Sequoia Capital hat 2026 zum ‘Jahr der AGI’ erklärt, gestützt auf Long-Horizon-Agenten, die stundenlang autonom arbeiten. Die These ist teils zutreffend, teils Marketing. Was die Benchmarks wirklich zeigen und was das für den Unternehmenseinsatz bedeutet.
Crypto.com-CEO Kris Marszalek hat den teuersten Domainnamen der Geschichte gekauft und beim Super Bowl LX eine KI-Agenten-Plattform gestartet. Die Versprechen sind groß. Die technischen Details sind fast nicht vorhanden.
GitHub Next hat Continuous AI definiert: natürlichsprachliche Regeln plus agentisches Reasoning, kontinuierlich im Repository ausgeführt. Mit dem gh-aw-CLI arbeiten Claude, Codex und Copilot als vollwertige CI-Agenten. Jeder siebte GitHub-PR hat bereits einen KI-Reviewer. So wurde das Repository zum Agenten-Arbeitsplatz.
Ein durchschnittliches Unternehmen betreibt 957 Anwendungen. Nur 27 % davon sind mit irgendetwas anderem verbunden. Diese eine Zahl aus dem 2026 MuleSoft Connectivity Benchmark Report erklärt, warum die meisten KI-Agent-Projekte ins Stocken geraten. Der Flaschenhals ist nicht das Modell. Es ist nicht der Prompt. Es sind Jahrzehnte an Unternehmensinfrastruktur, die nie für Software konzipiert wurde, die eigenständig handelt. Unternehmen betreiben bereits durchschnittlich 12 KI-Agenten, und 83 % berichten, dass die meisten Teams sie einsetzen. Aber 50 % dieser Agenten laufen in isolierten Silos, abgekoppelt von den Systemen, die sie eigentlich brauchen. Gartner prognostiziert, dass über 40 % der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden. Die Infrastrukturlücke ist der Hauptgrund. ...
Am 5. Februar 2026 hat Gartner seinen jährlichen Cybersecurity-Trends-Report veröffentlicht und Agentic AI Oversight erstmals auf Platz eins gesetzt. 40% aller Enterprise-Anwendungen werden bis Jahresende KI-Agenten einbetten (2025 waren es unter 5%). Dieser Beitrag analysiert alle sechs Trends, die realen Vorfälle dahinter und konkrete Maßnahmen für Security-Teams.
Non-Human Identities übersteigen menschliche Identitäten im Verhältnis 144:1, und 47% aller KI-Agenten in Unternehmen arbeiten ohne Governance. Dieser Beitrag erklärt, warum klassisches IAM für Agenten versagt, wie Authorization Bypass in der Praxis aussieht und wie ein Agent-Identity-Framework funktioniert.
Klassische Softwaretests prüfen auf exakte Ausgaben. KI-Agenten liefern jedes Mal andere Ergebnisse. Anthropic empfiehlt 20 bis 50 Evals basierend auf echten Fehlern. Sierras Tau-Bench zeigt: Selbst GPT-4o schafft weniger als 50% der Kundenservice-Aufgaben. So bauen Sie eine Teststrategie, die funktioniert.
LangChains State of Agent Engineering zeigt: 57,3% der Teams betreiben KI-Agenten in Produktion. Aber die Lücke zwischen Beobachten und Testen ist groß: 89% haben Observability, nur 52% evaluieren. Coding-Agenten dominieren den Alltag, Qualität bleibt die größte Hürde, und Kosten sind kein Top-Problem mehr.
VS Code 1.109 bringt parallele Subagenten, native Claude- und Codex-Integration, Agent-Orchestrierungen, Terminal-Sandboxing und Copilot Memory. Microsoft positioniert den Editor nicht als Code-Tool mit KI-Erweiterung, sondern als Laufzeitumgebung für die Koordination mehrerer KI-Agenten über lokale, Hintergrund- und Cloud-Umgebungen.
Gartner prognostiziert: 40% aller Agentic-AI-Projekte werden bis 2027 eingestellt. Klarna spart 39 Mio. Dollar, JPMorgan 360.000 Arbeitsstunden im Rechtsbereich. Der Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern in Scope, Budget und Messmethodik.