KI-Super-Agenten
Kurzfassung für Entscheider:innen
KI-Super-Agenten wie CLaudbot sind kein weiteres Tool, sondern ein Vorgeschmack darauf, wie Arbeit aussieht, wenn dauerhafte, lernende Agenten Verantwortung für ganze Themenfelder übernehmen. Der Beitrag ordnet ein, warum das ein „Sputnik-Moment“ für Wissensarbeit ist – und was das für Organisationen, Führung und die Rolle von Eigentümer:innen in den nächsten Jahren bedeutet.
Ausganglsage
Am vergangenen Wochenende ging ein neuer KI-Super-Agent– Clawdbot, später Moltbot genannt – im Internet nicht nur sprunghaft durch die Decke, sondern ließ viele Beobachter mit offenem Mund zurück. Bis dahin waren die meisten KI-Tools, selbst mit sehr leistungsfähigen Modellen wie jenen von ChatGPT oder Anthropic, vor allem als Sparringpartner konzipiert:
hilfreich in Forschung, Suche oder beim Schreiben, aber stets reaktiv und auf einzelne Interaktionen begrenzt.
Mit Clawdbot wurde erstmals sichtbar, was bislang eher als utopisch galt:
ein offenes, lokal laufendes System, das selbstständig arbeiten, kommunizieren, Aufgaben ausführen und komplexe Kontexte über längere Zeiträume hinweg halten kann – ohne ständig neu gestartet oder angeleitet zu werden.
Entwickelt wurde Clawdbot von einer einzelnen Person – nicht aus wirtschaftlichem Zwang, sondern aus Neugier und Freude am Bauen. Und dieser Entwickler sitzt nicht im Silicon Valley, sondern, man würde es kaum erwarten, in Wien.
Hier eine kurze Einordnung.
Wer dahinter steht
Hinter Moltbot steht Peter Steinberger, er stammt nicht aus der „Move fast and break things“-Tradition, sondern aus einer Welt, in der Software über viele Jahre hinweg zuverlässig funktionieren muss – leise, wartbar, stabil und unter realen Produktionsbedingungen - er kommt aus Wien.
Erst im vergangenen Jahr, so beschreibt er es selbst in Interviews, fand er seinen inneren Funken wieder. Und genau aus diesem Zustand heraus entstand Clawdbot / Moltbot: kein Start-up, kein Team, kein Funding. Steinberger entwickelte den Super-Agenten vollständig allein, in seiner Wohnung, über einen Zeitraum von rund zwei Monaten. Geld oder Karriere waren dabei nicht der Antrieb – von beidem hatte er längst genug.
Er hat als Open Source Model entwickelt, mit Ergebnis dass nun schon ein eigenes Soziales Netz gibt mit zig tausenden KI Agenten.
Es ging bei ir , wie er selbst sagt, um etwas anderes: pure Neugier, Freude am Bauen – just for fun.
Warum ist es KI-Super-Agent
Clawdbot unterscheidet sich fundamental von klassischen AI-Tools wie „Co-Pilot“- oder „Co-Work“-Features, die einzelne Aufgaben erledigen.
Es verbindet sich mit:
E-Mail & Kalender
Code-Repos
Messaging-Apps
Datenbanken & APIs
Ein persistenter persönlicher AI-Agent, mit:
dauerhaftem Gedächtnis
Lernfähigkeit über alle Interaktionen
autonomem Betrieb – auch während du schläfst
Das ist kein besserer Chatbot. Das ist ein digitaler Arbeiter, der auf deiner eigenen Infrastruktur läuft.
Clawdbot kehrt das dominante AI-Muster um. Statt Pull („Ich öffne eine App und frage etwas“) funktioniert es als Push-System: always on, erinnernd, handelnd.
Der zweite Schlüssel ist das Interface:
Clawdbot lebt dort, wo Menschen ohnehin sind – WhatsApp, iMessage, Telegram. Keine neue App, kein neues Verhalten. Agentic AI erscheint erstmals hinter einer universellen, menschlichen Oberfläche.
Der Preis dafür ist hoch: Setup ist komplex, Sicherheit liegt vollständig beim Nutzer, Fehlkonfigurationen können katastrophale Folgen haben. Genau deshalb werden solche Systeme nicht von Apple, Google oder OpenAI ausgeliefert – die Haftung wäre untragbar. Clawdbot gibt die Macht und das Risiko radikal an den Nutzer zurück.
Was wir hier sehen, ist kein Massenmarkt.
Es ist eine Prosumer-Validierungsphase – vergleichbar mit Linux vor Windows, Napster vor iTunes oder GPT-3 Playground vor ChatGPT. Eine kleine, hochkompetente Gruppe lebt testweise in der Zukunft und zeigt, was kommt, lange bevor es sicher, hübsch oder verpackt ist.
Clawdbot wird so nicht bleiben. Aber es hat etwas Entscheidendes getan: Es hat den Abstand zwischen Science-Fiction und Alltagsinfrastruktur kollabieren lassen.
WAS BEDEUTET DIES FÜR ORGANISATIONEN?
Zum ersten Mal wird sichtbar, dass dauerhafte, kontextreiche, lernende Entitäten Aufgaben und Themenräume übernehmen können, ohne bei jeder Interaktion neu gestartet, neu instruiert oder permanent überwacht werden zu müssen. Verantwortung wird nicht mehr episodisch vergeben, sondern kontinuierlich getragen.
Damit verschiebt sich Arbeit grundlegend: weg von der Optimierung einzelner Tasks, weg von Ticket-Logiken und Meeting-Kaskaden – hin zu etwas, das wir bisher fast ausschließlich Menschen zugetraut haben: der dauerhaften Verantwortung für einen abgegrenzten Themenraum.
Wie Organisationen dadurch aussehen werden?
Denkt man diesen Gedanken konsequent zu Ende, dann ähneln Organisationen künftig weniger hierarchischen Kästen mit Rollenbeschreibungen, sondern zunehmend Netzwerken aus Menschen und Agenten, die jeweils klar definierte Verantwortungsfelder tragen.
Die zentrale Frage lautet dann nicht mehr: „Wer macht das?“
Sondern: „Wer – oder was – trägt dafür dauerhaft Verantwortung?“
Die Konsequenzen sind tiefgreifend. Mittleres Management verliert nicht Macht, sondern Transaktions- und Koordinationsarbeit.
Führung verschiebt sich von operativer Kontrolle hin zur Architektur von Verantwortungssystemen. Prozesse werden nicht mehr primär dokumentiert, sondern verkörpert – durch Agenten, die sie ausführen, beobachten, stabilisieren und iterativ verbessern.
Der entscheidende Skill der Zukunft wird nicht Prompting sein, sondern Delegationsklarheit: die Fähigkeit zu unterscheiden, was abgegeben werden kann, unter welchen Bedingungen – und wo menschliche Urteilskraft, Beziehung und Verantwortung unersetzlich bleiben.
Push statt Pull – und warum sich der Arbeitsrhythmus verändert Der Übergang von Pull-Systemen („Ich öffne ein Tool und fordere etwas an“) zu Push-Systemen („Der Agent handelt selbstständig“) verändert den Takt von Arbeit fundamental.
Arbeit wird weniger reaktiv, weniger fragmentiert und deutlich weniger unterbrechungsgetrieben. An die Stelle permanenter Aufmerksamkeitssplitterung tritt eine neue Form von Ruhe:
Menschen beschäftigen sich stärker mit Entscheidungen, Gesprächen, Sinnfragen und Richtung – während operative, fehleranfällige und monotone Prozesse im Hintergrund zuverlässig abgewickelt werden.
Nicht, weil Menschen ersetzt würden, sondern weil Aufmerksamkeit systematisch entlastet wird.
Die eigentlichen Learnings
Was sich an Clawdbot / Moltbot zeigt, geht weit über ein einzelnes Projekt hinaus. Es lassen sich daraus drei grundlegende Learnings ableiten, die für Technologie, Organisationen und Führung gleichermaßen relevant sind.
Erstens: Zum ersten Mal wird sichtbar, dass eine einzelne Person heute in der Lage ist, die technologische Vorstellungswelt ganzer Industrien zu verschieben. Was vor Kurzem noch große Teams, massive Budgets und jahrelange Roadmaps erforderte, entsteht nun in Wochen – getragen von Kompetenz, Fokus und den richtigen Bausteinen. Everything goes, nicht weil Regeln fehlen, sondern weil die Eintrittsbarrieren kollabiert sind.
Zweitens: Der Markt dreht sich strukturell. Clawdbot basiert nicht auf einem proprietären, abgeschlossenen Modell, sondern nutzt mit Kimi 2.5 ein agententaugliches, offenes Fundament. Das ist entscheidend. Es zeigt, dass Innovation nicht mehr zwingend von geschlossenen Plattformen ausgeht, sondern aus kombinierbaren Open-Source-Bausteinen, die lokal, souverän und anpassbar betrieben werden können. Der technologische Hebel verschiebt sich – weg von Kontrolle, hin zu Architekturkompetenz.
Drittens: Wir erhalten eine sehr konkrete Vorschau darauf, was auf Organisationen zukommt. Nicht bessere Tools, nicht schnellere Prozesse – sondern Systeme, die Verantwortung tragen, kontinuierlich handeln und eigenständig Wert erzeugen. Arbeit wird damit nicht automatisiert, sondern neu verteilt: zwischen Menschen und persistenten Agenten.
Was bedeutet das für Eigentümer:innen und Führungsteams?
KI-Super-Agenten zeigen, wie schnell sich Verantwortung, Arbeitsteilung und Wertschöpfung verschieben können – lange bevor Prozesse, Strukturen und Führungslogiken nachgezogen haben.
Für viele mittelständische Unternehmen bedeutet das:
weg von „KI-Experimenten“ hin zu klaren Verantwortungsfeldern für Menschen und Agenten
Führung neu denken – als Architektur von Verantwortungssystemen, nicht als operative Kontrolle
heute Entscheidungen treffen, die in 3–5 Jahren noch tragen
Genau an dieser Schnittstelle arbeiten wir in der Silicon Valley Executive Learning Journey:
fünf Tage vor Ort, an denen wir mit Eigentümer:innen und CEOs nicht über KI reden,
sondern an konkreten Verantwortungsfeldern, Business-Cases und Entscheidungen arbeiten.
Silicon Valley Learning Journey, 08.- 12. Juni, 2026
Literaturhinweise
Co-Intelligence: Living and Working with AI" von Ethan Mollick. Warum: Mollick ist aktuell der führende Experte dafür, wie KI die Arbeit von Wissensarbeitern (White-Collar) tatsächlich verändert – weg vom Hype, hin zum Workflow.
"The Coming Wave: Technology, Power, and the Twenty-first Century's Greatest Dilemma" von Mustafa Suleyman (Mitbegründer von DeepMind). Warum: Perfekt für das Verständnis von „Physical AI“ und der Geschwindigkeit, mit der KI in die physische Welt (Robotik, Biologie) überschwappt.
"Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence" von Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb. Warum: Ein Muss für Eigentümer. Es erklärt KI nicht technisch, sondern rein ökonomisch als Werkzeug, das die Kosten für Vorhersagen drastisch senkt.
Autor: Werner Sattlegger
Founder & CEO Art of Life
Experte für digitale Entwicklungsprozesse, wo er europäische mittelständische Familien- und Industrie-unternehmen von der Komfort- in die Lernzone bringt. Leidenschaftlich gerne verbindet er Menschen und Unternehmen, liebt die Unsicherheit und das Unbekannte, vor allem bewegt ihn die Lust am Gestalten und an Entwicklung.
