Google führt mit Gemini 3 Flash das sogenannte „Agentic Vision“ ein, wodurch das Modell Bilder nicht mehr nur statisch betrachtet, sondern mittels Python-Code aktiv untersucht. Durch diesen neuen „Think-Act-Observe“-Loop kann die KI visuelle Details selbstständig verifizieren, was die Genauigkeit in Benchmarks messbar steigert. Wir analysieren, wie diese Architekturänderung technisch funktioniert und wo das Modell trotz der Code-Execution an seine Grenzen stößt.
AI News
Künstliche Intelligenz (KI) ist heute im beruflichen und privaten Alltags nicht mehr wegzudenken. Sie hilft dabei, Aufgaben schneller zu erledigen, von der Texterstellung, Datenanalyse, Forschung bis zum Coding oder bei der kreativen Gestaltung von Bildern und Videos.
Die wichtigsten Themen:
AI-Agenten
Alles über schlaue Agenten-Systeme, die Aktionen ausführen und unterstützen können
KI-Chatbots
Alles über aktuelle KI-Chatbots wie ChatGPT, Gemini, Claude und viele mehr
Bildgenerierung
Erstelle beeindruckende Bilder mit Midjourney und anderen Tools
Videoerstellung
Erstelle in Sekunden komplette Videos für Marketing oder private Zwecke
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Wie entwickelt sich der AI-Markt und die Big Player?
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Analysiere und visualisiere Daten deines Unternehmens oder deiner Finanzen
Programmieren mit KI
Erhalte einen gut bezahlten Job durch das Erlernen von KI-Entwicklung
Automatisierung
Beschleunige Prozesse und reduziere monotone Aufgaben durch smarte Automatisierung
KI lernen
Lerne, wie man KI nutzt, Prompts erstellt und warum das ein Game-Changer ist
MCP Apps: Interaktive UIs für AI-Agenten
Das Model Context Protocol unterstützt ab sofort interaktive „MCP Apps“, die KI-Tools endlich erlauben, statt reinem Text vollwertige grafische Oberflächen im Chat auszuspielen. Damit festigt das Protokoll seinen Status als offener „USB-C Standard für KI“ und ermöglicht plattformübergreifende Widgets, die nahtlos zwischen Hosts wie VS Code und Claude Desktop funktionieren. Wir analysieren die technische Architektur, die Kritik an der Latenz und warum dieser Ansatz OpenAIs geschlossenes Ökosystem herausfordert.
Zusammenfassung
Xcode 26.3: Agentic Coding mit Claude & Codex
Apple öffnet mit dem Release Candidate von Xcode 26.3 die IDE-Architektur erstmals für autonome KI-Agenten via Model Context Protocol (MCP). Durch den direkten Zugriff auf Build-Server und Fehlerkonsole können Modelle nicht nur Code vorschlagen, sondern Kompilierfehler in einem „Closed Loop“ eigenständig beheben und visuell validieren. Wir analysieren die technischen Specs rund um macOS Tahoe und warum Entwickler vor möglichen Sicherheitsrisiken warnen.
OpenAI veröffentlicht native Codex-App für macOS
OpenAI hat eine eigenständige Codex-App für macOS veröffentlicht, die auf GPT-5.2 basierende Codierungsagenten tief in das Betriebssystem integriert. Das Tool nutzt isolierte Git-Arbeitsbäume, um komplexe Aufgaben parallel im Hintergrund zu lösen, ohne den aktiven Arbeitsablauf des Entwicklers im Haupteditor zu blockieren. Wir analysieren, wie sich dieser asynchrone „Manager”-Ansatz im direkten Vergleich zu Anthropics CLI-Konkurrenz schlägt.
MCP Apps: Endlich echte UIs für KI-Agenten
Anthropic skizziert neue Wege, wie das offene Model Context Protocol (MCP) native Interfaces dynamisch mit lokalen KI-Servern vernetzen kann. Der JSON-RPC-Standard verspricht das Ende starrer API-Integrationen, indem Frontends neue Backend-Funktionen sofort erkennen, birgt jedoch durch den direkten Systemzugriff massive Sicherheitsrisiken. Wir analysieren die technischen Specs, das „User Trust“-Problem und den konkreten Nutzen für GUI-Entwickler.
Cowork Plugins: Bau dir deinen eigenen Claude
Anthropic rollt eine neue Plugin-Infrastruktur für Claude Cowork aus, die KI-Agenten erstmals tief in lokale Dateisysteme und Workflows integriert. Im Gegensatz zu OpenAIs Web-Ansatz basiert das System auf lokalem „Config-as-Code“ via JSON und Markdown, was komplexe Automatisierungen in isolierten Sandboxes ermöglicht. Wir analysieren die technischen Spezifikationen des Model Context Protocol (MCP) und die kritische Sicherheitsdebatte um potenzielle „Prompt Injections“ auf dem eigenen Rechner.
Airtable Superagent: Multi-Agenten statt Chatbots
Airtable schickt mit dem „Superagent“ eine autonome KI ins Rennen, die komplexe Planungsaufgaben nicht nur skizziert, sondern via Multi-Agenten-Orchestrierung direkt in der Datenbank ausführt. Das System positioniert sich als „Headless Analyst“, der externe Quellen wie FactSet oder SEC-Filings abruft und verifizierte Daten statt bloßer Chat-Antworten liefert. Wir analysieren, wie die Technologie funktioniert und wo das aggressive Credit-Preismodell zur Kostenfalle für Unternehmen wird.
Google Project Genie: KI generiert spielbare, unendliche Welten
Google DeepMind launcht mit „Project Genie“ eine KI-Plattform, die aus simplen Textbefehlen sofort spielbare Welten generiert. Anders als reine Videogeneratoren versteht das zugrundeliegende Foundation World Model Steuerbefehle und simuliert Spielmechaniken bei 24 fps in Echtzeit. Doch hinter dem technischen Durchbruch warten harte Einschränkungen: ein 60-Sekunden-Limit, massive Abo-Kosten und eine Physik, die gerne mal halluziniert.
OpenClaw: Der AI-Agent, der deinen PC wirklich steuert
OpenClaw gewährt KI-Agenten über Messenger wie WhatsApp direkten Systemzugriff und automatisiert komplexe Workflows völlig autonom. Das virale Open-Source-Projekt wird als „Zukunft der Arbeit“ gefeiert, öffnet jedoch durch faktische Remote-Shell-Funktionalitäten und unkontrollierten API-Verbrauch massive Sicherheitslücken. Hier ist der technische Deep-Dive in den Code, die Kostenfallen und die tatsächliche Leistungsfähigkeit des Tools.
Microsoft Clarity: AI Bot Activity & Traffic-Analyse
Microsoft enthüllt mit „AI Bot Activity“ ein neues Server-Side-Feature für Clarity, das erstmals transparent macht, wie aggressiv KI-Crawler und RAG-Agenten eure Webseite im Hintergrund durchsuchen. Durch die direkte Analyse von CDN-Logdaten umgeht das Tool die Blindheit klassischer JavaScript-Tracker und liefert Publishern die nackten Zahlen zum Datenabfluss an OpenAI oder Anthropic. Wir zeigen euch, wie die Integration funktioniert und warum Kritiker das reine Monitoring ohne Blockier-Option bereits als „zahnlosen Tiger“ bezeichnen.