Die verborgenen Fallstricke von KI-Agenten – Was bei OpenClaw & Co. wirklich schiefgeht

KI-Agenten wie OpenClaw klingen auf dem Papier wie die Zukunft
der Automatisierung – bis man sie in der echten Unternehmens-IT
einsetzt.


In dieser Folge sprechen wir offen und ehrlich über die realen
Fallstricke: Warum viele Agent-Projekte trotz hoher Erwartungen
scheitern, welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn Agents
Zugriff auf Systeme bekommen, wie Instabilität, Halluzinationen
und unvorhersehbares Verhalten den Alltag erschweren und welche
versteckten Kosten und Wartungsfallen auf Unternehmen zukommen.


Wir teilen unsere eigenen praktischen Erfahrungen mit OpenClaw –
von Docker-Problemen über LLM-Integrations-Hürden bis hin zu
Debugging-Albträumen – und zeigen, welche Alternativen sich in
der Praxis oft als robuster erwiesen haben. 


Gleichzeitig geben wir konkrete Tipps, wie man die größten
Fallstricke vermeiden oder zumindest stark minimieren kann.


Ein nüchterner, praxisnaher Blick hinter die KI-Euphorie für
alle, die mit autonomen KI-Agenten arbeiten wollen oder bereits
damit gestartet sind.