Jensen Huang: Der Prompt ist tot. Die gesamte KI-Branche ist in wilder Jagd nach Loops.

Was ist derzeit das beliebteste Wort in Silicon Valley?

Loop.

Sobald man X öffnet, ist das Netz voll von Beiträgen über Loop Engineering.

Eine Reihe von Silicon - Valley - Großen verzichten alle auf Prompting und wenden sich stattdessen der autonomen Schleife zu!

Jensen Huang hat uns den neuen Schwerpunkt für die nächste Phase markiert (und auch eine neue Methode, Token zu verbrauchen):

Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.

(Niemand schreibt mehr Prompts. Die neue Aufgabe besteht darin, Loops zu schreiben und zu verwalten.)

Kürzlich hat ein Ingenieur von Anthropic angegeben:

Mehr als 80 % der Ingenieure bei Anthropic verwenden bereits Self - improving Loops, und innerhalb von 3 bis 6 Monaten wird dieser Anteil 100 % erreichen.

Andrew Ng hat behauptet: In 3 bis 6 Monaten wird das Prompting sterben! Die Übernahme des Prompts durch den Loop ist unumkehrbar.

Karpathy hat bereits bei der Erläuterung seines AutoResearch - Projekts über die geschlossene Schleife von AI - Agents (Generation → Ausführung → Bewertung → Verbesserung) gesprochen und aufgerufen, den Menschen teilweise aus der Schleife zu entfernen.

Karpathy hat im März in einem Interview ausführlich über AutoResearch / Karpathy Loop gesprochen.

Peter Steinberger, der Vater von OpenClaw, hat direkt gesagt: Monatliche Erinnerung: Hör auf, Prompts manuell zu schreiben. Das Design von Schleifen ist das A und O.

Boris Cherny, der Vater von Claude Code, hat direkt behauptet: Die Loop - Schleife ist die Zukunft!

Vor zwei Jahren haben wir noch manuell Code geschrieben. Später haben wir begonnen, Agenten zu lassen, Code zu schreiben.

Und jetzt gehen wir in eine Phase über, in der Agenten andere Agenten anweisen und diese dann Code generieren.

Der Schritt von Quellcode zu Agenten war zwar groß, aber die Bedeutung und Auswirkung der Einführung des Schleifenmechanismus sind nicht weniger signifikant als der vorherige Schritt.

Es war nicht zu erwarten, dass das Prompting - Engineering zwei Jahre lang populär war, aber die Spitzen - AI - Ingenieure es jetzt nicht mehr betreiben.

Warum sind die Silicon - Valley - Großen alle von Loop begeistert?

Das Wesen des traditionellen Promptings ist: Der Mensch ist die Schleife selbst.

Du schreibst ein Prompt → Der Agent gibt eine Ausgabe → Du überprüfst → Du schreibst das nächste Prompt → Und so weiter.

Jeder Schritt hängt von menschlicher Aufmerksamkeit, Kontextgedächtnis und Entscheidungsbandbreite ab. Die Menge an Token und die Komplexität der Aufgaben, die ein Mensch in einem Tag effektiv steuern kann, ist begrenzt.

Das Wesen der Loop Engineering ist: Das System wird selbst zur Schleife.

Daher ist die Schleifen - Engineering wichtiger als die Prompt - Engineering.

Der Mensch führt nur eine hochwertige Planung durch:

1. Definieren von Zielen und Stoppbedingungen

2. Aufbau eines Validierungsmechanismus (am wichtigsten)

3. Aufbau eines dauerhaften Gedächtnisses (Markdown / externer Zustand)

4. Konfiguration von Entdeckung und Planung

Danach kann das AI - Schleifensystem autonom Aufgaben entdecken → ausführen → validieren → dauerhaft speichern → erneut entdecken und rund um die Uhr laufen. Der Mensch greift nur bei Bedarf ein.

Das ist der Grund, warum die Silicon - Valley - Großen alle von Loop begeistert sind.

Sie gehen von der Einschätzung aus, dass sobald die Schleife reif ist, der Kostennutzen des manuellen Promptings direkt zusammenbrechen wird!

Das 11 - Seiten - Whitepaper zur Loop Engineering wird im Netz wild geteilt

Was genau ist also der Schleifenprozess?

In den letzten Tagen wird in X ein Whitepaper über Loop Engineering wild geteilt.

https://drive.google.com/file/d/1qzKI4DKnyHRpXK1J3ATPqwaqLc0iNu-M/view

Dieses 11 - Seiten - PDF ist im Wesentlichen eine Zusammenfassung der aktuellen Trends / ein Praxisleitfaden, der öffentliche Diskussionen und praktische Erfahrungen zusammenfasst.

Die Kernidee stammt von den öffentlichen Äußerungen von Peter Steinberger, Boris Cherny und Addy Osmani.

Was ist die Schleifen - Engineering?

Loop Engineering (Schleifen - Engineering) wurde im Juni 2026 von Addy Osmani, einem Google Chrome - Ingenieur, benannt.

Es ist die vierte Ebene über der Prompt - Engineering, der Kontext - Engineering und der Toolchain - Engineering: Die ersten drei Ebenen gehen davon aus, dass Sie vor der Tastatur sitzen und den AI zeilenweise anweisen. Die Loop Engineering soll Sie aus dieser Position befreien und Sie vollständig von der Arbeit befreien.

Von nun an sind Sie nicht mehr der Motor, der den AI antreibt, sondern der Architekt, der diesen Motor entwirft.

Das System wird sich zu den festgelegten Zeiten automatisch aktivieren, Unter - Agenten ableiten, um die Arbeit auszuführen, und die Ausgabe als Eingabe für die nächste Runde an sich selbst zurückgeben.

Der Artikel zerlegt eine vollständige Schleife in fünf Schlüsseltätigkeiten:

Entdeckung: Der AI nutzt seine festgelegten Fähigkeiten, um selbst wertvolle Aufgaben zu finden, z. B. die neuesten CI - Fehlermeldungen oder ungelöste Issues zu lesen.

Übergabe: Für jede Aufgabe wird eine separate Sandbox geöffnet, damit mehrere Agenten parallel und ohne gegenseitige Störung arbeiten können.

Validierung: Dies ist der wichtigste Schritt. Wenn der AI, der Code schreibt, sich selbst bewertet, wird er sich immer loben. Daher muss ein völlig unabhängiger, standardmäßig skeptischer 「Bewertungs - Agent」 eingeführt werden, um Fehler aufzuspüren.

Dauerhaftigkeit: Das Gedächtnis des AI darf nicht nur im Kontextfenster bleiben, das jederzeit geleert werden kann. Sein Zustand und Fortschritt müssen auf der Festplatte gespeichert werden, damit er am nächsten Tag weiterarbeiten kann.

Planung: Durch automatisierte Skripte lässt sich das System periodisch autonom betreiben und die Schleife schließen.

Die schwierigste und am leichtesten zu überspringende Tätigkeit ist die Validierung.

Wenn der AI sich selbst bewertet, wird er fast immer sich selbst loben, weil er eine Selbstüberzeugungskette im Kopf hat. Die Lösung besteht darin, einen unabhängigen Bewertungs - Agent einzuführen, der standardmäßig davon ausgeht, dass der Code schlecht ist.

Allerdings bedeutet die vollständige Automatisierung des Systems nicht, dass Sie sich keine Sorgen machen müssen. Der Autor warnt: Wenn die Schleife in der Nacht ungebremst läuft, können sich möglicherweise vier versteckte Kosten ansammeln.

Validierungs - Schuld: Unvalidierte Kleinigkeiten werden stillschweigend in die Datenbank integriert.

Verständnis - Verschlechterung: Der AI schreibt Code so schnell, dass das menschliche Verständnis des Code - Repositories stark abnimmt.

Kognitive Kapitulation: Der Mensch ist zu faul, noch zu überprüfen, und akzeptiert die Ergebnisse des AI vollständig.

Token - Überlauf: Der AI versucht in einer Endlosschleife die ganze Nacht über erneut und verbrennt das Budget.

Zwei Personen, die dieselbe Schleife bauen, können völlig unterschiedliche Ergebnisse erzielen. Wenn man Urteilsvermögen einbringt, wird es verstärkt; wenn man Faulheit einbringt