Zwei der dienstältesten KI-Entwickler der Welt haben letzten Monat das Gleiche gesagt.
Peter Steinberger, Erfinder von OpenClaw, jetzt bei OpenAI:
„Du solltest keine Coding-Agenten mehr prompten. Du solltest Loops entwerfen, die deine Agenten prompten.“
Boris Cherny, Leiter von Claude Code bei Anthropic:
„Ich prompte Claude nicht mehr. Ich habe Loops laufen, die Claude prompten und herausfinden, was zu tun ist. Mein Job ist es, Loops zu schreiben.“
Die meisten Leute haben das gelesen und sich gefragt: Was heißt das eigentlich?
Und vor allem: Wie baue ich so einen Loop?
Dieser Artikel zeigt dir genau, wie.
Die Art, wie die meisten Leute KI nutzen, ist bereits veraltet
Prompt schreiben. Warten. Ausgabe lesen. Manuell korrigieren. Noch einen Prompt schreiben.
Du bist der Loop.
Jeder Schritt läuft über dich. Die KI wartet. Du entscheidest. Die KI wartet wieder.
Sobald du aufhörst, hört alles auf.
Die Entwickler, die 2026 am schnellsten vorankommen, schreiben keine besseren Prompts.
Sie bauen Systeme, die das Prompter für sie übernehmen.
Der Hebelpunkt hat sich verschoben.
Vom Prompten → zum Entwerfen von Loops.
Was ein Loop eigentlich ist (Definieren wir das, bevor wir weitermachen)
Ein Prompt ist eine Frage.
Du fragst. Das Modell antwortet einmal. Fertig.
Ein Loop ist ein Job.
Der Agent arbeitet weiter, prüft seinen eigenen Fortschritt und macht so lange weiter, bis die Aufgabe tatsächlich erledigt ist.
Nicht, bis er eine Antwort generiert hat.
Sondern bis ein verifiziertes Ergebnis erreicht ist.
Dieser Wiederholen-bis-fertig-Zyklus ist der Loop.
Und er ist der Motor in jedem KI-Agenten, den du je benutzt hast.
Claude Code. Cursor. Codex.
Im Inneren funktionieren sie alle gleich:
→ Der Agent ruft ein Modell auf
→ Das Modell wählt eine Aktion
→ Die Aktion wird ausgeführt
→ Das Ergebnis geht zurück zum Modell
→ Es wiederholt sich, bis das Ziel erreicht ist
Der Loop ist es, der einen Agenten zum Agenten macht, statt zu einer einzelnen Antwort.
In jedem dieser Tools ist der Loop fest und verborgen.
Du kannst ihn nicht öffnen. Du kannst nicht ändern, wie er funktioniert. Du bekommst, was das Tool entschieden hat, wie der Loop sein soll.
Das wird sich bald ändern.
Programmieren mit Slate (Die nächste Stufe der Loops)
Slate ist ein CLI zum Ausführen von KI-Agenten, die tatsächlich ausfächern. Statt dass ein Assistent Schritt für Schritt an einer Aufgabe arbeitet, startet Slate unabhängige Threads, die parallel laufen.
Mit Programs kannst du deine eigenen Agent-Workflows erstellen: Wähle pro Aufgabe ein beliebiges Modell aus, gib dem Agent echte Software zur Nutzung und steuere den Loop selbst, anstatt dich auf eine Blackbox „Managed Agent“ zu verlassen.
Ein Program ist dieser Loop – nur dass er in JavaScript geschrieben ist und Slate ihn für dich ausführt.
Du bestimmst:
→ Was in jedem Schritt passiert
→ Welches Modell welchen Schritt übernimmt
→ Was der Loop prüft, bevor er fortfährt
→ Wann er stoppt
Ein Loop ist also die Idee – arbeite weiter, bis fertig.
Ein Program ist, wie du einen in Slate baust.
Wenn du die Schritte beschreiben kannst, kannst du den Loop bauen.
Stell es dir wie Minecraft vor.
Minecraft gibt dir keinen festen Weg durch das Spiel.
Es gibt dir Blöcke und sagt: Geh und baue, was du dir vorstellen kannst.
Programs funktionieren genauso.
Hier sind die Blöcke, die du zusammenschalten kannst:
→ Ein Ziel-Input – definiere das Ziel und die Erfolgskriterien
→ Ein Planer – recherchiert und zerlegt den Job in Schritte
→ Worker-Blöcke – führen jeden Schritt aus
→ Verifier-Blöcke – prüfen die Ausführung unvoreingenommen
→ Der Loop selbst – läuft für jeden Schritt, wiederholt sich, bis das Ziel erreicht ist
→ Modellauswahl – günstiges, schnelles Modell für einfache Schritte, Top-Modell für schwieriges Denken
→ Zustand – persistenter Speicher über Sitzungen hinweg
→ Stop-Bedingungen – wie das Programm weiß, wann es beenden soll
Sobald ein paar Blöcke zusammenarbeiten, kann Slate das Programm selbst diagnostizieren und weitere Blöcke hinzufügen.
Der Loop wird mit der Zeit intelligenter.
Warum das wichtig ist: Beliebiges Modell, beliebiger Schritt
Innerhalb eines einzigen Programs kannst du in jedem Schritt jedes Modell verwenden.
Ein günstiges Open-Weight-Modell zum Durchsuchen von Dateien.
Ein stärkeres Top-Modell für die schwierigen Überlegungen.
Was auch immer zum Schritt passt.
Das schließt Open-Source-Modelle mit ein.
Die meisten Agent-Tools sperren dich auf ein einziges Modell für alles fest.
Programs tun das nicht.
Du bist der Ingenieur.
Du entscheidest, was wo läuft.
Ein echtes Program: Das Wildfire-Wiki
So sieht das bei einer echten Aufgabe aus.
Sagen wir, du willst ein interaktives Wiki für Waldbranddaten bauen.
Normalerweise würdest du ein bis zwei Tage verlieren, um das manuell zusammenzukabeln.
Mit Programs beschreibst du die Schritte. Slate baut und führt den Loop aus.
Block 1 – Deep Research
Richte den ersten Block auf die Frage.
Er sucht. Liest. Schärft.
Kommt zurück mit den Datensätzen, den Quellen und dem, was wirklich wichtig ist.
Block 2 – Planer
Übergib die Recherche an einen Planer-Block.
Sag ihm die Reihenfolge, in der er arbeiten soll:
→ Zuerst: Herausfinden, wie das Projekt aufgesetzt wird
→ Dann: Das Wiki in echte Anforderungen zerlegen – Kartenansicht, Zeitleiste, Datentabellen, Suche
Block 3 – Parallele Worker
Führe jede Anforderung für sich aus.
Jede ihr eigener Ziel-Block, der parallel arbeitet, bis diese Funktion fertig ist.
Block 4 – Zusammensetzen
Die Blöcke setzen sich zusammen.
Was als Recherche-Frage begann, endet als interaktives React-Wiki, das du durchklicken kannst.
Erzeugt aus nichts als einem wiederholbaren Loop, den du beschrieben hast.
Wenn du es aktualisieren musst: Führe den Loop einfach erneut aus.
Kein Rätselraten, wie es sich verhalten wird.
Deep Research ging rein. Eine interaktive Website kam raus.
Du baust Programs nicht allein
Du startest nicht mit einer leeren Datei.
Du sagst Slate, was du willst.
Slate entwirft den Loop mit dir zusammen, Schritt für Schritt.
Es speichert den Loop, damit du ihn erneut ausführen kannst.
Es führt ihn für dich aus.
Slate ist dein Co-Ingenieur fürs Loops bauen.
Das unterscheidet sich von allen anderen Tools.
Andere Tools: Hier ist ein festgelegter Agent. Nutze ihn in unserem System.
Slate: Hier sind die Blöcke. Sag mir, was du bauen willst. Ich verkabel es mit dir.
Stell es dir wie den Kreativmodus vor.
Du bist der Ingenieur, der die Vision setzt.
Slate ist der Co-Ingenieur, der die Form dieser Dinge kennt und die Blöcke platziert.
Weil Programs JavaScript sind, können sie echte Arbeit erledigen
Das ist der Teil, der das Mögliche verändert.
Ein Prompt kann eine Frage beantworten.
Ein Program kann mit der Welt interagieren.
Richte ein Program auf Slack aus, und es kann alle paar Minuten nach neuen Nachrichten suchen und dann bei Bedarf Code generieren.
Richte es auf deine Codebasis aus, und es führt Migrationen aus, während du schläfst.
Richte es auf eine Tabelle aus, und es verarbeitet Zeilen kontinuierlich.
Du könntest deine eigene Version von Claude Tag bauen.
Du könntest eine Softwarefabrik bauen.
Du könntest eine Organisation bauen.
Der Loop hält den Zustand und läuft weiter.
Es erledigt echte Arbeit, anstatt nur eine Antwort zurückzugeben.
Slate in einer Zeile installieren
Starte es in deinem Projekt:
Sag Slate, welches Program du bauen willst.
Es entwirft den Loop mit dir zusammen.
Zusammenfassung
Ein Prompt antwortet einmal und hört auf.
Ein Loop ist ein Job – der Agent arbeitet weiter, bis er tatsächlich fertig ist.
Jeder KI-Agent, den du je benutzt hast – Claude Code, Cursor, Codex – ist im Kern ein Loop.
In diesen Tools ist der Loop fest. Du kannst ihn nicht öffnen.
Ein Program ist dieser Loop, nur dass er in JavaScript geschrieben ist und Slate ihn für dich ausführt.
Du bestimmst die Schritte. Du wählst das Modell für jeden Schritt. Du setzt die Stop-Bedingung.
Jedes Modell. Jede Aufgabe. Jede Integration.
Weil der Loop nur Code ist, kann er Zustand halten, weiterlaufen und mit allem interagieren – deiner Codebasis, einem Posteingang, einer Tabelle, einem Spiel.
Du baust ihn nicht allein.
Slate ist dein Co-Ingenieur.
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