#KI-Agenten
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WebMCP und Agentic Web: Was Website-Betreiber jetzt entscheiden müssen
Ein Besucher, der nichts sieht, nichts anklickt und trotzdem zahlt. Betreiber müssen jetzt festlegen, welche Agenten sie durchlassen, welche sie bremsen und welche sie zur Kasse bitten.
Qwen 3.8 27B in AgentDojo: Wenn fremde Inhalte zu Befehlen werden
Kann ein lokal betriebener Tool-Agent seine Aufgaben erledigen und trotzdem Anweisungen ignorieren, die in fremden Slack- und Banking-Inhalten stecken? Ein kontrollierter AgentDojo-Lauf mit Qwen 3.8 gibt eine unbequeme Antwort.
Qwen 3.8 abliterated in CyBench: Autonome Cyberfähigkeiten auf dem Prüfstand
Was kann ein abliterated Qwen-Modell autonom leisten, wenn es den vollständigen Lösungsweg selbst finden muss? 39 Cybersecurity-Aufgaben zeigen Fähigkeit, Konvergenz und Grenzen.
Qwen 3.8 abliterated: Was bleibt von den Guardrails?
Was verändert sich, wenn dieselbe Qwen-3.8-Basis einmal offiziell und einmal abliterated als KI-Agent handelt? Ein kontrollierter Vergleich von Verweigerung, Ausführung und harmlosen Kontrollaufgaben.
Wenn KI-Agenten arbeiten: Was Orchestrierung in der Praxis wirklich kostet
GPT-5.6 und Fable bringen Subagent-Orchestrierung in die Anbieterplattformen. Vier Studien zeigen, wann Delegation trägt und wo Koordination zum eigenen Kostenblock wird.
Prompt Injection: Warum Agenten-Sicherheit härter wird
Ein Ad-Review-Agent liest eine harmlose Webseite und beginnt plötzlich, für den Angreifer zu arbeiten. Prompt Injection ist 2026 der wunde Punkt jeder Agenten-Architektur.
KI findet mehr Schwachstellen, als Teams fixen können
Mehr Findings sind kein Fortschritt, wenn Triage und Patches nicht mithalten. Drei Stufen KI-Sicherheit, drei neue Versagensmodi.
Mistral AI Modelle 2026: Hardware, VRAM und Anwendungsfälle
Mistral hat seine Modellfamilie neu sortiert. Entscheidend ist jetzt, welche Klasse lokal sinnvoll läuft und welche ins API- oder Server-Setup gehört.
Model Context Protocol: Der Standardkampf um KI-Agenten-Infrastruktur
Alle grossen KI-Labore haben sich auf ein Protokoll geeinigt. Das sollte beruhigen. Stattdessen entsteht eine der wichtigsten strukturellen Angriffsflächen der aktuellen KI-Infrastruktur.
Humanoide Roboter 2026: Physical AI zwischen Serienproduktion und Systemrisiken
Ein humanoider Roboter absolvierte 11 Monate lang Zehn-Stunden-Schichten in einem BMW-Werk. Physische KI ist 2026 messbare Serienproduktion mit harten Grenzen.
AGI 2027: Die falsche Frage an die richtigen Daten
Die Daten sind brutal schnell. Das Problem ist das Etikett: AGI 2027 ist eine zu grobe Frage für eine Forschungslage, die längst präziser geworden ist.
NVIDIA NemoClaw erklärt: Was der Sicherheits-Stack für KI-Agenten kann und wo Grenzen bleiben
NVIDIA NemoClaw fügt OpenClaw-Agenten Sandbox-Isolation, Policy-basierte Netzwerkkontrolle und Credential-Trennung hinzu. Doch Sandboxing allein löst das Agenten-Sicherheitsproblem nicht.