# Du weißt nicht, was Agenten schon können

Zusammenfassung und alle Ressourcen zum KI Deep Dive vom 3. August 2026. Stand der Recherche: 4. August 2026.

## Direkt öffnen

- [Vollständige Präsentation mit 42 Folien (.pptx)](./agenten-mindset-deepdive-vollstaendig.pptx)
- [Aufzeichnung: Agenten-Mindset Deep Dive (Google Drive)](https://drive.google.com/file/d/19betpABGaVtiXW7i7wVj0ZWz9gr1pIWH/preview)
- [Alle kopierbaren Prompts (.md)](./agenten-mindset-prompt-pack.md)
- [Setup-Checkliste für den ersten Agenten-Arbeitsplatz (.md)](./agenten-mindset-setup-checkliste.md)
- [Vollständiges Rohtranskript (.md)](./agenten-mindset-transkript.md)
- [Unverändertes Rohtranskript (.txt)](./agenten-mindset-transkript-roh.txt)
- [Anti-KI-Schreibstil-Skill (.zip)](./anti-ki-schreibstil.zip)

Die automatische Transkription enthält Hör- und Namensfehler. Sie wurde vollständig veröffentlicht, damit Aussagen und Fragen auffindbar bleiben.

**Aufzeichnung:** Die Session liegt jetzt als eingebettetes Google-Drive-Video vor. Der Link ist die vom Besitzer freigegebene MP4-Aufzeichnung; der Zugriff richtet sich nach den Google-Drive-Freigaben.

## Kurzfassung

Ja, ich mache heute weder ChatGPT App vs. Claude Code noch Open Source KI. Beides ist wichtig. Es ist nur nicht das wichtigste Thema des Monats.

Diese Woche hat meine eigene Vorstellung von Agenten nicht überlebt.

Der entscheidende Schritt ist nicht, noch ein Modell zu verstehen. Der entscheidende Schritt ist, die eigene Vorstellung davon zu aktualisieren, welche Computerarbeit Agenten schon übernehmen können.

Aber nicht als erste Ebene.

## 1. Erst Menschlichkeit

Für viele ist mehr KI gerade nicht der richtige nächste Schritt.

Zuerst musst du wissen:

1. Was macht dich menschlich?
2. Was willst du nicht delegieren?
3. Welche Arbeit soll KI dir abnehmen, damit dafür mehr Raum entsteht?

KI soll deine Menschlichkeit freilegen. Nicht imitieren. Nicht ersetzen, was dir wichtig ist.

## 2. Dann Werte und Mission

Die alte Millionenfrage wird real: Was würdest du tun, wenn du plötzlich Macht hättest?

Agenten geben Umsetzungsmacht. Viel mehr, viel schneller. Darum müssen Werte stärker werden als jedes Angebot, sie zu brechen.

Vor dem ersten Agenten stehen vier Entscheidungen:

- Was bleibt bei dir?
- Was ist nicht verhandelbar?
- Wofür setzt du den Hebel ein?
- Was darf nie ohne dich passieren?

## 3. Dann das Gesetz

Artikel 50 des EU AI Act ist seit 2. August 2026 anwendbar. Das ist nicht das Ende der Zeitlinie:

| Datum | Was gilt |
|---|---|
| 2. August 2026 | Transparenzpflichten aus Artikel 50 |
| 2. Dezember 2027 | verschobene Hochrisiko-Regeln für Anhang III |
| 2. August 2028 | verschobene Hochrisiko-Regeln für Anhang I |

Artikel 50 betrifft vier praktische Fälle:

- direkte Interaktion mit einem KI-System
- maschinenlesbare Markierung generierter oder manipulierter Inhalte durch Anbieter
- Information bei Emotionserkennung oder biometrischer Kategorisierung
- Offenlegung bei Deepfakes und bestimmten öffentlich relevanten Texten ohne echte menschliche redaktionelle Kontrolle

Nicht jeder KI-Text braucht automatisch ein Label. Der konkrete Use Case, die Rolle, die Daten, die Wirkung und die menschliche Kontrolle entscheiden.

15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Vorjahresumsatzes sind ein Höchstrahmen für bestimmte Verstöße, keine typische oder automatische Rechnung. Bei einer Sanktion zählen unter anderem Art, Schwere und Dauer, Kooperation, Größe, Jahresumsatz sowie Vorsatz oder Fahrlässigkeit. Die RTR schrieb bei dieser Prüfung am 4. August 2026, dass die nationalen Marktüberwachungs- und notifizierenden Behörden in Österreich noch nicht umgesetzt sind. Eine belastbare Aussage dazu, wie schnell ein konkreter österreichischer Fall zu einer Geldbuße führt, wäre deshalb Spekulation. Bestehendes Datenschutz-, Arbeits-, Verbraucher- und Branchenrecht gilt trotzdem.

Seit 2. August gelten außerdem das Beschwerderecht nach Artikel 85 und das Recht auf Erläuterung im Einzelfall nach Artikel 86. Welche Rechte in einem Fall greifen, hängt wieder vom konkreten Use-Case und der Rolle des Systems ab.

Das ist keine Rechtsberatung.

## 4. Dokumentiere Use Cases. Nicht Toollisten.

Dasselbe Tool kann für einen Marketingtext harmlos und für eine Bewerbervorauswahl rechtlich völlig anders zu bewerten sein.

[KIRegister](https://kiregister.com/de) ist mein eigenes Projekt. Der Kern bleibt kostenlos. Ein Use Case lässt sich in kurzer Zeit anlegen und als Use Case Pass in PDF und JSON exportieren. Ein Agent kann die Angaben vorbereiten. Ein Mensch muss sie prüfen.

KIRegister hilft bei der Dokumentation. Es garantiert keine Konformität und ersetzt keine Rechtsberatung.

Dokumentiere mindestens:

- Zweck und verantwortliche Rolle
- betroffene Menschen
- verwendete Daten und Herkunft
- erwartetes Ergebnis
- menschliche Kontrolle
- Transparenz und Außenwirkung
- Risiken, Schutzmaßnahmen und Nachweise

[Prompt zur Use-Case-Prüfung](./agenten-mindset-prompt-pack.md#2-einen-ki-use-case-vor-dem-bau-prüfen)

## 5. Diese Woche

Während wir das Büro umbauten, wurden unter anderem diese Arbeitsstände möglich:

- Ausschreibung für eine Reinigungskraft, Antworten, Termine und freundliche Absagen
- zehn und mehr offizielle Förderformulare vorausgefüllt
- Aufgaben aus E-Mails und WhatsApp-Nachrichten verarbeitet
- ein Paper als Antwort auf ein anderes Paper geschrieben und veröffentlicht
- eine Open-Source-App gebaut, publiziert und über X, LinkedIn und Hacker News verteilt
- ein Video geschnitten, veröffentlicht und in Websites eingebaut
- rund 20 Zeitungen angeschrieben
- fast 300 Mailordner und tausende Mails und Termine migriert
- Rechnungen, Versicherung, Weiterleitungen und Aliasse parallel bearbeitet
- ein CEO-Setup mit Second Brain, Mail, LinkedIn, Geräten und Übergaben vorbereitet
- vier Apps für Klienten visuell durchgeplant und Agenten auf ihren Computern aufgesetzt

Der Agent bereitete vor. Ich prüfte, entschied und gab Außenwirkung frei.

## 6. Das neue Agenten-Mindset

Fünf Überzeugungen:

1. Computerarbeit ist delegierbar.
2. Der Agent braucht oft mehr Vertrauen, als er sich selbst gibt.
3. Ein Nein kann nächste Woche veraltet sein.
4. Mehr Zugriff braucht mehr Prüfung.
5. Fertig heißt sichtbar geprüft.

Das Modell kennt seine neueste Umgebung oft nicht. Darum lautet der Auftrag nicht nur „mach es“, sondern auch:

- Recherchiere deine aktuelle Fähigkeit.
- Prüfe die offizielle Dokumentation.
- Schau, welche Werkzeuge in dieser Umgebung wirklich verfügbar sind.
- Teste einen kleinen realen Fall.
- Wenn ein Weg scheitert, ändere die Route.

## 7. Die drei versprochenen Prompt-Bausteine

### Second Brain starten

> Andrej Karpathy hat ein Konzept für LLM Wikis veröffentlicht. Der Obsidian-Gründer Steph Ango hat Skills veröffentlicht, mit denen Agenten Obsidian-Dateien richtig verwenden. Recherchiere beide Primärquellen. Frage mich zuerst, welche Ordner und Datenquellen du lesen darfst und welche ausgeschlossen bleiben. Baue daraus ein lokales, verlinktes Second Brain aus Markdown-Dateien, das ich und zukünftige Agenten verwenden können. Trenne Fakten, Hypothesen und offene Fragen. Behalte Quellen und Stand. Speichere keine Zugangsdaten. Lösche oder verschiebe nichts ohne meine Freigabe. Erstelle danach einen Startindex und einen Vorschlag für eine tägliche Aktualisierung.

Die ausführliche, direkt ausführbare Fassung steht im [Prompt-Pack](./agenten-mindset-prompt-pack.md#3-das-second-brain-aufsetzen).

### Fehlenden Kontext finden

> Based on what you know about me and my goals, what more information can I provide to you so you can help me achieve my goals faster and take as much off my plate as possible?

Bei Momo machte dieser Prompt eine fehlende Prioritätshierarchie, Delegationsgrenzen, Ziele und offene Entscheidungen sichtbar. Der Agent wurde nicht plötzlich intelligenter. Er bekam ein besseres Arbeitsumfeld.

### Die nächste echte Aufgabe finden

> What task can you do for me right now that moves me closer to my ambition?

Danach soll der Agent höchstens drei Aufgaben nennen, die er mit den vorhandenen Zugängen tatsächlich erledigen kann. Jede Aufgabe braucht ein sichtbares Ergebnis, Quellen, Freigaben und eine Definition von fertig.

### Bonus: wiederkehrende Arbeit finden

Lass den Agenten freigegebene Chats, Projektordner, Memories, Chronicle oder Second-Brain-Notizen prüfen. Jede Wiederholung muss mit Datum, Häufigkeit und Fundstelle belegt werden. Bestehende Skills werden zuerst wiederverwendet:

- wiederholbarer Ablauf: möglicher Skill
- begrenzte Rolle: möglicher Subagent
- wiederkehrender Zeitpunkt oder Auslöser: mögliche Automation

Quelle und Inspiration: [Reach Vb auf X](https://x.com/reach_vb/status/2058538305872949490). Der vollständige, sicherere Arbeitsauftrag steht im [Prompt-Pack](./agenten-mindset-prompt-pack.md#8-wiederkehrende-arbeit-finden).

## 8. Zwei Produktdurchbrüche

### Interner Browser

Der Browser ist ein Arbeitsraum:

- Gmail-Thread → echter Entwurf im eigenen Tab
- Post → sichtbare Vorschau im eigenen Tab
- Formular → vorausgefüllter Stand
- WhatsApp und Dateien → verarbeiteter Stand

Ein Tab pro Ergebnis. Dann durchklicken, prüfen und entscheiden.

Die aktuelle OpenAI-Dokumentation bestätigt den Kern: Der eingebaute Browser teilt eine sichtbare Website-Ansicht mit ChatGPT oder Codex. Computer Use kann Seiten öffnen, klicken, tippen, Screenshots aufnehmen und den gerenderten Stand prüfen. Das eingebaute Browserprofil ist vom normalen Browser getrennt. Seiteninhalte bleiben nicht vertrauenswürdiger Kontext, besonders vor sensiblen Eingaben oder Außenwirkung.

### Luna

Seit der Preisänderung vom 30. Juli 2026 kostet GPT-5.6 Luna über die API:

| Tokenart | Preis pro 1 Mio. Tokens |
|---|---:|
| Input | 0,20 USD |
| Output | 1,20 USD |

Das ist laut OpenAI eine Reduktion um 80 Prozent gegenüber dem Startpreis. Abo-Preise und Quotenbudgets blieben bei der Änderung unverändert. Luna verbraucht seitdem weniger Credits, ist aber nicht unbegrenzt.

Die Preisänderung stammt aus OpenAIs Mitteilung vom 30. Juli 2026. Einzelne Modellkatalog-Seiten zeigten bei der Prüfung noch den älteren Startpreis. Für aktuelle Kaufentscheidungen ist die neuere Preis-Mitteilung maßgeblich und sollte erneut geprüft werden.

## 9. Was die drei Grafiken wirklich zeigen

- [METR-Grafik im Archiv](./sources/metr-time-horizons-increasing-2026-05.png) und [Methodik](https://metr.org/time-horizons/): Der 50-Prozent-Zeithorizont wächst stark. Er bezeichnet die menschliche Dauer einer Aufgabe, bei der der Agent im Test mit 50 Prozent Wahrscheinlichkeit erfolgreich ist. Er ist nicht die Laufzeit des Agenten. Die aktuelle Suite besteht vor allem aus Software-, ML- und Cyber-Aufgaben.
- [Artificial-Analysis-Grafik im Archiv](./sources/rasbt-aa-coding-agent-index-cost-2026-08.jpeg) und [X-Quelle](https://x.com/daniel_mac8/status/2083691272938688727): Kosten und Leistung hängen nicht nur vom Grundmodell, sondern auch von Arbeitsmodus und Testaufbau ab. Die Grafik ist eine sekundäre Momentaufnahme und vergleicht API-Kosten, keine Abo-Kosten.
- [Povilas-Korop-Grafik im Archiv](./sources/povilas-korop-llm-cost-score-2026-08-03.jpeg) und [X-Quelle](https://x.com/PovilasKorop/status/2084270293426516413): Zehn Prompts über zwei Projekte sind ein brauchbares Beispiel für einen eigenen Test. Sie sind kein allgemeiner Benchmark.

Die Bilder sind für die Nachbereitung archiviert. Vor einer öffentlichen Weiterverwendung außerhalb dieser Nachbereitung müssen Quelle und Nutzungsrecht erneut geprüft werden.

## 10. So setze ich einen Agenten-Arbeitsplatz auf

1. Codex-Einstellungen durchgehen: Zugriff, Freigaben, Modelle, Browser und Benachrichtigungen.
2. Ein Second Brain aus lokalen Markdown-Dateien anlegen. Obsidian ist eine gute visuelle Oberfläche dafür, aber keine Voraussetzung. Der Zweck ist, dass jedes Teammitglied nachschlagen kann.
3. Mail im internen Browser aufsetzen: ein echter Entwurf pro Thread und Tab.
4. Einen Schreibskill bauen und dafür die letzten 100 Mails oder Texte als Stilmaterial analysieren.
5. Agentencomputer, Arbeitscomputer und Handy mit klaren Grenzen verbinden.
6. Automationen aufsetzen: Morgenreview mit Mail, Kalender und Fragen; Wochenreview und Planung; LinkedIn; Second-Brain-Updater und weitere wiederkehrende Abläufe.
7. Einen `/learn`-Skill bauen, der bestätigte Änderungen an Mail- und Postentwürfen in den Schreibstil zurückführt.

Ein eigener Agentencomputer oder ein bewusst getrenntes Profil ist ein vernünftiger Anfang. Senden, bezahlen, löschen, veröffentlichen und neue Berechtigungen bleiben freigabepflichtig.

Die vollständige Reihenfolge mit Abnahmekriterien steht in der [Setup-Checkliste](./agenten-mindset-setup-checkliste.md).

## 11. Planen, ausführen, prüfen, entscheiden

- Sol oder Fable plant schwierige Arbeit.
- Luna Max führt klar begrenzte, ausführbare Arbeit aus.
- Ein Reviewer prüft gegen Kriterien.
- Der Mensch gibt Außenwirkung frei.

Luna ist inzwischen offiziell als Subagent dokumentiert. Ältere Berichte, die das verneinen, sind veraltet.

Codex und Claude sind für mich zwei Arbeitsräume, keine Religion. In meiner Arbeit ist Codex stärker in sichtbarer Computerarbeit. Claude ist oft stärker in schwieriger Planung und Sprache. Das ist meine Erfahrung, kein allgemeiner Benchmark. Über die CLIs können beide Arbeitsräume einander aufrufen.

## 12. Dein erster Prozess

Wähle einen wiederkehrenden Ablauf und beantworte drei Fragen:

1. Woher kommen die Informationen?
2. Welches sichtbare Ergebnis willst du?
3. Was prüfst du vor der Außenwirkung?

Dann gib genau diesen Prozess einem Agenten.

## KI-Automationen-Tag

Du kannst das selbst bauen.

Wenn du es mit mir gemeinsam in einen verwendeten Zustand bringen willst, gibt es den KI-Automationen-Tag:

- 45 Minuten Preflight
- drei vorbereitete Grundsysteme
- zwei vorher begrenzte individuelle Abläufe
- eine Follow-up-Stunde nach zwei bis drei Wochen
- Pilotpreis: 380 € inkl. USt.

[zukunftbilden.eu/deepdive/ki-automationen-tag](https://zukunftbilden.eu/deepdive/ki-automationen-tag)

## Alle recherchierten Links

### Artikel 50, Österreich und Use-Case-Dokumentation

- [EU-Kommission: Leitlinien zu den Transparenzpflichten](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-ai-systems)
- [EU-Kommission: Fragen und Antworten zu Artikel 50](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/transparency-obligations-under-article-50-ai-act)
- [EU AI Act, Verordnung 2024/1689](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689)
- [Änderungsverordnung 2026/1744 mit den neuen Fristen](https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32026R1744)
- [RTR: Zeitplan des AI Act](https://www.rtr.at/rtr/service/ki-servicestelle/ai-act/Zeitplan.de.html)
- [RTR: Transparenzpflichten](https://www.rtr.at/rtr/service/ki-servicestelle/ai-act/Transparenzpflichten.de.html)
- [RTR: Sanktionen](https://www.rtr.at/rtr/service/ki-servicestelle/ai-act/Sanktionen.de.html)
- [RTR: FAQ und Stand der österreichischen Behörden](https://www.rtr.at/rtr/service/ki-servicestelle/faq/FAQ.de.html)
- [Österreichische Datenschutzbehörde: KI und Datenschutz](https://dsb.gv.at/faqs/faqs-zum-thema-ki-und-datenschutz)
- [KIRegister](https://kiregister.com/de)

### ChatGPT App, Codex und Claude Code

- [ChatGPT Desktop App](https://learn.chatgpt.com/docs/app)
- [Browser](https://learn.chatgpt.com/docs/browser)
- [Computer Use](https://learn.chatgpt.com/docs/computer-use)
- [Einstellungen](https://learn.chatgpt.com/docs/reference/settings)
- [Subagents und aktuelle Modellwahl](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/subagents)
- [Freigaben und Sicherheit](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-approvals-security)
- [Auto-Review](https://learn.chatgpt.com/docs/sandboxing/auto-review)
- [Remote Connections für Handy, Computer und SSH](https://learn.chatgpt.com/docs/remote-connections)
- [Codex CLI](https://learn.chatgpt.com/docs/codex/cli)
- [OpenAI: Preis-Leistungs-Änderung von GPT-5.6](https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/)
- [OpenAI: Codex für Wissensarbeit](https://openai.com/index/codex-for-knowledge-work/)
- [Claude Code: Überblick](https://code.claude.com/docs/en/overview)
- [Claude Code: CLI-Referenz](https://code.claude.com/docs/en/cli-reference)

### Second Brain, Schreiben und Interviews

- [Andrej Karpathy: llm-wiki](https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f)
- [Obsidian herunterladen](https://obsidian.md/download)
- [Obsidian Web Clipper](https://obsidian.md/help/web-clipper)
- [Obsidian Skills von Steph Ango](https://github.com/kepano/obsidian-skills)
- [Matt Pocock: Agent Skills mit Grill Me](https://github.com/mattpocock/skills)
- [Anti-KI-Schreibstil-Skill aus dem Deep Dive](./anti-ki-schreibstil.zip)

### Remote-Arbeit und Transkription

- [AnyDesk](https://anydesk.com/)
- [AnyDesk: Unattended Access und 2FA](https://support.anydesk.com/unattended-access)
- [OpenAI Whisper für lokale Transkription](https://github.com/openai/whisper)
- [AssemblyAI: Transkription mit Sprechertrennung](https://www.assemblyai.com/docs/pre-recorded-audio/label-speakers)

### Benchmarks und Grafiken

- [METR Time Horizons](https://metr.org/time-horizons/)
- [Zapier AutomationBench](https://zapier.com/benchmarks)
- [AutomationBench auf GitHub](https://github.com/zapier/AutomationBench)
- [Artificial Analysis Coding Agent Index auf X](https://x.com/daniel_mac8/status/2083691272938688727)
- [Povilas Korops kleiner Praxistest auf X](https://x.com/PovilasKorop/status/2084270293426516413)
- [Reach Vb: Reverse-Prompting auf X](https://x.com/reach_vb/status/2058538305872949490)

### Weiterarbeiten

- [KI-Automationen-Tag](https://zukunftbilden.eu/deepdive/ki-automationen-tag)
- [Juli Deep Dive: Hey Jarvis, Zusammenfassung und Zusagen](../jul-2026/hey-jarvis-recap-und-zusagen.md)
- [Juli Deep Dive: Codex Plugin- und Setup-Liste](../jul-2026/hey-jarvis-codex-plugin-und-setup-liste.md)

Alle Produkt-, Preis- und Benchmark-Angaben sind Momentaufnahmen. Modelle, Arbeitsmodi, Preise und Funktionen können sich schon in der nächsten Woche ändern. Prüfe bei einer Entscheidung die verlinkte Primärquelle erneut.