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In den letzten Monaten ist der Großteil meiner Energie in etwas Neues geflossen: Ich baue ein Projekt rund um KI-Agenten – keine App mit aufgesetztem Chatbot, sondern ein Projekt, bei dem der Agent die eigentliche Arbeit macht.

Zwei Tools stehen im Zentrum meines Arbeitsalltags: WorkBuddy, ein Agent, der auf meinem Rechner lebt und Dateien lesen, Befehle ausführen und den Browser steuern kann, und Gemini, den ich für Recherche, Schreiben und multimodale Analyse nutze. Zusammen haben sie verändert, wie schnell aus einer Idee etwas Wirkliches wird.

Von Werkzeugen zu Teamkollegen

KI habe ich jahrelang als Suchmaschine und Schreibhilfe genutzt. Das war nützlich, aber passiv: Ich habe gefragt, sie hat geantwortet, und das eigentliche Tun blieb bei mir. Agenten sind anders. Man gibt ihnen ein Ziel – „melde dich auf dieser Seite an, prüfe, was sich geändert hat, und fasse es zusammen“ – und sie planen und führen die Schritte selbst aus. Wenn man zum ersten Mal zusieht, wie ein Agent einen Fehler behebt, einen Beitrag veröffentlicht oder eine Tabelle aufräumt, während man selbst einen Kaffee holt, will man nicht mehr zurück.

Was mich überrascht hat

• Tempo der Iteration. Ideen, die früher wochenlang auf einer „Irgendwann“-Liste lagen, werden jetzt an einem Nachmittag zu einem funktionierenden Prototyp.
• Delegieren ist eine Fähigkeit. Eine vage Anweisung bringt ein vages Ergebnis. Eine gute Aufgabenbeschreibung für einen Agenten zu schreiben ist 80 % der Arbeit – und genau derselbe Muskel wie das Führen von Menschen.
• Vertrauen wächst allmählich. Am Anfang habe ich Agenten nur sichere, interne Dinge tun lassen: lesen, ordnen, entwerfen. Erst nachdem sie sich bewährt hatten, ließ ich sie an alles heran, was meinen Schreibtisch verlässt.

Woran ich baue

Das neue Projekt macht diese Arbeitsweise für andere nutzbar: weniger Klicken in Software, mehr Beschreiben, was erledigt werden soll. Es ist früh – die Grundlagen sind gerade das Interessante – und ich werde hier über den Fortschritt berichten.

Wenn Sie selbst mit Agenten experimentieren, freue ich mich über einen Austausch. Melden Sie sich jederzeit gern.

For the past few months, most of my energy has gone into something new. I am building a project around AI agents — not an app with a chatbot bolted on, but a project where the agent does the actual work.

Two tools sit at the center of my daily workflow right now: WorkBuddy, an agent that lives on my machine and can read files, run commands, and drive a browser, and Gemini, which I use for research, writing, and multimodal analysis. Together they have changed how fast an idea becomes something real.

From tools to teammates

I have used AI as a search engine and a writing helper for years. That was useful, but passive: I asked, it answered, and I still did all the doing. Agents are different. You give them a goal — “log into this site, check what changed, and write it up” — and they plan and execute the steps themselves. The first time you watch an agent fix a bug, publish a post, or clean up a spreadsheet while you make coffee, it is hard to go back.

What surprised me

• Speed of iteration. Ideas that used to sit on a “someday” list for weeks now become a working prototype in an afternoon.
• Delegation is a skill. A vague instruction gets a vague result. Writing a good task description for an agent is 80% of the work — and it is the same muscle as managing people.
• Trust is gradual. I started by letting agents do safe, internal things: reading, organizing, drafting. Only after they had earned it did I let them touch anything that leaves my desk.

What I am building

The new project takes this way of working and turns it into something others can use: less clicking through software, more describing what you want done. It is early — the foundations are the interesting part right now — and I will share progress here as it takes shape.

If you are experimenting with agents yourself, I would love to compare notes. Reach out any time.

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