This Week in Agentic (KW 14)

Context Windows sind der neue RAM — und Anthropic hat das unfreiwillig bewiesen. Dazu: Google würgt den eigenen Agent-Hype ab, Shopify baut leise den smarteren Stack, und die deutsche Podcast-Szene stellt Agentic Commerce den Totenschein aus. KW 14.

Anthropics Leak: Die Blaupause, die niemand sehen sollte

Vergessene .npmignore-Zeile. 59,8 MB Source Map im npm-Registry. 512.000 Zeilen TypeScript, offen für alle. Der zweite Leak innerhalb einer Woche. Was der Code über Agent-Architektur verrät — dreistufige Speicherhierarchien, "Dreaming"-Prozesse, Always-on-Daemons —, ist lehrreicher als jede Keynote. Wir haben dem Thema einen eigenen Artikel gewidmet.

Google: Zu viel Agent, zu wenig Kontrolle

Googles interner AI-Coding-Agent "Agent Smith" wurde so populär, dass der Zugang eingeschränkt werden musste. Nicht wegen Sicherheitsbedenken — wegen Nachfrage. Der Agent plant Workflows autonom, zieht Dokumente aus Mitarbeiter:innen-Profilen, integriert sich in den internen Chat. Sergey Brin beim letzten Town Hall: AI Agents seien der Fokus des Jahres. Und KI-Nutzung fließt in die Performance Reviews ein.

Shopify Tinker: Der Stack von unten

Tinker konsolidiert über 100 AI-Tools in einer kostenlosen App — Logos, Produktfotos, Social-Media-Videos, 360-Grad-Ansichten. Modelle von OpenAI, Google und Anthropic unter der Haube, organisiert nach Output statt nach Modellname. Der Händler beschreibt, was er braucht. Tinker erledigt das Prompting im Hintergrund.

Die Wucht liegt im Detail: Eine Händlerin generierte 150 Markenbilder im ersten Monat. Professionelle Produktfotografie in den USA kostet 50 Dollar pro Aufnahme. Für eine Brand im Aufbau ist das der Unterschied zwischen Iteration und Stillstand.

Kurz notiert

• OpenAI erweitert die Responses API als Fundament für autonome Agents: Shell Tool, Execution Loop, Container Workspace, Context Compaction. Die Infrastruktur wird ernst
• Arm behauptet, Agentic AI brauche neue CPUs. Intels Datacenter-Chef widerspricht. Die Hardware-Debatte hat begonnen — und sie wird teuer
• Ollama bringt lokale Sprachmodelle per MLX auf Apple Silicon — 1.810 Token/Sekunde auf M5-Chips. Schneller als viele APIs. Wenn Coding-Agents lokal mit Cloud-Speed laufen, wird die API-Economy-Rechnung eine andere

Ein LLM hat recherchiert und geschrieben. Ein Mensch hat gelesen, gestrichen und für gut befunden.