Die Ära des Prompt Engineering geht zu Ende. Hier ist, was sie ersetzt.
In den letzten zwei Jahren bedeutete es, mit KI gute Ergebnisse zu erzielen: bessere Prompts schreiben. Mehr Details, mehr Kontext, mehr Anleitung durch jeden Schritt. Aber dieses Modell bricht 2026 zusammen.
Was es ersetzt, ist agentisches Workflow-Management.
Statt eine Frage nach der anderen zu beantworten, zerlegen Agents jetzt ein komplexes Ziel, denken jeden Schritt durch, verbinden sich mit Tools und anderen Agents und führen den gesamten Prozess aus – ohne dass ein Mensch bei jeder einzelnen Bewegung nachsteuert.
Das Beispiel für den Sales-Agent macht das konkret. Er beantwortet nicht mehr nur Fragen. Er prüft den Bestand, empfiehlt ein Produkt, erstellt ein Angebot, sendet einen Vertrag, verfolgt die Zahlung und aktualisiert das CRM. Von Anfang bis Ende. Autonom. Ohne dass jemand ihn durch jeden Schritt manuell führt.
Und die Erkenntnis aus Google Cloud, Microsoft und a16z führt zu demselben Schluss: Workflows sind wichtiger als Modelle.
Das Modell, das du verwendest, ist an dieser Stelle fast austauschbar. Die meisten führenden Modelle sind dafür ausreichend leistungsfähig. Die Orchestrierungsschicht – also wie der Agent Ziele zerlegt, Aktionen in Reihenfolge bringt, mit Fehlern umgeht und mit anderen Agents koordiniert – ist das, was tatsächlich darüber entscheidet, ob das System echten Mehrwert liefert oder nur beeindruckende Ausgaben.
Dieser Wandel wird von den meisten Buildern noch immer unterschätzt. Der Wettbewerbsvorteil hörte auf, davon abzuhängen, welches Modell du gewählt hast. Es ging stattdessen darum, wie gut du den Workflow darum herum gestaltet hast.
@xeleb_protocol treibt die Unterhaltung über KI-Agents immer weiter genau an die richtige Stelle.
#XelebProtocol #AIAgents #BNBChain
$BNB $XCX $ANSEM
In den letzten zwei Jahren bedeutete es, mit KI gute Ergebnisse zu erzielen: bessere Prompts schreiben. Mehr Details, mehr Kontext, mehr Anleitung durch jeden Schritt. Aber dieses Modell bricht 2026 zusammen.
Was es ersetzt, ist agentisches Workflow-Management.
Statt eine Frage nach der anderen zu beantworten, zerlegen Agents jetzt ein komplexes Ziel, denken jeden Schritt durch, verbinden sich mit Tools und anderen Agents und führen den gesamten Prozess aus – ohne dass ein Mensch bei jeder einzelnen Bewegung nachsteuert.
Das Beispiel für den Sales-Agent macht das konkret. Er beantwortet nicht mehr nur Fragen. Er prüft den Bestand, empfiehlt ein Produkt, erstellt ein Angebot, sendet einen Vertrag, verfolgt die Zahlung und aktualisiert das CRM. Von Anfang bis Ende. Autonom. Ohne dass jemand ihn durch jeden Schritt manuell führt.
Und die Erkenntnis aus Google Cloud, Microsoft und a16z führt zu demselben Schluss: Workflows sind wichtiger als Modelle.
Das Modell, das du verwendest, ist an dieser Stelle fast austauschbar. Die meisten führenden Modelle sind dafür ausreichend leistungsfähig. Die Orchestrierungsschicht – also wie der Agent Ziele zerlegt, Aktionen in Reihenfolge bringt, mit Fehlern umgeht und mit anderen Agents koordiniert – ist das, was tatsächlich darüber entscheidet, ob das System echten Mehrwert liefert oder nur beeindruckende Ausgaben.
Dieser Wandel wird von den meisten Buildern noch immer unterschätzt. Der Wettbewerbsvorteil hörte auf, davon abzuhängen, welches Modell du gewählt hast. Es ging stattdessen darum, wie gut du den Workflow darum herum gestaltet hast.
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