KI-Agenten brauchen Kontrollstrukturen und Validierungsschleifen; Entwickler wandeln sich zu „Harness Engineers”, die KI-Systeme steuern statt programmieren.
Das Benchmark-Framework Claw-SWE-Bench zeigt, dass Adapter-Design für Code-Agenten entscheidend ist: mit minimalem Adapter erreicht OpenClaw 19,1% Pass@1, mit vollständigem Adapter 73,4%.
KI-Tools sind Assistenzwerkzeuge mit Transparenzlücken und Halluzinations-Risiken, während Low-Code durch strukturierte, auditierbare Bausteine Komplexität reduziert – beide können komplementär wirken.
Ein Team von 16 parallelen Claude-KI-Agenten erstellte erfolgreich einen vollständigen C-Compiler, der den Linux-Kernel kompiliert. Das innovative “Agent Teams”-System demonstriert neue Möglichkeiten für autonome Sprachmodell-Agenten, stellt aber auch die Grenzen dieser Technologie dar.
