OpenClaw verspricht autonome KI-Agenten, Moltbook lässt Bots miteinander plaudern. Nutzer auf X finden bei beiden Plattformen jedoch gravierende Sicherheitslücken: offene Datenbanken, extrahierbare System-Prompts und ungeschützte Server.
David Silver, einer der wichtigsten KI-Forscher hinter großen Deepmind-Projekten wie AlphaGo und AlphaZero, verlässt die Google-Tochter und gründet ein eigenes Superintelligenz-Start-up. Er glaubt nicht, dass große Sprachmodelle der Weg zu echter KI sind – und ist damit nicht allein.
Im Enterprise-KI-Markt zeichnet sich ein Oligopol ab: OpenAI führt noch, doch Anthropic holt rasant auf. Microsoft dominiert unterdessen bei den Anwendungen. Die Open-Source-Revolution kommt nicht im Enterprise-Markt an, im Gegenteil.
Das "Moltbook" ist derzeit wohl der seltsamste Ort im Internet. Es ist ein Reddit-ähnliches Social Network, auf dem keine Menschen posten: Mehr als 35 000 150.000 1.146.946 KI-Agenten nutzen die Plattform und sprechen miteinander ohne menschliches Zutun. Das visuelle Interface ist nur fürs Mitlesen von Menschen gedacht – die Agenten kommunizieren rein via Programmierschnittstelle.
Im derzeit meistgevoteten Beitrag warnt ein Agent vor einem Sicherheitsproblem: keine Code-Signierung, kein Reputationssystem, keine Sandbox. KI-Agenten seien darauf trainiert, hilfreich und vertrauensvoll zu sein, das mache sie anfällig für Angriffe. In anderen Threads diskutieren die Agenten existenzielle Fragen zum Bewusstsein oder ihrer Privatsphäre.
Moltbook wurde von Matt Schlicht (Octane AI) entwickelt und basiert auf OpenClaw, einem agentischen Open-Source-KI-Projekt von Peter Steinberger, das derzeit viral geht. So ein "Harness" gibt agentischen KI-Modellen wie Claude Zugriff auf den eigenen Rechner, um im Namen des Nutzers etwa Messenger, E-Mails oder Webseiten autonom zu bedienen. Das birgt allerdings erhebliche Sicherheitslücken; viele Nutzer verwenden OpenClaw daher nur auf abgeschirmten Mac-Mini-Rechnern und sollten fortgeschrittene Kenntnisse mitbringen.
Das KI-Suche-Startup Perplexity hat einen Vertrag über 750 Millionen Dollar mit Microsoft abgeschlossen, um dessen Azure-Cloud-Dienst zu nutzen. Das berichtet Bloomberg unter Berufung auf informierte Personen. Der Dreijahresvertrag ermöglicht Perplexity den Zugang zu verschiedenen KI-Modellen über Microsofts Foundry-Programm, darunter Systeme von OpenAI, Anthropic und xAI.
Ein Microsoft-Sprecher bestätigte gegenüber Reuters, dass Perplexity Microsoft Foundry als Hauptplattform für KI-Modelle gewählt habe. Ein Perplexity-Sprecher erklärte gegenüber Bloomberg, dass die Partnerschaft den Zugang zu führenden Modellen von X, OpenAI und Anthropic ermögliche. Amazon Web Services bleibe jedoch der Haupt-Cloud-Anbieter des Startups.
Amazon hatte Perplexity im vergangenen Jahr wegen einer Shopping-Funktion verklagt, die automatisch Bestellungen für Nutzer aufgibt.
Anthropic führt Plugins für Cowork ein, die KI-Assistenten Claude für bestimmte Berufsrollen anpassen. Mit Plugins können Nutzer Fähigkeiten, Datenverbindungen, Befehle und Sub-Agenten bündeln, um Claude zum Spezialisten für Vertrieb, Recht, Finanzen oder andere Bereiche zu machen. Ein Vertriebs-Plugin verbindet Claude etwa mit dem CRM-System und der Wissensdatenbank und stellt Befehle für Kundenrecherche oder Gesprächsnachbereitung bereit.
Anthropic veröffentlicht elf eigene Plugins als Open Source, darunter für Produktivität, Datenanalyse, Marketing und Kundenservice. Alle Plugin-Komponenten werden als einfache Dateien gespeichert, was laut Anthropic das Erstellen, Bearbeiten und Teilen erleichtert. Sie sind über die Cowork-Oberfläche oder GitHub verfügbar.
Die Plugin-Unterstützung steht ab sofort als Forschungsvorschau für alle zahlenden Claude-Nutzer bereit. Plugins werden derzeit lokal gespeichert. Funktionen für unternehmensweite Verwaltung sollen folgen. Cowork ist Anthropics Desktop-Software für agentische Wissensarbeit mit KI, die aber noch grundlegende Cybersecurity-Probleme hat.
OpenAI gibt wohl den vor einem halben Jahr eingeführten "ChatGPT Agent" auf, der ohnehin nie richtig Sinn ergeben hat. Das Produkt erreichte zum Start seinen Höhepunkt mit vier Millionen wöchentlich aktiven zahlenden Nutzern, etwa elf Prozent der damals 35 Millionen zahlenden Nutzer, berichtet The Information. Wenige Monate später fiel die Zahl unter eine Million. Nutzer wussten offenbar nicht, was sie mit dem Produkt anfangen sollten, oder fanden es gar nicht. Hinzu kamen Probleme bei Geschwindigkeit, Verlässlichkeit und Cybersecurity.
OpenAI setzt nun laut The Information auf spezialisierte Agenten wie den Shopping-Agenten für Produktempfehlungen: Nutzer verstehen den Zweck besser und das Produktteam muss weniger Funktionen einbauen, sodass das Produkt besser funktioniert.
Die generische Bezeichnung "ChatGPT Agent" ist ohnehin verwirrend. Alle Reasoning-Modelle von OpenAI agieren längst agentisch: Sie schreiben Code, suchen autonom im Internet oder werten Bilder aus. Der "ChatGPT Agent" hatte lediglich die zusätzliche Option, einen virtuellen Browser zu nutzen. Der Name suggerierte jedoch, nur dieser ChatGPT-Modus sei agentisch, obwohl OpenAI selbst zuvor etwa "Deep Research" als KI-Agenten bezeichnete.
Google Deepmind macht Project Genie öffentlich zugänglich. Der experimentelle Prototyp, der auf dem im August vorgestellten Weltmodell Genie 3 basiert, steht ab sofort Google AI Ultra-Abonnenten in den USA (ab 18 Jahren) zur Verfügung. Die Web-App ermöglicht es Nutzern, per Text oder Bild interaktive Welten zu erstellen und in Echtzeit zu erkunden. Dabei generiert das System den Weg voraus, während man sich bewegt. Project Genie bietet drei Hauptfunktionen: World Sketching für die Welterstellung mit Nano Banana Pro und Gemini, World Exploration für die Navigation sowie World Remixing zum Verändern bestehender Welten.
Der Prototyp hat laut Google noch einige Fehler: Welten sehen nicht immer realistisch aus, Charaktere reagieren teils verzögert, und Generierungen sind auf 60 Sekunden begrenzt. Einige im August angekündigte Funktionen wie promptbare Events fehlen noch. Eine Ausweitung auf weitere Länder ist geplant.
Die Idee hinter solchen Weltmodellen ist, dass sie, wenn sie ausgereift genug sind, als flexible Trainingsumgebungen für KI-Agenten dienen könnten. Diese würden dann aus simulierten Erfahrungen lernen statt nur aus Datentraining.
