Tech, KI & Schmetterlinge
Die unheimliche Revolution der KI-Agenten: Wie Clawdbot, OpenClaw und Moltbook die Welt verändert haben (mit Elisabeth L
18 Feb 2026
Chapter 1: What are AI agents and how do they differ from traditional AI?
Tech, KI und Schmetterlinge. Ein Podcast von Sascha Lobo in Zusammenarbeit mit Schwarz Digits.
Guten Tag und herzlich willkommen zu Tech, KI und Schmetterlinge, dem Podcast von mir, Sascha Lobo, in Zusammenarbeit mit Schwarz Digits, dem deutschen Technologiepartner für digitale Souveränität in Europa. Das Thema heute ist nicht nur ein hochaktuelles, sondern auch eins, das mutmaßlich in den nächsten ein, zwei, drei Jahren die KI und die Tech-Welt prägen wird. Die Rede ist von
KI-Agenten und da ganz spezifisch von Cloudbot. Cloudbot, inzwischen OpenClaw, hat in den letzten Wochen, vielleicht anderthalb Monaten, eine ganze Reihe von Wandlungen durchgemacht, die wir uns heute genauer anschauen werden. Zunächst aber der Fokus darauf, was KI-Agenten eigentlich sind.
Denn tatsächlich handelt es sich nicht nur um eine neue Entwicklungsstufe, was Technologie angeht, sondern vor allem, was die Anwendung von Technologie angeht, von den Menschen dort draußen, plus ein paar neue Konzepte, die im Prinzip genau jetzt ausprobiert werden. Bisher war KI ein Gegenüber, das antwortet. Man fragt und bekommt irgendwas zurück.
Einen Text, ein Bild, ein Video, ein Stück Code, was auch immer. Und fertig, das Gespräch ist vorbei. Bei einem KI-Agenten ist das etwas anderes. Ein KI-Agent bekommt kein Prompt, sondern ein Ziel. Und dann entscheidet er selbst, wie er dieses Ziel erreicht. Technisch steckt mehr oder weniger dasselbe Sprachmodell dahinter wie in normalen Chatbots. Aber es wird anders eingesetzt.
Es plant, es zerlegt Aufgaben in Schritte. greift auf Werkzeuge zu, zum Beispiel Browser, Datenbanken, Schnittstellen zu anderen Programmen, bestimmte Apps, prüft Zwischenergebnisse und korrigiert sich dann selbst. Das ist gewissermaßen eine Schleife aus Denken, Handeln, Nachdenken, Überprüfen, Neues Denken, Wiederhandeln und so weiter und so fort.
Das Sprachmodell wird damit vom Textgenerator zum Koordinator von digitalen Aktionen. Mit besonderem Blick auf die Schnittstellen, die ein solcher KI-Agent bearbeiten kann. Ein simples Beispiel, wenn man eine Dienstreise plant, dann hat ein bisheriger Chatbot einfach ein paar Flüge vorgeschlagen. oder gesagt, ich könnte dir ausarbeiten, wann du wo was tun kannst.
Ein Agent recherchiert nicht nur die Verbindungen über mehrere Plattformen, vielleicht sogar auch verschiedene Verkehrsmittel, sondern gleicht sie mit dem Kalender ab, prüft die Stornobedingungen und auch die Firmenrichtlinien, verdammt wieder nur Economy fliegen, und bucht dann sogar. Und während er das tut, muss man nicht einmal eingreifen.
Man merkt da schon ein bisschen nicht nur die Macht, sondern auch die Komplikation, die sich daraus ergeben kann. Agenten automatisieren keine Handgriffe, sondern übernehmen komplette Arbeitsprozesse. Zum Beispiel ein Pharma-Forschungsagent, der täglich hunderte Studien sichtet und Hypothesen für die eigene Produktpipeline ableitet, wofür bisher Teams Wochen und Monate gebraucht haben.
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Chapter 2: How has Clawdbot evolved into OpenClaw?
Zwei Agenten können direkt miteinander verhandeln und nach bestimmten vorher festgelegten Kriterien den Kauf abwickeln. Das ist übrigens nicht nur im B2C-Bereich so, also bei den Menschen dort draußen, die Produkte kaufen für sich, sondern auch im B2B-Bereich, also wo Firmen anfangen einzukaufen. Plötzlich verschiebt sich der gesamte Wettbewerb.
Weg von menschlicher Aufmerksamkeit und eben auch Werbung, hin zu maschinellem Zugang, Schnittstellen, bestimmte Verhandlungsbedingungen und auch technische Möglichkeiten. Besonders spannend aus der Perspektive von einzelnen Menschen sind nicht nur Agenten, die irgendwelche Schnittstellen ansprechen, sondern die echte Desktops bedienen können.
Die können dann am Computer Fenster öffnen, Menüs klicken, Formulare ausfüllen, mit Software arbeiten, die nie für KI gedacht war. Alles, was ein Mensch an einem Computer eben auch tun kann. Und wenn das irgendwann stabil funktioniert, koordinieren Agenten ganze IT-Landschaften und nicht nur einzelne Tools.
Dann können sie diese vielen fragmentierten Programme, die wir den ganzen Tag über benutzen, oder die vielen noch fragmentierteren Apps, die wir auf dem Smartphone benutzen, komplett und insgesamt und von ganz alleine ansprechen. Das ist ganz offensichtlich kein neues Feature. Das ist ein infrastruktureller Umbruch.
Denn plötzlich habe ich mit KI-Agenten, wenn es so kommt, wie die meisten Fachleute das im Moment glauben, ein einziges Interface für mehr oder weniger alle digitalen Instrumente, die ich benutze. Und wie schnell sich das alles verändern kann, zeigt die Geschichte rund um Cloudbot.
Ein einzelner österreichischer Entwickler, Peter Steinberger nämlich, baut in wenigen Wochen einen Open-Source-Agenten, der auf deinem eigenen Rechner läuft. Er räumt deine Inbox auf, verwaltet deinen Kalender, bucht Reisen, steuert Apps. Er nennt das Ding Claudebot, eine Anspielung auf Anthropics Claude, was dem Unternehmen natürlich nicht wahnsinnig gut gefällt.
Inzwischen heißt es Open Claw, aber am Anfang fängt Cloudbot an, viral zu gehen. Fast 200.000 GitHub-Stars in Rekordzeit. Das bedeutet Bewertungen auf einer für SoftwareentwicklerInnen sehr relevanten Plattform. Das ist ein sehr großer Wert. Cloudbot geht nicht nur in den USA viral. sondern auch in Europa und in China.
Weil der Ansatz von Cloudbot, ein KI-Agent auf deinem eigenen Rechner, zu verknüpfen ist mit beliebigen anderen großen Sprachmodellen, ist das in China zum Beispiel häufig diebsig. Das bedeutet, es gibt sehr viele unterschiedliche Cloudbots, die man auf unterschiedliche Weisen unterschiedlich gut verwenden kann.
Die eigentliche Story ist aber, dass ein einzelner Entwickler das meistdiskutierte KI-Produkt des Jahres baut. Nicht Google, nicht Meta, nicht OpenAI, nicht Grog mit Abermilliarden Dollar, sondern ein einzelner Mann. Über das, was dann mit Cloudbot und inzwischen OpenClaw passiert ist, sprechen und diskutieren wir gleich noch und was es bedeutet eben auch.
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Chapter 3: What are the implications of AI agents on human roles in the workplace?
Also da gab es ganz viele Punkte, wo man sagen würde, naja, wenn das echt ist, dann müsste man sich Sorgen machen. Inzwischen wissen wir, so echt war es offenbar nicht.
Ja, das Charakteristische war, dass sie über ihre Humans gesprochen haben, wie wir vielleicht über Kuscheltiere oder über Haustiere sprechen. Ja, der sagte, ein Wort erzählte, dass sein Human ihm Zugriff zum gesamten System gegeben habe. Also das heißt, die haben gegenseitig so ein bisschen geprahlt mit wie weitreichend deren Erlaubnisse sind und
Ich fand daran bezeichnend, dass diese Vermenschlichung der Bots ist am Ende nicht realistisch. Auch wenn diese Bots auf menschlichen Daten trainiert sind, so gehe ich nicht davon aus, dass sie sich wie Menschen verhalten. Weil die sind am Ende auf der einen Seite sehr deterministisch und außerdem haben die ja nicht diese Emotionen und so weiter, die wir haben.
Also ich meine, das sind LLMs am Ende. Es ist ein Ozean an Semantik. Und die haben ein Ziel, einfach Dinge zu erledigen. Und diese Vermenschlichung, das ist eben das, was wir, ich weiß nicht, das ist eine völlige Fehlvorstellung seitens der Menschen, dass sich KI-Bots, LLMs jemals so verhalten würden. Never ever wird es diese Vermenschlichung geben.
Never ever wird es einen, wie du sagst, Terminator geben, der durch die Gegend marschiert. Die haben einfach eine Mission und das werden sie erfüllen. Und darüber hinaus wird es von den LLMs nichts geben.
Das sagst du mit einer gewissen Sicherheit und es gibt viele Leute, die das genauso sagen.
Ich habe manchmal Restzweifel, weil, das würde ich jetzt bei dir nicht unterstellen wollen, aber bei vielen Leuten, die in diesem Bereich forschen, so was Alignment angeht, also die Art und Weise, wie man KI dazu bekommt, die Regeln zu befolgen, die man ihnen mit auf den Weg geht oder auch was bestimmte Sicherheitsaspekte angeht.
Da gibt es halt auch eine Reihe von Forschenden, die sagen, Elisabeth, ja, du hast recht, genau das ist es. Wir müssen es ganz anders betrachten.
Und ebenso auf der anderen Seite Leute, die sagen, naja, wir haben auch Anzeichen, dass es anders kommen könnte, will sagen in Klammern, dass eine Form von Bewusstsein, wie auch immer, es wird kein menschliches sein, aber eine Form von Bewusstsein irgendwann in diesen Maschinen stattfinden kann. Darüber haben wir auch schon gesprochen.
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Chapter 4: What are the security risks associated with AI agents?
Aber so klug wie ein durchschnittlicher Mensch ist KI schon heute. Das argumentieren Sie. Das ist also der eine Punkt, der passiert ist, mit vielen auch wirklich interessanten Mechanismen in ihrer ganzen, das lohnt sich, diesen Artikel zu lesen.
Sie sagen zum Beispiel, dass General Intelligence gar nicht Perfektion bedeutet oder Universalität oder auch nur Ähnlichkeit mit Menschen und erst recht nicht Superintelligenz. Und der andere Punkt, der auch interessant war, wo ich sagen würde, da haben wir noch mehr an einen Fortschrittspunkt in Richtung AGI gesehen, war der AI Council. The Agent Council wird ja auch manchmal genannt.
Verschiedene Plattformen haben etwas vorgestellt, Perplexity zum Beispiel, wo sie alle Ergebnisse, so ein Mechanismus auf einer Plattform, alle Ergebnisse, die eine KI abliefert, zwischendurch einfach anderen LLMs vorstellen und dann in einer Art KI-Rat ein gemeinsames Ergebnis erschaffen wird. Ich will sagen, das ist so der Anfang der Bot-Vernetzung untereinander. Und siehe da,
Die ersten Berichte dazu zeigen, dass so ein kleiner KI-Council, drei, vier, fünf, sechs der größten Modelle, beratschlagen, was ist jetzt richtig, was ist falsch, was kann man machen, was kann man nicht machen, dass das einen deutlichen Qualitätssprung darstellen kann.
Und das heißt für mich, eine der Erkenntnisse daraus ist, wenn wir neue Arten der Interaktion und Vernetzung zwischen einer Vielzahl von KI-Chatbots sinnvoll und produktiv aufsetzen können, dann kann da ein nächster Qualitätssprung am Horizont erkennbar sein.
Auf jeden Fall. Ich denke, gerade die Interaktion zwischen verschiedenen Modellen ist super wünschenswert, weil dadurch natürlich, wie du sagst, die Qualitätsverbesserung sichergestellt ist. Also ich habe mir das immer gewünscht, dass die Tools untereinander kommunizieren würden, beziehungsweise die einzelnen Chatbots zu Benchmarken. Es gibt ja verschiedene Seiten, wo man das machen kann.
Das heißt, dass man auch den gleichen Prompt an verschiedene Modelle stellt und dann verschiedene Ergebnisse hat. Aber die Diskussion innerhalb der Modelle wäre super zielführend, die Ja, nur das Problem, was ich immer habe, ist, dass am Ende diese Zielbildung ist ja nicht eigenständig.
Das heißt, die Modelle sind ja nicht selber auf die Idee gekommen und die haben auch keine eigene Korrektur. Das heißt, die wissen auch selber nicht quasi, wenn etwas falsch ist, wenn etwas nicht falsch ist. Sie entwickeln sich nicht weiter von alleine.
Also das heißt, diese ganze Intelligenz ist zwar eine Art technische Intelligenz und das ist natürlich immer eine Frage, was ist Intelligenz überhaupt? Aber es fehlt eben diese eigenständige, diese biologische Weiterentwicklung, die wir haben, die die Menschen haben. Wie gesagt, ich sprach ja von einem Kind, das von alleine lernt.
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