Unser heise-KI-PRO-Webinar zeigt am 6. Oktober 2026, wie du erfolgreiche Prompts als wiederverwendbare Skills strukturierst und komplexe Aufgaben in verlässliche Prompt-Ketten aufteilst. Im Fokus stehen Context Engineering und die Grenze, an der gesteuerte Ketten enden und agentische KI-Systeme beginnen.
Microsoft teilt seine Copilot-App in drei Bereiche auf: Home, Code und den neuen Agenten „Autopilot“. Der auf OpenClaw basierende Agent arbeitet dauerhaft in der Cloud, überwacht etwa Teams-Kanäle und erledigt laut Microsoft Aufgaben eigenständig. Für Autopilot und Code setzt Microsoft auf nutzungsbasierte Abrechnung statt Flatrate, ein weiterer Schritt weg vom KI-Subventionsmodell.
OpenAIs GPT-6 Astra führt den ErdosBench für offene Mathematikprobleme an – obwohl Mathematik laut Chefwissenschaftler Jakub Pachocki bewusst nicht priorisiert wurde. OpenAI investiert stattdessen vorrangig in rekursive Selbstverbesserung und Alignment-Forschung. Das stützt die These einer zunehmend „stacheligen“ KI-Entwicklung mit extremer Stärke in einzelnen Domänen statt breitem Fortschritt, jedenfalls solange KI sich nicht selbst verbessert, sondern gezielt mit von Menschen gemachten Daten optimiert werden muss.
heise KI Pro bietet am 1. September 2026 von 16 bis 17 Uhr ein Webinar zum Aufbau wiederverwendbarer Prompt-Bibliotheken an. Für 99 Euro lernen Teilnehmende, wie sie aus einmaligen KI-Anfragen modulare Vorlagen für Teams und wiederkehrende Aufgaben entwickeln – vom Chat-Template bis zum Custom GPT oder als Bausteine in KI-gestützten Workflows.
Anthropic will mit dem Model-Hardware-Standard (MHS) KI-Agenten eine einheitliche Schnittstelle zu physischen Geräten wie Roboterarmen und Laborinstrumenten geben. In ersten Tests sank die Integrationszeit von Wochen auf Stunden. Doch Claude scheiterte teils an physikalischen Zusammenhängen. Menschliche Aufsicht bleibt daher zunächst unverzichtbar.
Das Hohe Gericht von Delhi hat OpenAI im Urheberrechtsstreit mit der Nachrichtenagentur ANI einen wichtigen Sieg beschert: KI-Training wurde erstmals von einem Gericht als private Nutzung eingestuft. ANI untergrub die eigene Klage, indem es Artikel vorlegte, die nach dem Training der Modelle erschienen waren. Das Hauptverfahren steht noch aus.
Kimi stellt mit K3 ein multimodales Open-Weight-Modell mit 2,8 Billionen Parametern und einer Million Token Kontext vor. In eigenen Benchmarks nähert es sich Claude Fable 5 und GPT 5.6 Sol, übertrifft aber Opus 4.8 und GLM 5.2, zum Teil deutlich. Die vollständigen Gewichte sollen bis zum 27. Juli erscheinen, unabhängige Vergleiche stehen noch aus. Und: Das Modell ist deutlich teurer als der Vorgänger.
