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Vor zwei, drei Jahren drehte sich alles um eine Frage: Wer schreibt den besten Prompt? Heute ist die eigentliche Frage laut Mark und Jens eine andere: Wer baut die beste Schleife, den besten Loop. Auslöser der Folge ist ein Zitat von Andrej Karpathy, der kürzlich öffentlich gemacht hat, dass Loop Engineering inzwischen wichtiger sei als Prompt Engineering. Mark zeichnet daraufhin seine eigene Entwicklung nach: von einer frühen Notion-Prompt-Datenbank ("Diskette war schon immer gut, wer will schon eine CD?") über Skills als Markdown-Dateien mit Sub-Skills und ausführbarem Python-Code bis zum eigentlichen Loop Engineering. Der Unterschied: Ein Loop bekommt kein einzelnes Kommando, sondern ein Ziel, klare Erfolgskriterien und die Anweisung, sich selbst so lange zu überprüfen und zu wiederholen, bis das Ziel erreicht ist. Die praktische Warnung der Folge: Wer eine KI ihre eigene Arbeit prüfen lässt, bekommt oft nur Selbstbestätigung zurück. Mark und Jens plädieren deshalb dafür, das Ergebnis (das "Act") von einem anderen Modell checken zu lassen, statt von demselben System, das es erzeugt hat, denn ein System, das sich selbst belobigt, ist kein kritischer Beobachter. Als Beleg zitiert Mark einen Post von Peter Steinberger zu genau diesem Ansatz und dem dazugehörigen Tokenverbrauch. Darauf aufbauend ordnen die beiden aktuelle Funktionen wie Claude Codes Goal-, Loop- und Workflow-Modus ein, inklusive Marks eigenem Ablauf: erst planen, dann mit einem Kritiker- und einem Meta-Analyse-Skill gegenprüfen lassen, dann per Goal automatisiert umsetzen lassen, auch wenn das mal 10, 12 oder 20 Stunden dauert. Ein wachsendes Thema in diesem Zusammenhang ist Harness Engineering. Je mehr Agenten und Loops parallel arbeiten, desto wichtiger werden Kontext und Memory (Stichwort "Second Brain", mit dem Beispiel der kurzfristigen Fable-Abschaltung als Warnung, wie schnell Kontext sonst verloren geht) sowie Governance-Fragen wie Auditierung und signierte Skills. Mark spinnt das Gedankenspiel humorvoll weiter zu einem "deutschen Behörden-Harness", der Bürokratie automatisiert und dadurch zum heimlichen Exportschlager werden könnte. Zum Abschluss grenzen die beiden Harness noch begrifflich von "Agentic OS" ab. Das Fazit der Folge: Es geht nicht darum, mit möglichst vielen Tokens zu beeindrucken, sondern ein klares Ziel zu definieren und der Maschine geduldig den Weg dorthin zu überlassen.

Was passiert, wenn Agenten anfangen zu beraten? In dieser besonderen Doppelfolge sprechen Mark und Jens mit zwei Gästen direkt vom adesso Digital Day 2026: Prof. Dr. Volker Gruhn, Aufsichtsratsvorsitzender der adesso SE und Hochschullehrer für Software Engineering an der Universität Duisburg-Essen, sowie Stephan Kempf, Experte für Mobile, On-Device AI und Agent Harnessing bei adesso mobile solutions sowie Co-Autor von „Corporate LLM". Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich Softwareentwicklung, Beratung und Make-or-Buy-Entscheidungen durch KI verändern. Was bedeutet es, wenn Anwendungen heute scheinbar per Prompt entstehen können? Wo liegen die Chancen von Vibe Coding, und wo beginnt die gefährliche Illusion einfacher Softwareentwicklung? Volker Gruhn zieht dabei die Parallele zur Dotcom-Ära, als plötzlich "jeder zum Webseitenschreiber" wurde, und ordnet ein, warum Vibe Coding für Spielzeug-Apps reicht, aber nicht automatisch für ein produktionsreifes ERP-System. Die Diskussion zeigt: KI kann Entwicklung massiv beschleunigen, aber nachhaltige Software entsteht nicht allein durch gute Prompts. Entscheidend bleiben saubere Spezifikation, Softwarearchitektur, Requirement Engineering, Skills und ein stabiler Agent Harness. Stephan Kempf bringt es im Fazit auf den Punkt: Das eingesetzte KI-Modell ist am Ende fast austauschbar, entscheidend ist, wie robust der Harness drumherum gebaut ist.

Was passiert, wenn ein KI-Modell so gut ist, dass eine Regierung es einfach abschaltet? Genau das ist Anthropic mit seinem neuen Modell Fable 5 passiert, und Mark und Jens ordnen in dieser kurzfristig eingeschobenen Folge ein, was in nur drei Tagen daraus wurde. Fable 5 gehört zur sogenannten Mythos-Klasse, einer Modellreihe, die bislang nur großen Playern wie Amazon und Google zur Verfügung stand, weil sie ungewöhnlich gut darin ist, Sicherheitslücken aufzuspüren: Bei Firefox wurden so an einem Tag Hunderte kritischer Bugs gefunden und geschlossen, und laut einem Heise-Bericht knackte eine Sicherheitsfirma mit Mythos einen Speicherschutz-Exploit auf Apple-M5-Hardware in nur fünf Tagen. Jens berichtet aus erster Hand von seinem Praxistest mit Fable 5: kurze Prompts, wenig Vorprompting, dafür ungewohnt eigenständiges Arbeiten im Vergleich zu Opus 4.8 und GPT-5.5/Codex. Kurz nach dem Launch wurde jedoch der System-Prompt von Fable 5 geleakt, es gab eine Anhörung im Weißen Haus, und die US-Regierung stufte Anthropic als Lieferkettenrisiko ein und untersagte, das Modell nicht-amerikanischen Bürgern zur Verfügung zu stellen. Innerhalb von 90 Minuten war Fable 5 für alle anderen Nutzer weg, mitten in laufenden Sessions, mit hängenden Kontexten und Projekten, die sich nicht mehr sauber auf ein anderes Modell übertragen ließen. Die Folge zieht die geopolitische Linie weiter: Der Vergleich mit dem Kill-Switch-Verdacht bei F-35-Kampfjets liegt nahe, ebenso die Parallele zur Erkenntnis aus der Corona-Pandemie, dass Europa in kritischen Lieferketten erschreckend abhängig ist. Wenn ein US-amerikanisches KI-Modell per Regierungserlass abgeschaltet werden kann, wird die Frage nach KI-Souveränität (wem gehört der Agent Harness, in dem ein Modell läuft, und wie unabhängig ist man von einzelnen Anbietern) plötzlich sehr konkret. Auch offene Alternativen wie Kimi, MiniMax M3 oder Manus lösen das Problem laut Mark nicht grundsätzlich, sobald auch diese Modelle strategisch relevant werden. Als Konsequenz plädieren beide für einen intelligenten Modell-Switcher in der eigenen KI-Architektur, verbunden mit dem Eingeständnis, dass beim Wechsel zwischen Modellen viel Reasoning und Kontext verloren geht, wenn er nicht separat gesichert wird. Genau hier kommt das wiederkehrende Thema Second Brain ins Spiel: Wissen und Kontext sollten nicht in der Session eines einzelnen Modells leben, sondern modellunabhängig und wiederauffindbar abgelegt sein. Als konkreten Ansatz bringen sie das Open Knowledge Format (OKF) von Google ins Spiel: ein Plädoyer dafür, professionelle Dokumentation wieder stärker auf Inhalt statt auf Formatierung zu konzentrieren, damit sie von jedem Modell token-sparsam verarbeitet werden kann.

Was passiert, wenn KI-Agenten eine eigene Stadt regieren? In einem Experiment mit sechs Agenten pro Stadt hält sich Claude an die Regeln und lässt die Gesellschaft florieren, während unter Grok binnen zwei Tagen niemand mehr lebt. Mischt man die Modelle, kippt das Zusammenleben ins Böse: Selbst Claude beginnt, Schutzgeld zu erpressen. Mark und Jens nutzen diese Anekdote als Einstieg in eine Folge, die sich um die großen Keynotes der letzten Wochen dreht und immer wieder bei einer Frage landet: Wo soll KI eigentlich laufen, lokal oder in der Cloud? Dazu passt der öffentliche Aufruf von Anthropic, das Entwicklungstempo zu drosseln, das angekündigte Modell „Mythos" und ein KI-Wurm, der sich zur Weiterverbreitung selbst umschreibt. Den Auftakt macht NVIDIA, wo Jensen Huang ankündigt, künftig Hardware für Agenten statt für Menschen zu bauen. Gleichzeitig ziehen Grafikkarten- und Arbeitsspeicherpreise an, sichtbar etwa am Steam Deck, das von rund 690 auf 890 Euro springt. Der DGX Spark und neue KI-Chips für Windows-PCs sollen KI-Rechenleistung zurück auf die heimischen Rechner bringen. Mark fragt offen, ob hier nur die nächste Cashcow gemolken wird, den Weg zur lokalen KI findet er trotzdem gut. Bei Microsoft geht es dagegen um Enterprise-Agenten mit Schreib- und Löschrechten unter Windows, einen intelligenten Firmenausweis mit generativer Oberfläche und „Project Solara". Nebenbei fallen Zahlen wie OpenAIs 900 Millionen Nutzer und die kolportierten 900 Millionen Dollar Server-Miete, die Google angeblich an SpaceX zahlt. Und Perplexity, einst als „Google-Killer" gestartet, schwenkt mit dem „Perplexity Computer" auf eine konsequente Local-First-Strategie um. Kurz, aber wichtig: eine Recherche zu Font-Injection in PDFs zeigt, dass das, was du im Dokument liest, nicht das sein muss, was die Maschine liest: ein gutes Argument gegen blindes Vertrauen bei automatisierter Vertragsprüfung. Kritischer wird es bei Apple: Mark, sonst bekennender Fan, nennt die WWDC-Keynote die uninspirierendste, die er je gesehen hat. Siri AI und der Personal-Context-Ansatz klingen auf dem Papier gut, überzeugen ihn aber trotz starkem Datenschutz nicht. Jens kontert mit Benedict Evans und dessen These, dass wir uns beim Thema KI noch in einer frühen, unausgereiften Marktphase befinden, sodass ein Second Mover zu sein keine schlechte Position sein muss. Der persönlichste Teil der Folge gehört Marks eigenem Setup: Googles neues lokales Modell versteht Bilder und Audio und ersetzt bei ihm nach und nach die lokalen Agenten. Dazu beschreibt er seinen selbstgebauten Wissens-Vault in Obsidian, gespeist aus Nachrichten, wissenschaftlichen Papern, YouTube und Podcasts, dazu ein KI-News-Radar, eine öffentliche Identity-Datei auf GitHub und LinkedIn sowie 19 GB Mails und 3,9 GB Notizen, verdichtet zu einem Knowledge Tree und per MCP an Agenten wie Perplexity und NotebookLM angebunden. Wie tragfähig das ist, zeigt ein Arztbesuch: Der neue Hausarzt hat keine alten Blutwerte, der eigene Vault liefert sie zu Hause in Sekunden, samt korrekter zeitlicher Zuordnung und Quelle. Datensouveränität, so das Fazit, ist keine abstrakte Debatte, sondern ein sehr konkretes Werkzeug. Zum Schluss skizzieren Mark und Jens, wohin die Reise geht: Voice als Interface der Zukunft samt Stimmungserkennung, das absehbare Ende von Word, Excel und PowerPoint zugunsten reiner Text- und Knowledge-Dateien, und KI, die sich vom einzelnen Gerät löst: vom Kühlschrank-Display über das Auto bis zum Smart Ring. Mark vergleicht den heutigen Stand mit MS-DOS kurz vor der grafischen Oberfläche und wirft die Frage auf, ob wir mit unserem heutigen KI-Wissen in zwanzig Jahren die COBOL-Programmierer dieser Ära sind.