern machen die beiden klar: Einen Plan A gibt es in diesem Tempo für niemanden, nur möglichst viele Plan Bs, mit denen man notfalls schnell wieder rauskommt.

— Think Different. Think AI. mit Mark Zimmermann und Jens Scharnetzki.

Hören: Apple, Spotify, YouTube, RSS https://think-ai.podigee.io

Neue Folge zuerst im WhatsApp-Kanal https://whatsapp.com/channel/0029VbDJ4ZlGufIrpquad004

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