Schluss mit FOMO in der Welt der Agentic AI

Inhaltsverzeichnis

Was „agentisch“ eigentlich bedeutet (und warum dein alter LLM-Stack sich plötzlich veraltet anfühlt)
Das Agent-Harness: die Sache, von der dir niemand erzählt hat
Thin Harness mit Thick Skills: der Paradigmenwechsel
SKILL.md: der Vertrag, der alles zusammenhält
Model Context Protocol (MCP): der USB-C-Moment für KI
Computer Use: Agenten, die deinen Bildschirm wie ein Mensch bedienen
Die großen Coding-Harnesses: Claude Code, OpenCode, Codex CLI, Pi, Cursor
OpenClaw vs Hermes: ist der Hype die Sache wirklich wert?
Wie agentische KI die Welt verändert (mit echten Workflows)
Die besten Skills, die man lernen sollte, um in diesem Markt einen Job zu bekommen
Tools und Frameworks, die man jetzt im Auge behalten sollte
Wo man gute Fragen stellen kann
Zusätzliche Ressourcen

Vor anderthalb Jahren habe ich einen Blogbeitrag mit dem Titel Solving your FOMO about everything in LLMs geschrieben. RAG, Vektordatenbanken, llama.cpp, LoRA, die LLAMA-Frameworks. Das war das gesamte Vokabular, das man brauchte, um mit der Branche Schritt zu halten. Wenn du Embeddings verstanden hast und ein paar Dinge mit LangChain zusammenkleben konntest, warst du vorne dabei.

Diese Welt ist verschwunden.

Heute hat sich die Konversation von „Wie bekomme ich das Modell dazu, meine Frage zu beantworten“ zu „Wie bekomme ich das Modell dazu, die Sache zu tun, Ende-zu-Ende, selbstständig, mit Werkzeugen, auf meinem Rechner, stundenlang, ohne dass ich dabei bin, um es zu beaufsichtigen“ verlagert. Auch die Begriffe haben sich geändert. Harness. Skills. Subagents. MCP. Hooks. Sandboxes. Trajectories. OpenClaw. Hermes. Wenn du diese Woche Twitter aufgemacht hast und das Gefühl hattest, alle sprechen eine andere Sprache, ist dieser Blogbeitrag für dich.

Ich werde dich durch den gesamten Stack führen, was agentische KI im Jahr 2026 eigentlich ist, durch die Frameworks, über die alle streiten, durch das, was echtes Signal versus Marketing ist, und durch das, was du tatsächlich lernen solltest, wenn du in diesem Bereich arbeiten willst.

Eine kurze Anmerkung, bevor wir beginnen: Ich habe dies für zwei Zielgruppen gleichzeitig geschrieben. Wenn du beruflich Software entwickelst, wirst du die Muster und die Ressourcenlinks wiedererkennen. Wenn du das nicht tust, aber verstehen willst, worüber deine Ingenieur-Freunde und dein LinkedIn-Feed sich den Kopf zerbrechen, wirst du auch dahin kommen. Ich erkläre den Jargon beim ersten Auftauchen in einfachem Deutsch, und es gibt Diagramme zu jedem wichtigen Konzept. Lies auf dem Niveau, das dir passt. Los geht's.

Was „agentisch“ eigentlich bedeutet

Der einfachste Weg, sich das vorzustellen: Ein normales LLM (ein Chatbot-Gehirn wie ChatGPT, Claude oder Gemini) antwortet auf deine Eingabeaufforderung. Ein Agent entscheidet, was als Nächstes zu tun ist, führt eine Aktion in der realen Welt aus, beobachtet das Ergebnis und entscheidet, was danach zu tun ist, in einer Schleife, bis er die Aufgabe erledigt hat.

Stell dir den Unterschied vor zwischen einem Freund fragen „Wie ist das Wetter in Tokio?“ und einen Reiseagenten damit zu beauftragen, deine zweiwöchige Japanreise zu planen. Das erste ist eine einzelne Hin- und Rückfrage. Das zweite ist eine lange Abfolge von Entscheidungen, Werkzeugaufrufen (Buchungsseiten, Karten, Kalender), Rückwärtsspringen und einem endgültigen Ergebnis. Diese zweite Art nennen wir agentisch.

Chatbot vs. Agent: Ein Chatbot beantwortet eine einzelne Frage, während ein Agent in einer Schleife Werkzeugaufrufe durchführt, bis ein Ziel erreicht ist

Drei Dinge unterscheiden einen Agenten von einem Chatbot:

Er kann Werkzeuge aufrufen. Eine Datei lesen, einen Bash-Befehl ausführen, eine API aufrufen (was bedeutet, eine andere Software zu bitten, etwas zu tun), Code bearbeiten, im Web surfen. Der Agent redet nicht nur, er handelt.
Er hat eine Schleife. Er betrachtet die Ausgabe des Werkzeugs, denkt darüber nach und entscheidet den nächsten Schritt. Dies wird fortgesetzt, bis das Ziel erreicht ist.
Er hat Gedächtnis und Fähigkeiten. Er beginnt nicht jedes Mal bei Null. Er trägt Kontext innerhalb einer Sitzung und zunehmend auch sitzungsübergreifend mit sich.

Die Modelle, die du bereits kennst (Claude Opus 4.7, GPT-5, Gemini 2.5, Qwen3, GLM, DeepSeek), sind das Gehirn. Das, was um das Gehirn herum sitzt, um ihm Augen, Hände, Gedächtnis und einen Arbeitsplatz zu geben, ist das Harness. Und das Harness, so stellt sich heraus, ist genauso wichtig wie das Modell selbst.

Das Agent-Harness: die Sache, von der dir niemand erzählt hat

Wenn 2023 das Jahr der Frage „Welches Modell ist das beste?“ war, dann ist 2026 das Jahr der Frage „Welches Harness ist das beste?“. Ein Harness ist die Softwareschicht, die ein LLM umhüllt und in einen funktionierenden Agenten verwandelt. Parallax’ Einführung und Firecrawls Artikel sind beide gute Einstiegspunkte, wenn du eine ausführlichere Behandlung wünschst.

Konkret kümmert sich ein Harness um:

Kontextzusammenstellung: Entscheidung, was bei jeder Runde in die Eingabeaufforderung kommt (dein Repository (dein Code-Ordner), die letzten 12 Nachrichten, die Werkzeugdefinitionen, die relevanten Dokumentationen).
Werkzeugausführung: Definition der Werkzeuge, die das Modell aufrufen kann, Validierung ihrer Eingaben, deren Ausführung, Rückgabe der Ergebnisse.
Gedächtnis und Zustand: Aufrechterhaltung der Kohärenz des Gesprächs über Hunderte von Runden hinweg, Komprimierung des alten Kontexts (Zusammenfassung alter Nachrichten), damit das Kontextfenster (die Arbeitsspeichergrenze der KI) nicht gesprengt wird.
Berechtigungen und Sandboxing: Entscheidung, welche Aktionen eine menschliche Genehmigung benötigen, Isolierung des Dateisystemzugriffs, Netzwerkrichtlinien. Eine Sandbox ist einfach ein abgeschotteter Arbeitsbereich, in dem der Agent agieren kann, ohne den Rest deines Computers zu beeinträchtigen.
Sub-Agenten und Orchestrierung: Wenn ein Agent einen anderen Agenten erzeugt, um eine spezialisierte Teilaufgabe zu erledigen, und dann Bericht erstattet. Stell dir einen Manager vor, der an einen Spezialisten delegiert.
Fehlerbehebung: Wiederholungsversuche, Fehleranalyse, automatische Neuplanung.

Anatomie eines Agent-Harnesses: Das LLM sitzt als Gehirn in der Mitte, umgeben von den Harness-Komponenten, die ihm Werkzeuge, Gedächtnis, Berechtigungen, Sub-Agenten und Fehlerbehebung bereitstellen.

Es gibt eine hervorragende Studie von Anfang dieses Jahres, die zeigt, dass das gleiche LLM, das im gleichen Benchmark läuft, basierend allein auf dem Harness, in das es eingebunden ist, eine bis zu 6-fache Differenz in der Erfolgsrate aufweisen kann. Das ist die wichtigste Erkenntnis, die einen Großteil der aktuellen Verschiebung in diesem Bereich vorantreibt. Modelle sind nicht mehr der einzige Hebel. Das System um das Modell herum ist der Hebel.

Hier ist das Gedankenmodell. Stell dir das LLM als einen brillanten, aber leicht ablenkbaren Auftragnehmer vor. Das Harness ist der Projektmanager, das Gerüst, der Werkzeugkasten, das Sicherheitsgeschirr (wortwörtlich), die Zeiterfassung und der Posteingang. Nimm das alles weg, und der Auftragnehmer ist nur noch ein Typ, der auf einem leeren Parkplatz vor sich hin murmelt.

In einfachen Worten: Das Modell ist der Denker. Das Harness ist alles, was aus Denken Handeln macht.

Thin Harness mit Thick Skills: der Paradigmenwechsel

Hier ist der wichtigste Begriff, den du aus diesem Blogbeitrag mitnehmen solltest: Thin Harness mit Thick Skills (Schlankes Harness mit dicken Fähigkeiten).

Ältere Agent-Frameworks (denk an frühes AutoGPT, BabyAGI, die schweren LangChain-Agent-Abstraktionen) versuchten, die ganze Intelligenz in das Harness selbst zu packen. Das Harness hatte aufwändige Planungsaufforderungen, fest codierte Denkmuster, eingebaute Personen. Allein die Systemaufforderung (die ständigen Anweisungen, die das Modell zu Beginn jedes Gesprächs erhält) konnte zehntausend Token umfassen (ein Token ist ungefähr ein Textstück, etwa vier Zeichen). Das Modell hatte kaum Raum zum Denken, weil das Harness ständig darüber hinwegredete.

Der neue Ansatz kehrt das um. Das Harness sollte dünn sein: eine kleine, saubere, transparente Schleife, die weiß, wie man Werkzeuge aufruft, den Kontext verwaltet und Berechtigungen respektiert. Nicht mehr. Die gesamte tatsächliche Expertise lebt in Skills (Fähigkeiten): externen, auffindbaren, verpackten Einheiten von Know-how, die das Harness bei Bedarf lädt. Die klarste einzelne Beschreibung dieser Idee ist der Leitfaden Skill Issue: Harness Engineering for Coding Agents, der darlegt, dass die meisten Agentenfehler Konfigurationsprobleme und keine Modelleinschränkungen sind.

Die einfachste Analogie: Das Harness ist das Betriebssystem, die Skills sind die Apps. Du willst nicht, dass dein Betriebssystem weiß, wie man eine Präsentation entwirft. Du willst, dass das Betriebssystem schlank und zuverlässig ist, und du willst eine PowerPoint-Fähigkeit, die nur geladen wird, wenn du sie brauchst.

Thin Harness mit Thick Skills: Der alte Weg packte alles ins Harness und ließ keinen Platz für deine Arbeit – der neue Weg verwendet ein schlankes Harness und zieht Expertise nur bei Bedarf aus einer Skill-Bibliothek.

Ein Skill ist in diesem Paradigma einfach ein Ordner mit:

Einer SKILL.md-Datei, die erklärt, wofür der Skill ist, wann er ausgelöst werden soll und wie man ihn verwendet.
Optionalen Skripten, Vorlagen, Referenzdaten
Optionalen Unterdateien, die der Agent liest, wenn er tiefer in eine Aufgabe eintaucht.

Wenn das Harness eine Aufgabe sieht, die es erkennen kann, zieht es die relevante SKILL.md-Datei heran, liest sie, befolgt die Anweisungen und fährt fort. Das Modell ist nicht mit jedem möglichen Workflow vorab geladen. Es schlägt sie genau dann nach, wenn sie gebraucht werden, so wie du eine Stack Overflow Antwort googeln würdest.

Das ist eine große Sache, weil:

Es skaliert. Du kannst tausende neue Skills hinzufügen, ohne die grundlegende Systemaufforderung aufzublähen. Der Agent lädt nur das, was er braucht.
Es ist portabel. Ein Skill, der für Claude Code geschrieben wurde, kann größtenteils auch in OpenCode oder Hermes ausgeführt werden. Das Format wird zu einem De-facto-Standard.
Es potenziert sich. Jedes Mal, wenn der Agent eine Aufgabe gut erledigt, kannst du ihn bitten, diese Prozedur als neuen Skill zu schreiben. Der Agent wird mit der Zeit messbar besser in deiner spezifischen Arbeit.

Pi (ein minimalistisches Coding-Harness) war eines der ersten, das dieses Modell mit einer Systemaufforderung von unter 1000 Token populär machte, im Vergleich zu den 10000+ in meinungsstarken Harnesses, wodurch fast das gesamte Kontextfenster für deinen Code, deine Pläne, deine Dokumente frei blieb. Claude Code formalisierte dies zu einem Skills-System, das dann von anderen Harnesses übernommen wurde. OpenCode, OpenClaw und Hermes sprechen jetzt alle denselben Dialekt.

SKILL.md: der Vertrag, der alles zusammenhält

Wenn du in diesem Jahr nur ein Dateiformat in der agentischen KI lernen willst, dann lern dieses. Die offizielle Spezifikation befindet sich auf agentskills.io und das kanonische Referenz-Repository ist anthropics/skills auf GitHub.

Eine minimale SKILL.md sieht so aus:

name: pdf-form-fill

description: Verwende diesen Skill, wenn der Benutzer bittet, ein PDF-Formular auszufüllen, zu unterschreiben oder Felder daraus zu extrahieren. Auslöser sind Phrasen wie „dieses PDF ausfüllen“, „die Felder aus diesem Formular extrahieren“, „dieses Dokument unterschreiben“.

PDF-Formular ausfüllen

Wann verwenden

Benutzer lädt ein PDF-Formular hoch und bittet, es auszufüllen
Benutzer möchte Felder aus einem Formular extrahieren
Benutzer möchte ein ausgefülltes Formular in ein statisches PDF umwandeln

Wie verwenden

Öffne die Datei unter \/mnt/user-data/uploads/...\
Führe \python scripts/extract_fields.py <Pfad>\ aus, um die Felder aufzulisten
Frage den Benutzer nach Werten, die du nicht hast
Führe \python scripts/fill_form.py <Pfad> <field_values.json>\ aus
Speichere die Ausgabe unter \/mnt/user-data/outputs/\

Einschränkungen

Ändere niemals das ursprüngliche Upload
Bewahre immer die Formular-Metadaten
Wandle nur um, wenn der Benutzer explizit darum bittet

Der Block oben, der in drei Gedankenstrichen eingeschlossen ist, wird YAML-Frontmatter genannt – das sind einfach strukturierte Metadaten, die der Agent zuerst liest, um zu entscheiden, ob der Skill zutrifft. Der Rest besteht aus einfachen Anweisungen, wie du sie vielleicht für einen neuen Mitarbeiter am ersten Tag schreiben würdest.

Der Agent liest diese Datei, versteht aus der Beschreibung, wofür der Skill gut ist, befolgt die Prozedur und verwendet die beigefügten Skripte. Das Harness musste nie neu programmiert werden, um etwas über PDF-Formulare zu wissen. Du hast einfach einen Ordner abgelegt, und der Agent weiß jetzt, wie es geht.

Das Muster nennt sich progressive Offenlegung (progressive disclosure). Der Agent liest nur das, was er braucht, wenn er es braucht. Skill-Beschreibungen werden zuerst überflogen (günstig), der vollständige Text wird gelesen, wenn der Skill aktiviert wird (mittlere Kosten), und gebündelte Skripte werden nur gelesen, wenn ein Schritt sie erfordert (am teuersten). So hältst du das Kontextfenster sauber und den Agenten über lange Aufgaben hinweg zuverlässig.

Pyramide der progressiven Offenlegung: Der Agent liest zuerst eine winzige Beschreibung, dann den vollständigen SKILL.md-Text nur bei Auslösung, dann gebündelte Skripte nur, wenn sie für einen bestimmten Schritt benötigt werden.

Model Context Protocol (MCP): der USB-C-Moment für KI

Das andere Puzzlestück ist MCP, das Model Context Protocol, eingeführt von Anthropic und jetzt im gesamten Ökosystem übernommen. Ein Protokoll ist einfach eine vereinbarte Sprache, die zwei Softwarestücke verwenden, um miteinander zu sprechen.

Wenn Skills die Art und Weise sind, wie du einem Agenten Prozeduren beibringst, dann ist MCP die Art und Weise, wie du ihm standardisierten Zugang zu Systemen gibst. Stell dir MCP als USB-C für KI-Werkzeuge vor. Vor MCP hatte jedes Agent-Framework seine eigene Art, Werkzeuge zu definieren. Du hast einen Notion-Konnektor für LangChain geschrieben, dann für AutoGen neu geschrieben, dann für Claude Code neu geschrieben. Drei Konnektoren, drei Fehler.

MCP standardisiert das. Du schreibst einen MCP-Server einmal. Er stellt Werkzeuge bereit (read_notion_page, search_drive, send_slack_message). Jeder MCP-kompatible Client (Claude Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes, Cursor) kann ihn einstecken und verwenden.

MCP als USB-C: Ein MCP-Server verbindet viele KI-Agenten auf der einen Seite und viele Dienste auf der anderen, sodass du den Konnektor einmal schreibst und jeder Agent ihn verwenden kann.

In der Praxis bedeutet das:

Du kannst einen internen MCP-Server bauen, der die internen APIs deines Unternehmens einmal freigibt, und jeder Agent, den du in Zukunft einführst, kann ihn verwenden.
Du kannst Open-Source-MCP-Server aus der Registrierung für Google Drive, Linear, GitHub, Asana, deine Datenbank, dein Designtool, was auch immer, herunterladen.
Du kannst Harnesses mischen und kombinieren, ohne deine Werkzeugschicht neu schreiben zu müssen.

Dies ist die zweite Säule des modernen Agent-Stacks. Skills sind die Prozeduren. MCP ist die Verkabelung. Zusammen mit dem Harness bilden sie die Dreifaltigkeit.

Computer Use: Agenten, die deinen Bildschirm wie ein Mensch bedienen

Du weißt, wie du Software benutzt: Du schaust auf den Bildschirm, du bewegst die Maus, du klickst, du tippst. Bis vor kurzem konnten Agenten das nicht. Sie konnten nur saubere APIs aufrufen, was bedeutete, dass der größte Teil der Software der Welt (Legacy-Desktop-Apps, seltsam gebaute interne Tools, alles ohne ordentliche API) tabu war.

Computer Use ist die Fähigkeit, die das behebt. Der Agent bekommt einen Screenshot deines Bildschirms, entscheidet, wo er klicken oder was er tippen soll, sendet Maus- und Tastaturbefehle, macht dann einen weiteren Screenshot, um zu sehen, was passiert ist. Schleife. Wie ein Mensch, aber langsamer und geduldiger.

Das ist wichtig, weil:

Plötzlich ist jede Software automatisierbar, nicht nur die mit guten APIs. Die Software der Welt wurde größtenteils ohne Gedanken an Agenten gebaut, daher hat der Großteil keine saubere API. Computer Use macht sie zugänglich.
Legacy-Unternehmenssysteme (SAP, Oracle, Mainframe-Wrapper, zwanzig Jahre alte interne Tools) können endlich angefasst werden, ohne sie neu schreiben zu müssen.
Der Agent braucht keine Erlaubnis vom Anbieter, um mit dessen Software zu interagieren. Er muss nur den Bildschirm sehen.

Die drei wichtigsten Implementierungen Mitte 2026:

Claude Computer Use: Anthropic hat dies Ende 2024 eingeführt und es durch mehrere Runden verfeinert. Stellt ein portables Screenshot- + Maus- + Tastatur-Werkzeug bereit, das auf jedem Betriebssystem, in jeder VM, in jedem Container funktioniert. Derzeit der stärkste Allrounder. Betreibt Claude Cowork, Anthropics verbraucherorientiertes Desktop-Produkt, das im Wesentlichen Claudes Computer Use in einer benutzerfreundlichen App ist.

OpenAI Operator (und Codex Background Computer Use): OpenAIs CUA (Computer Use Agent). Ursprünglich browserzentriert, aber mit der Codex-Veröffentlichung im April 2026 auf den vollständigen Desktop ausgeweitet. Im ChatGPT Pro enthalten. Hat einen „Übernahmemodus“, bei dem der Mensch für sensible Aktionen wie die Eingabe von Passwörtern eingreift.

Gemini Computer Use (ehemals Project Mariner): Googles Einstieg, optimiert für browserbasierte Arbeit. In Chrome und die Gemini-API integriert. Stark bei Webaufgaben, schwächer auf dem vollständigen Desktop. Project Mariner als eigenständiges Produkt wurde im Mai 2026 eingestellt und seine Fähigkeiten in den Haupt-Gemini-Agenten integriert.

Der Standard-Benchmark ist [OSWorld-Verified](https://os-world.github.io/, bei dem Agenten anhand realer Desktop-Aufgaben unter Linux, Windows und im Web bewertet werden. Die besten Punktzahlen liegen Anfang 2026 bei etwa 70 bis 85 %, was beeindruckend klingt, bis dir klar wird, dass das bedeutet, dass etwa jede vierte bis fünfte Aufgabe immer noch fehlschlägt. Computer Use ist real, wird in Produkten ausgeliefert, die du heute nutzen kannst, aber es ist noch nicht auf dem Zuverlässigkeitsniveau, dass du dich vollständig davon verabschieden kannst.

Die ehrlichen Einschränkungen, weil es dir sonst niemand sagen wird:

Langsam. Jeder Schritt beinhaltet einen Screenshot, einen Modellaufruf und eine Maus-/Tastaturaktion. Eine Aufgabe, die dich 30 Sekunden kosten würde, dauert beim Agenten fünf bis zehn Minuten.
Teuer. Lange Sitzungen verbrauchen schnell viele Token, insbesondere weil Screenshots als Bildeingaben zählen, die teurer sind als Text.
Anfällig bei dynamischen Benutzeroberflächen. Dinge, die sich bewegen, Popups, Werbung, A/B-Tests, plötzliche Cookie-Banner – all das bringt Agenten auf unterschiedliche Weise zum Scheitern.
Sicherheitsrisiko. Ein Agent mit Tastatur- und Mauszugriff auf deinem echten Rechner kann echten Schaden anrichten. Verwende eine Sandbox (führe ihn in einer isolierten virtuellen Maschine aus). Gib ihm niemals deinen Passwortmanager. Führe ihn niemals auf demselben Desktop aus, auf dem sich deine Bank-Tabs befinden.

Die interessante Richtung, in die das geht: Hybride Stacks. Dasselbe Harness hat Zugriff auf APIs und MCP-Server für Dinge, die sie bereitstellen, und fällt nur dann auf Computer Use zurück, wenn es keinen sauberen Pfad gibt. Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit wo möglich, universelle Reichweite wo nicht. Wenn du Manus verwendet oder die neuesten Demos von Claude Cowork gesehen hast, ist das das Muster.

Die großen Coding-Harnesses

Der Bereich der Coding-Agenten ist der Ort, an dem der meiste Harness-Krieg ausgetragen wird, da Programmieraufgaben lang, überprüfbar und lukrativ sind. Hier ist eine nicht abschließende Karte dessen, was die Leute verwenden. Für einen tiefergehenden Vergleich ist dieser Vergleich von 2026 das beste einzelne Stück, das ich gelesen habe.

Kurze Vokabelnotiz vor der Liste: Ein CLI ist ein Kommandozeilenwerkzeug, das man durch Tippen in ein Terminalfenster bedient, anstatt zu klicken. Ein TUI ist eine etwas schickere Version mit Menüs und Bedienfeldern, aber immer noch im Terminal. Ein API-Schlüssel ist ein Passwort, das deiner Software erlaubt, mit einem kostenpflichtigen Dienst wie OpenAI oder Anthropic zu sprechen.

Claude Code: Anthropics hauseigener CLI-Agent, exklusiv für die Claude-Familie. Eng integriertes Harness mit Projektspeicher über CLAUDE.md, Berechtigungen, Hooks, MCP, Plugins, Skills und Sub-Agenten. Ausgefeilt und meinungsstark. Wenn du dich im Anthropic-Ökosystem wohlfühlst, ist dies die reibungsloseste Erfahrung, die es gibt. Etwa 114.000 GitHub-Sterne und wachsend.

OpenCode: Das Open-Source-Pendant. MIT-lizenziert (d.h. jeder kann es kostenlos, auch kommerziell nutzen), unterstützt 75+ Modellanbieter, vollständig über Skripte konfigurierbares Harness. Die Agentenschleife ist offengelegt und über opencode.json konfigurierbar. Du kannst Claude Opus per API-Schlüssel, GPT-5, Qwen, DeepSeek, lokale Ollama-Modelle, was auch immer, einstecken. Etwa 160.000 Sterne. Die beste Wahl, wenn du Modellunabhängigkeit, vollständige lokale Privatsphäre oder die Fähigkeit, das Harness selbst zu forken (forken bedeutet, eine eigene Kopie zu erstellen und zu ändern), wünschst. Eine solide technische Aufschlüsselung gibt es hier auf Composio.

Codex CLI: OpenAIs Terminal-Coding-Agent. Lebt in deiner Shell, stützt sich stark auf GPT-Klasse-Modelle, wird in Benchmarks zunehmend wettbewerbsfähig. Besonders interessant zu verfolgen, wenn dein Stack OpenAI-lastig ist.

Pi (github): Das minimalistische Gegenargument. Winzige Systemaufforderung (unter 1k Token), TUI-Wrapper, vollständig einsehbar. Du definierst das Verhalten über AGENTS.md und TypeScript-Erweiterungen. Die These ist, dass du, nicht das Harness, das Kontextfenster kontrollieren solltest. Mario Zechners Artikel darüber, warum er es gebaut hat, ist lesenswert.

Cursor: Die Editor-zuerst-Option. Kein CLI-Harness, aber seine Agentenschicht gehört zu den am aggressivsten weiterentwickelten. Cursor hat Vollzeitmitarbeiter, deren einzige Aufgabe es ist, Systemaufforderungen und Werkzeugbeschreibungen jedes Mal neu zu schreiben, wenn ein neues Modell erscheint. Deshalb fühlt es sich bei demselben Modell oft zuverlässiger an als andere Agenten.

Aider: Der Urvater. Hervorragend für Pair-Programming-artige Bearbeitungen mit starker Git-Integration. Kleinere Reichweite, leichter zu durchschauen.

OpenHarness: Eine extrem leichte Python-Implementierung der Universität Hongkong, die etwa 98 % von Claude Codes Werkzeugfähigkeiten in etwa 11.700 Zeilen nachbildet. Nützlich, wenn du den Quellcode eines vollständigen Harnesses in einem Durchgang lesen und verstehen willst, was passiert.

Eine praktische Faustregel zur Auswahl:

Wenn du die reibungsloseste Erfahrung möchtest und damit einverstanden bist, an Claude gebunden zu sein, wähle Claude Code.
Wenn du Modellfreiheit, lokale Ausführung oder das Forken des Harnesses wünschst, wähle OpenCode.
Wenn du minimale Magie und vollständige Kontrolle wünschst, wähle Pi.
Wenn du in einer IDE lebst (dem Editor, in dem du Code schreibst), wähle Cursor.

Du wirst am Ende mehr als eines verwenden. Das ist in Ordnung. Wähle dasjenige, das dir am wenigsten weh tut, um anzufangen.

OpenClaw vs Hermes: ist der Hype die Sache eigentlich wert?

Das ist die Frage, die mir am häufigsten gestellt wird. Twitter hat sechs Monate lang über beide geschrien, und der Diskurs ist unübersichtlich geworden. Lass mich versuchen, ehrlich zu sein, was jedes einzelne tatsächlich ist und wo jedes einzelne gewinnt.

OpenClaw ist der etablierte Player im Bereich der allgemeinen Agenten. Rund 345.000 GitHub-Sterne Anfang April 2026. Riesiges Plugin-Ökosystem, tiefe Integrationen in Messaging-Plattformen, eine Community-Skill-Bibliothek im zehntausender Bereich. Computer-Use-Unterstützung (der Agent kann selbstständig einen Browser oder einen Desktop steuern) wurde in Version 4.27 ausgeliefert und ist eine der saubereren verfügbaren Implementierungen. Wenn du 500 Support-Agenten in drei Wochen auf 24 Chat-Plattformen einsetzen musst, wird dir OpenClaws Integrationsbibliothek Monate an Ingenieursarbeit ersparen. KDnuggets hat eine gute Einführung in das breitere OpenClaw-Repo-Ökosystem.

Die Kehrseite: Eine derart große und wenig geprüfte Community-Skill-Bibliothek hat Sicherheitskonsequenzen. Es gab zu einem Zeitpunkt neun CVEs (öffentlich verfolgte Sicherheitslücken) in vier Tagen, was kein Zufall ist – es sind die strukturellen Kosten, die mit der Akzeptanz so vieler Drittanbieter-Codes bei minimaler Prüfung einhergehen. Wenn du OpenClaw in der Produktion betreibst, liegt die Sandboxing- und Überprüfungsgeschichte bei dir.

Hermes Agent (github) ist der Neuzugang, veröffentlicht am 25. Februar 2026 von Nous Research, dem Team hinter der Hermes-Modellfamilie. Es hat in weniger als drei Monaten über 140.000 Sterne gekreuzt und ist seit letzter Woche der am meisten genutzte Agent auf OpenRouter nach täglichem Token-Volumen (NVIDIAs Blog bestätigt das OpenRouter-Ranking). Sein Kernunterscheidungsmerkmal ist eine geschlossene Lernschleife: Nach jeder Aufgabe schreibt der Agent einen strukturierten Bericht darüber, was er versucht hat, was funktioniert hat, was fehlgeschlagen ist, und eine optionale neue Fähigkeit. Im Laufe der Wochen wird er messbar besser in Ihren spezifischen Arbeitsabläufen. Unabhängige Benchmarks berichten von 40% weniger Zeit für Rechercheaufgaben im Vergleich zu einer frischen Agenteninstanz.

Weitere nützliche Fakten:

MIT-lizenziert und auf einem 5-Dollar-VPS (Virtual Private Server, im Grunde ein kleiner gemieteter Computer in der Cloud, normalerweise 5 bis 10 Dollar pro Monat) selbst hostbar
Über 40 integrierte Tools, 118 gebündelte Fähigkeiten ab Version 0.10.0
Dreischichtiger Speicher (Arbeits-, episodischer, Langzeitspeicher)
Messaging-Integrationen über Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Mattermost, E-Mail, SMS und mehr
Modellunabhängig konzipiert – Sie bringen Ihren eigenen API-Key mit

Das Fazit, so weit ich es beurteilen kann:

Hermes gewinnt bei Zuverlässigkeit, Einrichtungsfreundlichkeit, Sicherheitslage und der Lernschleife. Für einen Solo-Entwickler oder ein kleines Team, das denselben Agenten täglich über sechs Monate oder länger nutzt, potenziert sich Hermes auf eine Weise, die OpenClaw nicht kann.
OpenClaw gewinnt bei der Ökosystembreite und den Integrationen. Wenn Sie Nischen-Konnektoren benötigen, und zwar heute, hat OpenClaw wahrscheinlich bereits das Plugin.

Ist der Hype die Sache wert? Bei Hermes größtenteils ja, wenn Sie die Disziplin haben, ihn tatsächlich täglich zu nutzen und Fähigkeiten aufzubauen. Die Potenzierung wirkt nur, wenn Sie dabei bleiben. Bei OpenClaw hängt es von Ihrem Anwendungsfall ab. Wenn Sie Breite brauchen, ja. Wenn Sie Tiefe in einem einzelnen Workflow benötigen, sind Sie vielleicht mit einem schlankeren Harness mit einigen gut geschriebenen Fähigkeiten besser bedient.

Ein vernünftiger Mittelweg, den ich in der Praxis gesehen habe: Nutzen Sie Claude Code oder OpenCode für Ihre Entwicklungsarbeit und Hermes auf einem kleinen VPS für persistente Automatisierungen (tägliche Recherche, Überwachung, Betrieb). Sie stehen nicht in Konkurrenz. Sie sind verschiedene Punkte auf demselben Spektrum.

Wie agentische KI die Welt verändert

Eine kurze Führung, weil die abstrakte Diskussion schnell langweilig wird. Hier zeigen sich Agenten tatsächlich.

Softwareentwicklung: Dies ist die ausgereifteste Anwendung. Die SWE-bench Verified-Werte (ein standardisierter Test, bei dem Agenten versuchen, echte Fehler in echten Open-Source-Projekten zu beheben) liegen für die Top-Modelle in einem guten Harness bei etwa 87%. Entwicklungsteams setzen Agenten ein, um Fehler zu triagieren, kleine Funktionen Ende-zu-Ende zu implementieren, Tests zu schreiben und Pull-Requests zu überprüfen. Der Job ist nicht weg, aber die Form des Arbeitstages verändert sich. Senior-Entwickler ähneln zunehmend eher Orchestratoren mehrerer parallel arbeitender Agenten als alleinigen Autoren von Code.

Kundensupport: Persistente Agenten auf Slack, Telegram, Discord und WhatsApp bearbeiten Tier-1-Fragen (die häufigen, sich wiederholenden), schreiben Tickets, eskalieren sauber an Menschen und aktualisieren eine Wissensdatenbank aus gelösten Fällen. Die Zuverlässigkeit hat Ende 2025 endlich eine Schwelle überschritten, ab der Unternehmen Agenten den tatsächlichen Kundenkontakt anvertrauen.

Recherche und Analyse: Langfristige Rechercheaufgaben (30 Quellen sammeln, eine Zusammenfassung synthetisieren, die Zahlen gegenchecken) werden jetzt routinemäßig delegiert. Deep Research Produkte sind im Wesentlichen geharnischte Agents mit sehr dicken Forschungsfähigkeitsbibliotheken.

Betrieb und Infrastruktur: Rufbereite Agenten, die Alarme lesen, Metriken abfragen, Abhilfemaßnahmen vorschlagen und (mit Erlaubnis) ausführen. SRE-as-Agent (Site Reliability Engineer, die Person, die Produktionssysteme am Laufen hält) ist real und wächst.

Kreativarbeit: Designer, die parallele Agentenschleifen zur Generierung von Variationen betreiben, Texter, die Agenten zum Verfassen und selbstständigen Bearbeiten nutzen. Weniger Hype als auf der Engineering-Seite, aber leise real.

Persönliche Automatisierung: Dies ist die heimliche Kategorie. Menschen verbinden Hermes oder ähnliche Agenten mit ihren Messaging-Plattformen und behandeln sie als persistenten persönlichen Assistenten. Recherchen planen, Automatisierungen ausführen, Dinge überwachen, Präferenzen merken. Der 5-Dollar-VPS plus ein Modell-API-Key ist das neue „Ich habe einen persönlichen Linux-Server."

Die Verschiebung der Arbeitgebererwartungen folgt. Stellenausschreibungen, die agentische KI-Fähigkeiten erwähnen, stiegen von 2023 bis 2024 um etwa 986% und beschleunigten sich bis 2026 weiter. Die Vergütung ist hoch und der Markt ist unterversorgt. Was zum nächsten Abschnitt führt.

Die besten Fähigkeiten, um einen Job in diesem Markt zu bekommen

Wenn Sie dies lesen und sich fragen, was Sie eigentlich an den Wochenenden tun sollen, hier ist die praktische Liste. Das meiste davon ist mit einem Laptop und einem Modell-API-Key machbar. Wenn Sie nicht technisch versiert sind und mitlesen, ist dieser Abschnitt hauptsächlich für Ingenieure gedacht, aber der Abschnitt danach über Tools und der Abschnitt danach über Communities sind für alle.

1. Bauen Sie Agenten, nutzen Sie sie nicht nur. Nehmen Sie ein bestehendes Harness (OpenCode ist eine großartige Wahl, weil es hackbar ist) und modifizieren Sie die Schleife. Fügen Sie ein benutzerdefiniertes Tool hinzu. Schreiben Sie drei Fähigkeiten. Lassen Sie es an einer echten Aufgabe arbeiten. Das beste Signal, das Sie in einem Vorstellungsgespräch zeigen können, ist: „Ich habe Agenten ausgeliefert, die echte Arbeit geleistet haben, hier ist das Repo."

2. Lernen Sie Skill Engineering. Üben Sie das Schreiben von SKILL.md-Dateien. Lernen Sie, was eine Beschreibung zuverlässig auslösen lässt, was eine Prozedur robust macht, wann Sie Skripte bündeln gegenüber Inline-Anweisungen. Dies ist das neue Prompt Engineering und es ist ungleich stärker gehebelt. Das anthropics/skills Repo ist voller Referenzbeispiele.

3. Verstehen Sie MCP tiefgreifend. Bauen Sie mindestens einen MCP-Server. Verbinden Sie ihn mit zwei verschiedenen Harnesses. Lesen Sie die Spezifikation. Sie werden zu den besten 1% der Kandidaten gehören, wenn Sie in einem Vorstellungsgespräch die Design-Kompromisse von MCP erklären können, weil die meisten Leute noch vage verwirrt sind.

4. Meistern Sie Harness-Interna. Lesen Sie den Quellcode eines Open-Source-Harness Ende-zu-Ende. OpenCode, OpenHarness oder Pi sind alle klein genug, um sie tatsächlich an einem Wochenende zu lesen. Verstehen Sie Kontextzusammenstellung, den Tool-Call-Loop, Berechtigungshandhabung, Kompaktierung. Dies ist die Schicht, die einen Junior-Agent-Entwickler von einem Senior unterscheidet.

5. Evaluierung und Beobachtbarkeit. Jeder kann einen Agenten bauen, der in der Demo funktioniert. Der schwierige Teil ist zu wissen, ob er tatsächlich in der Produktion funktioniert. Lernen Sie DeepEval, Ragas, LangSmith, Phoenix, Braintrust. Bauen Sie mindestens eine Evaluierungssuite (einen strukturierten Test, der die Leistung Ihres Agenten bewertet) für einen Agenten, den Sie geschrieben haben. Lernen Sie, wie Trajektorien-basierte Evaluierung im Vergleich zur Einzelantwort aussieht.

6. Sandboxing und Sicherheit. Agenten, die Ihr Dateisystem berühren, Shell-Befehle ausführen oder das Netzwerk erreichen, brauchen echte Isolation. Lernen Sie Docker-Sandboxen (Docker führt Software in isolierten Containern aus, damit sie nicht den Rest Ihres Systems stören kann), Firecracker-Mikro-VMs (noch kleinere, schnellere isolierte Computer), Netzwerkrichtlinien, das Prompt-Injection-Bedrohungsmodell (Angriffe, bei denen böswillige Eingaben den Agenten dazu bringen, etwas zu tun, was er nicht soll). Dies ist der Unterschied zwischen „coolem Nebenprojekt" und „in der Produktion vertrauenswürdig".

7. Multi-Agent-Orchestrierung. Lernen Sie die grundlegenden Muster: Leader-Worker, Fan-Out, Supervisor, Pipeline. Verstehen Sie, wann das Hinzufügen eines weiteren Agenten hilft, im Vergleich zu wann es nur Ihre Fehler multipliziert. LangGraph, AutoGen und CrewAI sind vernünftige Orte zum Spielen, aber die Muster sind wichtiger als das Framework. Anthropics Multi-Agent-Koordinationsmuster-Beitrag ist eine gute Einstiegslektüre.

8. Die Klassiker zählen immer noch. Starkes Python, starkes Systemdenken, starke Debugging-Instinkte. Vertrautheit mit Terminals, Git, REST-APIs, JSON, Typsystemen. Die Basisschicht hat sich nicht geändert.

9. Domänentiefe. Der Markt zahlt eine Prämie für Leute, die Agentenfähigkeiten mit einer echten Domäne (Medizin, Recht, Finanzen, Biologie, Bildung, Betrieb) kombinieren können. Generischer „Agent Engineer" ist gut. „Agent Engineer, der klinische Studiendaten versteht", wird viel besser bezahlt.

10. Kommunikation. Sie werden überraschend viel Zeit damit verbringen, nicht-technischen Stakeholdern zu erklären, was ein Agent zuverlässig kann und was nicht. Üben Sie das Schreiben darüber. Ehrlich gesagt, das Schreiben eines Blogs wie dieses hier ist eine großartige Disziplin.

Tools und Frameworks, die Sie jetzt im Auge behalten sollten

Eine Starter-Watchlist, geordnet nach ihrem Zweck. Wenn Sie nicht technisch versiert sind, ist dies der Abschnitt zum Überfliegen und Lesezeichen setzen – die Namen, die in Diskussionen über agentische KI am häufigsten vorkommen.

Coding-Agenten und Harnesses:

Allgemeine autonome Agenten:

Fähigkeiten, Tools, MCP:

Evaluierung:

DeepEval
Ragas
LangSmith
Phoenix by Arize
Braintrust
Terminal-Bench und SWE-bench für Coding-Agenten

Sandboxing und Laufzeiten:

E2B für Code-Ausführungs-Sandboxen
Modal für günstige serverlose Agentenläufe
Daytona für Entwicklungsumgebungs-Sandboxen

Speicher:

Beobachtbarkeit:

Sie müssen nicht alle lernen. Wählen Sie einen aus jeder Kategorie und gehen Sie in die Tiefe. Die Muster übertragen sich.

Wo man qualitativ hochwertige Fragen stellen kann

r/LocalLLaMA ist immer noch Gold wert, besonders für lokale Modelle
r/AI_Agents für Harness- und Framework-Diskussionen
MLOps Community Slack für Diskussionen auf Produktionsniveau
Der LangChain Discord und die OpenCode-Community-Kanäle haben beide überraschend aktive Praktiker-Threads
Hacker News-Threads zu neuen Harness-Veröffentlichungen sind tendenziell ungewöhnlich signalstark im Vergleich zum Rest von HN
Twitter, leider, ist immer noch der Ort, wo die Spitze der Entwicklung zuerst bekannt wird. Folgen Sie den Harness-Autoren direkt

Zusätzliche Ressourcen

Ihre FOMO-Sorgen rund um LLMs lösen (das Prequel zu diesem Beitrag, immer noch relevant für die Grundlagenschicht)
Daten für LLMs: Die LLM-Datenpipeline navigieren (Begleitstück zur Datenseite)
Agenten für die reale Welt mit Agent Skills ausstatten von Anthropic Engineering, die kanonische Beschreibung des Musters „dünnes Harness mit dicken Fähigkeiten"
Awesome Harness Engineering auf GitHub, die am aktivsten gepflegte Sammlung von Mustern und Fallstudien
Was ist ein Agent Harness? vom Firecrawl-Team, eine solide technische Einführung
Was ist ein Agent Harness im Kontext großer Sprachmodelle? von Parallel, ergänzende Einführung mit akademischen Referenzen
Claude Code vs OpenCode: Ein detaillierter technischer Vergleich von Composio, der sauberste Harness-Vergleich, den ich gelesen habe
Agentische Coding-Harnesses: Ein Vergleich von Paul Cullen Rowe, behandelt Pi und die minimalistischen Schule
Welches KI-Coding-Harness funktioniert tatsächlich ohne Sie? Praktikervergleich von Claude Code, Codex CLI, Aider, OpenCode, Pi und Cursor
Hermes Agent Testbericht auf DEV mit unabhängigen Benchmarks
NVIDIA über Hermes und selbstverbessernde Agenten für den lokalen Hardware-Aspekt
Wie viel Schwerarbeit kann ein Agent Harness leisten? das Paper, das den 6-fachen Harness-Effekt quantifiziert
Anpassung agentischer KI: Eine Übersicht über Post-Training, Gedächtnis und Fähigkeiten wenn Sie die akademische Übersichtsarbeit wünschen
Model Context Protocol offizielle Dokumentation
Agent Skills Open Standard offizielle Spezifikation und SDK
Die 10 besten Jobs im Bereich Agentic AI im Jahr 2026 für den Karriereaspekt und Gehaltsdaten

Ein abschließender Gedanke, weil ich Ihnen einen schulde.

Was mir im letzten Jahr am meisten aufgefallen ist, ist, dass die Leute, die die beste Arbeit im Bereich agentische KI leisten, nicht diejenigen mit dem exotischsten Stack sind. Es sind diejenigen, die einen Agenten ausgeliefert haben, der einen echten Job gut macht, und zwar über Monate, und die daran iteriert haben. Fähigkeiten potenzieren sich. Harness-Vertrautheit potenziert sich. Die Agenten, die Sie heute bauen, werden, wenn Sie sie weiterhin nutzen, in zwölf Monaten viel wertvoller sein als jedes spezifische Framework, das Sie zufällig diese Woche gelernt haben.

Also wählen Sie ein Harness, liefern Sie einen Agenten aus, schreiben Sie drei Fähigkeiten und lassen Sie ihn laufen. Das ist das Nützlichste, was Sie tun können. Die FOMO wird von selbst nachlassen, sobald Sie tatsächlich bauen.

Happy Hacking.