Ausblick auf die Agenten-KI im Jahr 2026

Das Divine Translation Bureau ist ein Übersetzungsteam unter der 36Kr, das sich auf Bereiche wie Technologie, Geschäft, Arbeitsplatz und Lebensstil konzentriert und vor allem auf neue Technologien, neue Ansichten und neue Trends aus dem Ausland abzielt.

Herausgeberhinweis: Verabschieden Sie sich von der "Prompt Engineering" und begrüßen Sie Software 4.0: Im Jahr 2026 wird sich die Essenz der Programmierung von der Code-Schreibung vollständig auf die "Orchestrierung von Künstlicher Intelligenz" wandeln. Dieser Artikel ist eine Übersetzung.

Das Jahr 2024 war das Jahr, in dem das Konzept von AI-Agenten in die Köpfe der Menschen ging. Die beeindruckenden Demo-Effekte haben die Aufmerksamkeit der Welt erregt.

Das Jahr 2025 war das Jahr, in dem die Agenten von der Labordemo in die Produktionsumgebung übergingen. Wir haben das Jahr mit dem Slogan "2025 ist das Jahr der AI-Agenten" begonnen. Gegen Ende des Jahres zeigten mehrere klare Signale, dass eine tiefgreifendere Veränderung im Gange war: Die Linux Foundation gründete die Agentic AI Foundation, was ein Zeichen für die Öffnung des Ökosystems war; Die von JPMorgan Chase eingesetzten Agenten deckten bereits über 30.000 Mitarbeiter ab, was darauf hinweist, dass Agentensysteme in der realen Produktionsumgebung einen großen kumulativen Nutzen haben.

Was wird also im Jahr 2026 kommen? Im Jahr 2026 wird die Kernveränderung im Bereich der Künstlichen Intelligenz nicht mehr die Suche nach intelligenteren Modellen sein, sondern der Wandel hin zu einem Agenten-Betriebssystem, das koordiniert, verifiziert und im Laufe der Zeit kontinuierlich evolvieren kann.

In den letzten drei Jahren habe ich mich an der Spitze der Forschung, der Open-Source-Entwicklung und der Produktionsanwendung von Agentensystemen befunden. Dieser Weg geht auf den Beginn des Jahres 2023 und die Entstehung von AutoGen zurück. In diesem Artikel werde ich diese Erfahrungen zusammenfassen und meine Ansichten über die Entwicklung der Agenten-KI im Jahr 2026 teilen.

1. AI-Agenten: Vom Demo-Zustand zur Massenproduktion

Dieser Trend ist offensichtlich (es ist sogar schwer, ihn als "Prognose" zu bezeichnen). Obwohl der Technologiestack noch nicht vollständig festgelegt ist, ist die Implementierung in der Produktionsumgebung aufgrund des großen wirtschaftlichen Nutzens, den die Agenten bringen können, bereits unaufhaltsam.

Trotz des starken Auftriebs geraten viele Teams in eine gemeinsame Falle: Sie wissen nicht genau, wo der echte Return on Investment (ROI) liegt.

Für jedes Unternehmen mit einem gewissen Grad an Betriebs- und Organisationsreife liegt der höchste Nutzen nicht in einem einfachen Chatbot, einem allgemeinen Agenten oder einem isolierten Agentensystem. In Massenszenarien degenerieren Agenten, die nicht kollaborieren, schnell zu unübersichtlichen "Kontext-Inseln". Der wahre Hebel liegt in der Orchestrierung. Der höchste Nutzen entsteht in einem gut koordinierten Agentensystem, das die Organisationsstruktur intelligent versteht, Routen verteilt und mehrere Fachrollen koordiniert, um Ziele zu erreichen, die kein einzelner Agent allein bewältigen kann.

2. Die Vorstufe der AGI? Agenten dringen in den Arbeitsplatz ein

OpenAI veröffentlichte im Oktober 2025 GDPVal, ein Bewertungssystem, das die Leistung von Modellen bei der Ausführung von wirtschaftlich wertvollen realen Aufgaben in 44 Berufen misst. Obwohl es nicht so aufsehenerregend wie die Veröffentlichung eines neuen Modells aussieht, zeigt es eine tiefgreifende Bedeutung: Selbst mit den vorhandenen Modellfähigkeiten können wir bereits Agenten bauen, die wirtschaftlich wertvolle Aufgaben massenhaft ausführen können. Diese Aufgaben stammen direkt aus realen Arbeitsfunktionen auf dem US-Arbeitsmarkt. Wenn Agenten sowohl den Turing-Test als auch den "Beschäftigungstest" bestehen, beginnen sie die Vorstufe der AGI zu zeigen.

3. Selbstverbesserungs-Schleife und Verifizierungsarchitektur

Technologisches Panorama der selbstevolvierenden Agenten

AI-Agenten sollten nicht statisch sein, sondern anpassungsfähig. Um in der realen Welt funktionieren zu können, müssen Agenten in der Lage sein, ihr eigenes Verhalten zu beobachten, aus den Ergebnissen zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu optimieren. Agenten, die diese Fähigkeit nicht haben, werden auch wenn sie sehr leistungsstark sind, mit der Veränderung der Umwelt, der Ungültigkeit von Annahmen und der Anhäufung von Randfällen unweigerlich an Leistung verlieren.

Für Agenten, die kontinuierlich, autonom und in Massen laufen müssen, ist die Anpassungsfähigkeit keine zusätzliche Option, sondern eine grundlegende Anforderung. Eines unserer neuesten Forschungsresultate, "The Absolute Zero Reasoner" (Hauptartikel bei NeurIPS 25), zeigt die Wirksamkeit der verstärkten Selbstspiel-Logik (Reinforced Self-play Reasoning) bei der Bearbeitung von Programmieraufgaben mit fast null Daten. Der Kern dieses neuen Paradigmas ist eine verifizierbare Umgebung und ein Aufgaben-Generator, der es Agenten ermöglicht, durch Selbstspiel Stress-Tests durchzuführen und ihre logischen Fähigkeiten systematisch zu verbessern.

Wenn man dieses Paradigma auf andere Programmieraufgaben ausweitet, ergibt sich direkt eine allgemeinere und grundlegendere Herausforderung: die Verifizierung. Für viele reale Aufgaben gibt es derzeit keine skalierbare Verifizierungsmechanismen. Wir müssen eine Infrastruktur um die Verifizierung aufbauen: Durch die strukturelle Aufteilung von Aufgaben und Problemen, Zwischenkontrollpunkte, Rückmeldungssignale und sogar manuelle Annotationen und Anweisungen können wir offene Ziele in eine verifizierbare Umgebung umwandeln. Sobald diese Verifizierungsarchitektur (Fabric) aufgebaut ist, können Selbstspiel und verstärktes Lernen in Bereichen außerhalb der Programmierung wie Logik, Planung, Datenanalyse, Entscheidungsprozesse und Multi-Agenten-Kollaboration weit verbreitet angewendet werden.

Dies definiert neu die Kernherausforderungen und -chancen der Agenten-KI: Der Fortschritt wird von Systemen getrieben, die die Ergebnisse beobachtbar, vergleichbar und kontinuierlich verbesserbar machen.

4. Willkommen in der Software 4.0 Ära: Agentware

Die Software ändert sich (wieder und wieder): Die Evolution von 1.0 bis 4.0

Andrej Karpathy hat einmal eine berühmte These aufgestellt, die die Evolution der Software von 1.0 bis 3.0 beschreibt.

• Software 1.0: Wir schreiben Computer-Code.

• Software 2.0: Wir programmieren neuronale Netze.

• Software 3.0: Prompts werden zur neuen Programmiersprache.

Vor sechs Monaten hat Andrej das letzte Mal öffentlich über diese Evolution gesprochen, mit dem Thema "Die Software ändert sich (wieder)". Aber während er sprach, hatten wir bereits die Schwelle der Software 4.0 Ära betreten - in dieser Ära werden "Agency" und "Koordination" programmierbar.

In der Software 4.0 haben sich sowohl das Konzept der Programmierung als auch die Rolle der Entwickler grundlegend verändert. Der Maßstab für Entwickler ist nicht mehr nur die Fähigkeit, Code zu schreiben oder Prompts zu verfassen, sondern die Fähigkeit, AI-Agenten zu entwerfen, zu orchestrieren und zu betreiben. Die Programmierung kehrt zu ihrer Essenz zurück: Das Definieren von Problemen und das Leiten der Berechnung, während die Maschine mehr der Ausführung übernimmt. Das Neue ist eine völlig andere Form der Berechnung - "Agenten-Berechnung" - das System ist anpassungsfähig, zielgerichtet, kann Handlungen ausführen und sich durch Rückmeldungen verbessern, anstatt nur einen festen Code-Pfad auszuführen.

Die Software entwickelt sich zu "Agentware". Agenten werden zur Grundeinheit von Anwendungen: Sie kapseln Logik, Gedächtnis, Werkzeuge/Fähigkeiten, Orchestrierung und Lernschleifen in einem einzigen Betriebssystem. Für Entwickler ist das unglaublich aufregend!

5. Der Aufstieg des Agenten-Internets

Das Jahr 2025 hat die erste Bildung und Konsolidierung offener Protokolle gesehen, darunter die berühmten: Das Agenten-Tool-Aufruf-Protokoll MCP; Das Agenten-Zwischenkommunikations-Protokoll A2A; Und die Agenten-Zahlungsprotokolle: ACP (Agenten-Geschäftsprotokoll), AP2 (Agenten-Zahlungsprotokoll) und x402.

Wir haben diese offenen Protokolle aktiv getestet und viele von ihnen systematisch in AutoGen/AG2 integriert. Durch diese frühen Untersuchungen beginne ich, die Vorstufe des "Agenten-Internets" zu sehen - in dieser Welt können autonome Agenten über Organisations- und Plattformgrenzen hinweg voneinander entdecken, kommunizieren, Werkzeuge aufrufen, Werte austauschen und zusammenarbeiten.

Wie im frühen Internet ist diese Ebene für eine vollständige offene Betriebsweise noch unvollkommen und unzureichend. Aber innerhalb kontrollierter Grenzen haben wir bereits die Entstehung von Netzwerkeffekten beobachtet. Die Bedeutung ist sehr groß: Agenten sind nicht mehr isolierte Automatisierungstools, sondern werden zu Teilnehmern einer globalen Infrastruktur. Fähigkeiten werden kombinierbar, Intelligenz wird verteilbar, und Kollaboration - das seit langem komplexeste Problem in KI-Systemen - beginnt endlich, sich zu skalieren.

Der Weg vorwärts

Wir treten in eine neue Phase der Agenten-KI ein, die nicht mehr durch größere Modelle oder spektakulärere Demos definiert wird, sondern durch praktische Systeme, die handhabbar, vernetzt, vertrauenswürdig und im Laufe der Zeit kontinuierlich evolvierbar sind.

Übersetzer: boxi.