Die Welt der Agenten im ersten Halbjahr 2026: In Euphorie und Angst
Technologischer Aufschwung, auftauchende Nachfragen, Wechsel von Altem und Neuem, kein Ende in Sicht. Die Branche ist aufgeregt und zugleich ängstlich.
Im ersten Halbjahr 2026 hat sich die Landschaft der Implementierung von Agenten radikal verändert. „Die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts übersteigt alle Vorstellungen“, sagte Zhi Zhen, der Vorsitzende von Zhonggong Internet, und beschrieb sich als in einem „zustand der Aufregung“. Er steckt 99 % seiner Energie in die Technologie und verbringt viel Zeit vor Ort bei den Kunden, um die Kombination von Szenarien und Technologie voranzutreiben. „Solange man gute Produkte herstellen kann, werden sie bestimmt jemand kaufen.“
Allerdings hat der rasant fortschreitende technologische Trend auch eine allgemeine Angst in den Unternehmen ausgelöst. Ein Mitarbeiter eines großen Unternehmens gab an, dass fast alle Unternehmen, die er dieses Jahr getroffen hat, die gleichen Fragen stellten: Die technologische Architektur ändert sich so schnell, wir haben bereits Kosten für die Erstellung eines Agentensystems aufgewendet. „Jetzt ist OpenClaw aufgetaucht. Sollten wir alles neu aufbauen?“ Wird das im vergangenen Jahr durchgeführte Agentenprojekt womöglich obsolet?
Der rasant fortschreitende technologische Trend und die Unsicherheit bei Entscheidungen bilden die Grundlage dieser Runde der Implementierung von Agenten. Wie kann man die Debatte zwischen alter und neuer Architektur lösen? Welche grundlegenden Veränderungen finden bei den Kundenbedürfnissen statt? Und wie wird die zweite Hälfte des Wettbewerbs verlaufen, wenn die Agenten von der Randexperimentierung zu den Kerngeschäften übergehen?
01 Die alte Karte ist ungültig
Das Produktdesign und die Philosophie von OpenClaw haben der Branche viele Anregungen gegeben und auch die gesamte Branche erschüttert. Die Entwicklungseffizienz, die Produktform, die Personalstruktur und die Softwarelogik müssen vollständig neu geschrieben werden.
Die Fähigkeit zur AI-Anwendung wird zum Kernkriterium für die Beurteilung. „Der einzige Kriterium, nach dem wir jetzt Menschen beurteilen, ist die Fähigkeit, große Modelle zu nutzen“, sagte Zhi Zhen. „Ein guter Anwender ist besser als zwei oder drei schlechte.“ Yu Youping, der Präsident von Zhongguancun Kejin, berichtete, dass das Unternehmen im März dieses Jahres einen OpenClaw-Innovationswettbewerb gestartet hat. Die Mitarbeiter bildeten interdepartementale Teams und bauten direkt „Lobster-Anwendungen“ auf. Es wurden 95 gute Ideen für konkrete Geschäftsprozesse gesammelt, und einige davon wurden bereits intern eingeführt.
Die Produktform ändert sich auch radikal. Yu Youping meint, dass OpenClaw die Branche darauf aufmerksam gemacht hat, dass die Unternehmensagentenarchitektur nicht mehr um das „Chatfenster“ herum gestaltet werden sollte, sondern um die „Arbeitsaufgaben“. Viele Agentenprodukte in der Vergangenheit waren im Wesentlichen „große Modelle + Wissensbasis + Dialogeingang“ und konnten schwer Unternehmensaufgaben übernehmen. Was Unternehmen wirklich brauchen, ist ein Arbeitssystem, das Aufgaben verstehen, Werkzeuge aufrufen, Wissen nutzen, Berechtigungen einhalten, Ergebnisse ausgeben und Bewertungen akzeptieren kann. Der Aufbau von Agenten geht zu den Fachkräften, sodass die Fachkräfte ihre Erfahrungen in Skills umsetzen können, und das Lieferobjekt wird zu „digitalen Mitarbeitern“.
Der Markt hat schnell reagiert. Sowohl große Unternehmen wie Tencent, ByteDance, Alibaba und Baidu als auch Hersteller, die Agenten implementieren, haben eigene „Lobster-ähnliche“ Produkte herausgebracht. „Früher konnten wir vielleicht nur einfache Genehmigungsszenarien umsetzen, jetzt können wir auch autonome Arbeitsaufgaben durchführen. Es gibt mehr neue Szenarien“, sagte Wang Zhong, Mitbegründer von Zhongshu Xinke.
Parallel zur Architekturänderung gibt es auch einen Sprung in der Entwicklungseffizienz. Im Dezember letzten Jahres hat es einen großen Durchbruch bei der Programmierfähigkeit von großen Modellen gegeben. „Mit der gleichen Anzahl von Personen können wir jetzt mindestens doppelt so viele Projekte gleichzeitig bearbeiten“, sagte Wang Zhong. „Heute gibt es nur noch wenige PoCs. „Man schaut zunächst auf die Demo, um den Kunden zu helfen, es zu verstehen. Dann entweder direkt die Produkte testen oder direkt über die Projektlieferung sprechen.“ Denn um eine voll funktionsfähige Szenariodemo aufzubauen, „kann man es im Grunde innerhalb eines Tages erledigen“, was eine enorme Steigerung der Produktivität bedeutet.
Zhi Zhen gab als Beispiel an, dass man früher bei der Erstellung einer BOM (Bill of Materials) jedes Element aus einer Dropdown-Liste auswählen musste. Jetzt kann man ein Claw-Tool erstellen. Selbst wenn man nur den Namen eines Teils weiß, kann man es eingeben, und das System durchsucht automatisch die Datenbank, prüft und gibt eine Standard-Excel-Tabelle zurück. „Diese Funktion war letztes Jahr nicht völlig unmöglich, aber man musste Vektordatenbanken und viele Techniken wie Fuzzy-Matching verwenden. Es dauerte lange, und das Ergebnis war nicht so gut. Dieses Jahr ist es einfach. Lobster ist wie eine Schnittstelle, und man kann einfach ein einfaches Skill an die Datenbank anschließen.“
Der Grad der Intelligenz steigt auch rapide. „Im Mai war es mindestens zehnmal besser als im Januar“, sagte Zhi Zhen. Früher wollte man einen Agenten entwickeln, der Materialcodes aus Bildern oder Texten erkennt und fehlerfreie Einkaufsbestellungen erstellt. Es dauerte Monate, bis man die industrielle Genauigkeit erreichte. Vor Januar war es fast nur ein PoC und schwer umsetzbar. Jetzt kann man es einfach umsetzen, und der Agent kann wiederholt suchen, prüfen und überprüfen, um die Zusammenarbeit mehrerer Agenten zu ermöglichen. Die Genauigkeit steigt erheblich.
Die Agenten rekonstruieren auch das traditionelle Softwareparadigma. „Früher wurden Software-Updates jährlich durchgeführt, jetzt ist es schon Realität, dass Software täglich verworfen wird“, sagte Yu Youping. „Die Rekonstruktion des traditionellen Softwareparadigmas geschieht schneller als erwartet.“ Unternehmen haben festgestellt, dass AI Aufgaben direkt über Systeme hinweg durchführen kann, und ihre Geduld mit traditionellem SaaS nimmt rapide ab. Dies ist in den letzten Monaten stark zugenommen.
Im industriellen Bereich „wird die industrielle Designsimulation in dieser Runde stark umgeworfen“, sagte Zhi Zhen von Zhonggong Internet. CAX-Software wie CAD und CAE, das früher als „Juwel der industriellen Krone“ bezeichnet wurde, steht vor einer revolutionären Veränderung. Die soliden Barrieren, die früher durch langjährige Codeentwicklung und riesige Modellbibliotheken aufgebaut wurden, werden jetzt von AI gebrochen. „Im Januar habe ich noch gesagt, dass es für industrielles Software vielleicht noch 3 - 5 Jahre Barrieren geben würde. Jetzt denke ich, dass es keine mehr gibt.“
Zhi Zhen beurteilt, dass die Ankunft von industriellen Agenten nur noch die Frage der Zeit ist, und das Zeitfenster beträgt nur 1 - 2 Jahre. „Zunächst gibt es dieses Jahr kein industrielles Software mehr. Alle Unternehmen, die sich für Informationssysteme entscheiden, werden Agenten hinzufügen.“ Früher mussten Fabriken ein Dutzend oder zwanzig Softwarepakete kaufen, von denen 99 % der Funktionen möglicherweise nie genutzt werden. Jetzt kann man einfach auf die spezifischen Szenarien zugeschnittene leichte Algorithmen entwickeln. Das ist effektiver, kostengünstiger und kann CAD, CAE, MES, PDM usw. stark integrieren. In Zukunft wird Software nicht mehr alle Funktionen enthalten, sondern basierend auf Bedürfnissen und Anwendungsfällen Wert und Funktionen liefern.
02 Die Debatte zwischen alter und neuer Architektur: Muss man alles neu aufbauen?
Die schnelle Veränderung des technologischen Trends hat das Problem von „Alt und Neu“ zu einem Anlass für Angst in den Unternehmen gemacht. Viele Unternehmen stehen vor einer schwierigen Entscheidung: Sollte man das in den letzten Jahren mit Kostenaufwand aufgebaute Agentensystem wegen neuer Frameworks wie OpenClaw neu aufbauen? Wird das in der Vergangenheit umgesetzte Projekt schnell obsolet?
Yu Youping von Zhongguancun Kejin meint, dass „das Kernproblem, mit dem Unternehmen konfrontiert sind, nicht die Wertigkeit des alten Systems ist, sondern ob die bestehende Architektur offen und flexibel genug ist.“ Der Unterschied zwischen dem alten und dem neuen System liegt darin, dass das neue Paradigma zwei Richtungen stärkt: Unternehmensagenten sollten um Aufgaben und Skills der Arbeitsstellen organisiert werden; das Agentensystem sollte eine stärkere Offenheit, Skalierbarkeit und kontinuierliche Betriebsfähigkeit aufweisen. Wenn das im vergangenen Jahr von Unternehmen aufgebaute System eine offene Architektur hat, die Fähigkeiten wie Modelle, Werkzeuge und Wissensbasis entkoppelt sind, ist die Umstellungskosten für die Anpassung an das neue Skills-System, die Einbindung neuer Werkzeugprotokolle und die Aktualisierung des neuen Frameworks relativ kontrollierbar, und viele Fähigkeiten können auf der bestehenden Basis weiterentwickelt werden. Im Gegensatz dazu, wenn es eine geschlossene, stark gebundene, schornsteinartige Architektur ist, wird man in diesem Jahr einen größeren Architekturdruck spüren.
„Was Unternehmen jetzt am meisten interessiert, ist nicht, welches neueste Framework zu verfolgen, sondern sich nicht an eine technische Route zu binden. Da die Agenten noch schnell weiterentwickelt werden, muss die Unternehmensarchitektur genügend Elastizität haben“, sagte Yu Youping.
Wang Zhong von Zhongshu Xinke gibt eine andere Einsicht: Kunden kümmern sich nicht darum, welches Paradigma verwendet wird, sondern nur um die Ergebnisse. Solange ein Projekt erfolgreich umgesetzt und akzeptiert wird und die Ergebnisse im definierten Szenario erreicht werden, werden Kunden nicht verlangen, dass das alte Szenario mit dem neuen Paradigma umgebaut wird. Sie möchten lieber mit dem neuen Paradigma neue Szenarien umsetzen, die früher nicht möglich waren.
„Nachdem OpenClaw populär geworden ist, haben viele alte Kunden uns aufgesucht, um über neue Szenarien zu sprechen“, sagte Wang Zhong als Beispiel. Ein führendes Unternehmen aus der Wasserversorgungsbranche hat dieses Jahr aktiv gefragt, ob das „Krebspaaradigma“ einige Szenarien umsetzen kann, die im vergangenen Jahr nicht möglich waren. Zuvor hatten sie bereits erfolgreiche Agentenanwendungen umgesetzt. Derzeit arbeiten beide Seiten an der Implementierung von Agenten für zwei neue Szenarien, die Prozesssteuerung und die Leckagevorhersage, basierend auf dem neuen Paradigma.
Tatsächlich gibt es seit der Entstehung des Agentenkonzepts im Jahr 2023 in der Branche zwei Richtungen: Eine ist der Workflow, die andere ist eher die Agentenrichtung mit stärkerer eigenständiger Planung. OpenClaw, Hermes usw., die in diesem Jahr aufgetaucht sind, sind typische Vertreter der zweiten Richtung.
„Die meisten Plattformen, die die Leute früher kauften, waren Workflow-Plattformen. Aber jetzt ist der Intelligenzgrad und die Generalisierungsfähigkeit der Zusammenarbeit mehrerer Agenten weit höher als die von Workflow-Plattformen“, sagte Wang Zhong. Nachdem er den Kunden Prototypen von Produkten mit dem Konzept der Zusammenarbeit mehrerer Mitarbeiter gezeigt hat, neigen die Kunden dazu, dieses Paradigma als Basis zu verwenden.
Aber die alte und die neue technologische Architektur ersetzen sich nicht vollständig, sondern haben jeweils ihre eigenen Anwendungsfälle.
Innerhalb der Unternehmen gibt es viele Szenarien mit festen Regeln, strengen Abläufen und hoher Ergebnissicherheit. Der Workflow kann diese Probleme gut lösen. Zum Beispiel bei der Vertragsprüfung und der Textgenerierung, wo die Abläufe und das Wissen relativ fest sind, ist der Workflow am besten und am schnellsten. Die eigenständige Planungsroute würde viel zusätzliche Token verbrauchen und wäre in Bezug auf Effizienz und Kosten nicht rentabel. Auch einige einfache Datenanalysen und Trendanalysen eignen sich für den Workflow.
Das neue Paradigma der Zusammenarbeit mehrerer Agenten und der eigenständigen Planung, repräsentiert durch OpenClaw, eignet sich für Szenarien mit stärkerer Generalisierungsfähigkeit und unvollständigen Abläufen. Sein größter Vorteil liegt in der Offenheit und kann den Workflow ergänzen.
Wang Zhong gab als Beispiel an, dass bei der prädiktiven Instandhaltung von Geräten für die Diagnose von bereits aufgetretenen Störungen, da die Abläufe und das Wissen relativ fest sind, der Workflow-Modell weiterhin verwendet werden kann. Aber die Vorhersage von potenziellen Störungen, die wegen der unvollständigen Abdeckung von Anomalie-Regeln früher schwer zu lösen war, kann jetzt durch das Framework der Zusammenarbeit mehrerer Agenten mithilfe der Erfahrung von menschlichen Experten analysiert werden. Derzeit hat die Genauigkeit auf über 90 % gestiegen, und das System hat die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen.
Allerdings stehen der Massenimplementierung des neuen Paradigmas noch viele Herausforderungen entgegen. Wang Zhong gestand, dass die Unternehmenskunden zwar den Wert anerkennen, aber allgemein Probleme mit der sicheren Implementierung haben. „Die Anzahl der Agenten steigt deutlich, aber der Anteil der Szenarien, in denen die eigenständige Planungsstruktur verwendet wird, ist noch relativ gering. Die Leute vertrauen dem zugrunde liegenden Framework nicht genug und müssen es noch überprüfen. Die breite Implementierung hängt von der Entstehung eines Unternehmensframeworks ab.“ Er beurteilt, dass OpenClaw nicht das technologische Ende ist. „Es werden immer neue Frameworks auftauchen“, und die Agententechnologie wird sich kontinuierlich weiterentwickeln. Die reifen Lösungen für die komplexen Unternehmensszenarien sind noch in der Entwicklung.
03 Welche neuen Bedürfnisse gibt es auf der Kundenseite?
Im ersten Halbjahr 2026 hat sich die Nachfrage nach der Implementierung von Agenten deutlich beschleunigt. Zhi Zhen beobachtete, dass die Kundengruppe immer vielfältiger wird. Kein Unternehmen zweifelt mehr an der Wertigkeit von AI, sondern nur daran, „wie viel Geld man ausgeben möchte und wie viel man erreichen möchte“. Die Form der Nachfrage hat sich auch eindeutig verbessert: „Früher haben wir für die Kunden Copilots entwickelt, aber sie sagen jetzt, dass sie nicht mehr wollen. Sie möchten in Zukunft eher auf Agenten setzen als auf Menschen.“
Die Beschaffungsbereitschaft der Geschäftsabteilungen hat stark zugenommen, sogar stärker als die der IT-Abteilungen. Xin Zhou, der Leiter des AI- und großen Modells-Plattform-Teams von Baidu Smart Cloud, gab an, dass in vielen Kundenunternehmen aus Branchen wie Hafen und Herstellung die Geschäftsabteilungen aktiv Anfragen stellen und sogar direkt beschaffen. Ein Branchenmitarbeiter bestätigte auch, dass „wenn die Geschäftsabteilung sagt, dass es gut ist, dann wird es umgesetzt; wenn es nicht gut ist, dann wird es nicht gemacht.“ Die Geschäftserfahrung wird zum Kernkriterium für Entscheidungen.
Die Beschaffungslogik ändert sich auch: Die Kunden erkennen zwar den Wert der Plattformbasis an, aber zahlen nicht mehr für die reine Plattform. Wang Zhong von Zhongshu Xinke sagte direkt: „Ohne Szenario kann man die Basisplattform nicht mehr verkaufen. Es muss ein starkes Geschäftszenario als Leitfaden geben, damit diese Plattformen und Infrastrukturen als notwendige Module mitgenommen werden können.“ Diese Veränderung spiegelt sich direkt in der Budgetstruktur wider. Beispielsweise bei einigen führenden Unternehmen, die Wang Zhong betreut, hat der Anteil der Beschaffung von Plattformen und Recheninfrastruktur stark abgenommen, und die Ressourcen werden immer stärker auf die Szenario-Agenten verschoben. „Letztes Jahr war es ein 60:40-Verhältnis, jetzt ist es vielleicht umgekehrt, ein 40:60-Verhältnis, und die Bestellmenge an Agenten hat um mindestens 50 % zugenommen.“ Der Markt erweitert entweder die Rechenleistung bedarfsgerecht oder baut direkt spezifische Szenario-Agenten auf. Nur wenige Kunden kaufen zunächst kommerzielle Versionen von Dify oder HiAgent und planen dann die Szenario-Implementierung.