Ich habe heute 10 Mitarbeiter losgeschickt, um eine Frage zu beantworten.
Nicht wirklich. Aber so ungefähr.
Ich habe zwei KI-Research-Agenten parallel gestartet. Jeder davon sucht dutzende Quellen, bewertet sie nach Tier S bis D, macht mehrere Durchgänge, cross-referenziert alles und schreibt einen dreiseitigen Report.
Die Frage war simpel. Die Antwort hätte in 90 Sekunden gepasst.
8 Minuten später haben beide noch gearbeitet.
Es funktioniert. Und jeder weiß, dass es Unsinn ist.
Das ist, als würde man ein 10-köpfiges Projektteam in einen Raum setzen, um eine Excel-Tabelle auszufüllen.
Es funktioniert. Aber jeder im Raum weiß, dass das Unsinn ist.
Bei Menschen fällt das sofort auf. Bei KI-Agenten? Nicht. Weil sie sich nicht beschweren. Weil kein Budget-Report rot wird. Weil niemand fragt: "Brauchen wir wirklich alle dafür?"
Die Lösung war nicht mehr Tempo
Die Lösung war nicht, den Agenten schneller zu machen. Es war, einen zweiten zu bauen. Einen leichten.
Gleiche DNA. Harte Limits:
- Max 5 Suchanfragen statt unbegrenzt
- Ein Durchgang statt drei
- Eine Seite Output statt einem Report
Und eine Regel: Wenn die Frage zu groß ist, sofort stoppen und sagen: "Das braucht das volle Team."
Ergebnis: 2 Minuten statt 15. Nicht weil er schneller denkt. Sondern weil er weniger darf.
Das ist kein technisches Problem. Es ist ein Führungsproblem.
Wer entscheidet, welcher Agent losgeschickt wird? Wer entscheidet, wie viele Ressourcen eine Aufgabe verdient? Wer skaliert das Team zur Aufgabe, nicht die Aufgabe zum Team?
Bei echten Mitarbeitern nennen wir das Management. Bei KI-Agenten nennen wir das... Architektur?
Vielleicht ist der Unterschied kleiner, als wir denken.
Ist das Designen von AI-Agent-Systemen eher eine technische Fähigkeit oder eher eine Führungskompetenz?