KI-Agent Neo abgeschaltet: Snipki-Gründer warnt vor Tool-Hopping
Snipki-Gründer Jens Polomski hat seinen ersten KI-Agenten Neo nach neun Monaten beendet. Sein Fazit: Die Idee zählt mehr als das Tool, Unternehmen sollten nicht ständig wechseln.
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giftdetect· das passende Geschenk in MinutenJens Polomski, Gründer der KI-Wissensplattform Snipki, hat seinen ersten KI-Agenten Neo nach neun Monaten abgeschaltet. Die Idee dahinter lebt weiter, sagt er. Seine wichtigste Lehre für Unternehmen: Tool-Hopping vermeiden.
Im Februar gehörte Polomski zu den Ersten, die mit OpenClaw einen KI-Agenten auf ihre E-Mails und weitere Arbeitsaufgaben losließen. Er baute ein kleines Agenten-Team auf, Neo war der digitale Koordinator. Rückblickend sei nicht das einzelne Tool der Innovationstreiber gewesen. OpenClaw sei eine Kombination verschiedener Dinge gewesen, entscheidend sei die Idee dahinter. Inzwischen hätten viele Anbieter aufgeholt und das Agentische mitgedacht, daraus seien mehrere Frameworks entstanden.
Agenten in Standardsystemen
Laut Polomski sind Agenten und agentische Workflows heute in Standardsysteme übergegangen, weil verschiedene KI-Anbieter Konnektivität bieten. Sein Team nutzt Claude und ChatGPT, betreibt aber auch eigene Agenten auf diversen Servern. Leitfrage sei, was nütze, nicht, welches Framework man nutzen müsse.
Warum Tool-Hopping schadet
Polomski rät, sich für ein Tool zu entscheiden. Als Anthropic zuletzt vor allem wegen des Coding-Bereichs als führendes Modell galt, seien viele Firmen gewechselt. Tool-Hopping bedeute, Kontext hier zu exportieren, dort zu importieren und wieder zurück, und einen Monat später sei alles anders. In einem Unternehmen funktioniere das nicht. Besser sei es, sich aus konkreten Gründen zu entscheiden, etwa regionalen, Consumer- oder Usability-Gründen. Es komme immer weniger darauf an, welches Tool man nutzt, sondern wie.
Auch Plattformen, die Zugriff auf viele Modelle bieten, sieht er skeptisch. Den Unterschied machten dort weniger die Modelle als der Harness, also das Tool drumherum samt agentischer Workflows, das Aggregatoren meist erst nach und nach einbauten. 20 Modelle zur Auswahl sorgten im Unternehmen nicht unbedingt für Orientierung.
Einen Oberagenten, der das perfekte Modell wählt, hält Polomski für schwierig: Woran solle man das messen? Er erinnert an einen Auto-Modus bei OpenAI und erwartet, dass die Entwicklung dorthin geht. Effizienz und Geschwindigkeit spielten eine Rolle, und für immer mehr Unternehmen würden Tokenkosten zum Thema. KI zu nutzen, sei nicht umsonst.
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