KI-Agenten: Anthropic setzt auf "Skills" statt mehr Agenten für Effizienz

Die Tech-Branche hat im vergangenen Jahr intensiv an der Entwicklung von KI-Agenten gearbeitet, doch Forscher von Anthropic schlagen nun einen einfacheren Ansatz vor, um künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz effektiver zu gestalten. Anstatt immer mehr spezialisierte KI-Agenten zu entwickeln, liegt der wahre Fortschritt laut Barry Zhang und Mahesh Murag in sogenannten "Agent Skills".

Der Paradigmenwechsel: Von Agenten zu Skills

Auf dem AI Engineering Code Summit im letzten Monat präsentierten Barry Zhang und Mahesh Murag von Anthropic ihre Erkenntnisse. Sie argumentieren, dass der entscheidende Durchbruch für Agenten-Workflows nicht in einer größeren Anzahl von Agenten, sondern in "Agent Skills" liegt. Zhang erklärte in einem kürzlich veröffentlichten Clip des Vortrags: "Wir dachten früher, Agenten in verschiedenen Domänen würden sehr unterschiedlich aussehen. Der Agent darunter ist tatsächlich universeller, als wir dachten."

Anstatt für jeden Anwendungsfall einen neuen Agenten zu entwickeln, sollten Unternehmen auf einen einzigen, allgemeinen Agenten setzen, der durch eine Bibliothek von Fähigkeiten angetrieben wird. Diese "Skills" sind laut Zhang "organisierte Sammlungen von Dateien, die zusammensetzbares prozedurales Wissen für Agenten bündeln". Es handelt sich dabei um einfache Ordner, die alles enthalten, was ein Agent benötigt, um eine Aufgabe konsistent und effizient zu erledigen.

Expertise und wiederverwendbare Workflows

Trotz ihrer Intelligenz mangelt es den heutigen KI-Agenten oft an "Expertise" und sie übersehen wichtige Kontexte in realen Anwendungsfällen, so Zhang. "Skills" sollen diese Lücken schließen, indem sie Agenten mit spezifischem Domänenwissen und wiederverwendbaren Workflows ausstatten. Dies ermöglicht es den Agenten, Aufgaben präziser und effektiver zu bearbeiten.

Mahesh Murag berichtete, dass Anthropic bereits "Skills" gesehen hat, die von Personen in nicht-technischen Rollen wie Buchhaltung, Recht und Personalwesen erstellt wurden. Innerhalb von fünf Wochen nach dem Start haben Nutzer Tausende solcher Fähigkeiten entwickelt. Große Unternehmen beginnen, diese "Skills" als interne Handbücher für KI zu behandeln. Murag fügte hinzu, dass Fortune-100-Unternehmen "Skills" nutzen, um Agenten ihre "organisatorischen Best Practices beizubringen".

Das Potenzial von KI-Agenten in der Arbeitswelt

Technologieführer sehen in KI-Agenten einen potenziellen Game-Changer für die Büroarbeit. Sam Altman, CEO von OpenAI, äußerte im Juni auf dem Snowflake Summit 2025, dass KI-Agenten bereits Aufgaben übernehmen, die normalerweise von Junior-Mitarbeitern erledigt werden. Er beschrieb, wie die Arbeit mit Agenten der Zusammenarbeit mit einem Team von noch relativ unerfahrenen Mitarbeitern ähnelt: Man weist Aufgaben zu, prüft die Qualität, fügt Ergebnisse zusammen und gibt Feedback.

Altman prognostizierte zudem, dass wir "Agenten sehen werden, die uns helfen können, neues Wissen zu entdecken oder Lösungen für geschäftliche Probleme zu finden, die ziemlich nicht-trivial sind." Asha Sharma, Produktleiter für KI-Plattformen bei Microsoft, spekulierte im August in einem Podcast, dass KI-Agenten Unternehmenshierarchien abflachen könnten. Er sagte: "Die gesamte Art des organisatorischen Aufbaus könnte in ein paar Jahren anders aussehen. Man braucht einfach nicht mehr so viele Ebenen."

Skepsis in der Branche

Trotz des Hypes gibt es auch kritische Stimmen. Guido Appenzeller, Partner bei a16z, merkte in einer Podcast-Episode im Mai an, dass einige Start-ups lediglich eine Chat-Schnittstelle zu einem Sprachmodell hinzufügen und es als Agent bezeichnen, um höhere Preise zu verlangen. Er betonte, dass es "einen Marketing-Aspekt bei Agenten" gibt. Diese Skepsis unterstreicht die Notwendigkeit, den tatsächlichen Mehrwert von KI-Lösungen genau zu prüfen und sich auf substanzielle Innovationen wie die "Agent Skills" zu konzentrieren.