Als wir vor 12 Jahren Airtable gründeten, sagten uns fast alle Investoren, mit denen wir sprachen, dasselbe: Du kannst nicht alles für jeden bauen. Zu viele Anwendungsfälle, zu viel Oberfläche. Wir haben ihnen das Gegenteil bewiesen. Wir haben eine horizontale Plattform aufgebaut, die Geschäftsprozesse in den Bereichen Einzelhandel, Verbraucher, Finanzdienstleistungen, Medien und mehr abwickelt.
Wir wenden jetzt dieselbe Philosophie auf Agenten an.
Der nächste Formfaktor für Agenten
Betrachten wir die dominanten Produktformfaktoren der letzten Jahre. Wir begannen mit Completions und Chat, dann stiegen wir auf zu Agenten. Zuerst mussten Agenten aufgefordert werden. Jetzt wachen Agenten von selbst auf, um proaktiv Arbeit zu erledigen.
Fortschreiten zu einer Flotte von Agenten.
Was kommt als Nächstes? Wir glauben, dass der nächste Produktformfaktor die Orchestrierung einer Flotte ist: die Koordination komplexer Arbeit über viele Agenten hinweg, die als Teil einer Organisation agieren. Agent-zu-Agent-Koordination, ausgerichtet auf längere und schwierigere Aufgaben.
Modelle sind jetzt gut genug über lange, offene Zeithorizonte, dass du anfangen kannst, echte Organisationsprinzipien anzuwenden: Eine große Aufgabe in unterschiedlich umfangreiche Teilaufgaben aufteilen, jede einem anderen Agenten geben und sie die Arbeit hin und her reichen lassen.
Praktisches Beispiel: Landschaftsbauunternehmen
Einige der kreativsten Flotten, die wir auf Hyperagent sehen, stammen von traditionell offline arbeitenden Unternehmen. Hier ist ein Beispiel basierend auf einem echten Kunden im Landschaftsbau.
Zuerst reicht ein Kunde eine Anfrage mit Fotos eines unordentlichen Gartens, einigen grundlegenden Informationen sowie einer Bitte um ein Angebot und einen Vorschlag ein.
Eingehender Lead, verarbeitet von Agenten.
Die Flotte erwacht von selbst
Die Anfrage landet bei Sage, dem Orchestrator. Sage liest die Eingabe und macht den ersten Durchgang, den ein guter Büroleiter machen würde: Was ist der Umfang, ist das ein echtes Projekt, ist das ein qualifizierter Lead, der es wert ist, verfolgt zu werden?
Sage entscheidet, dass es sich lohnt, den Auftrag anzunehmen. Es übergibt die Aufgabe an Surveyor, einen spezialisierten Agenten, der für Design und Angebotserstellung entwickelt wurde, und instruiert ihn über das, was der Kunde verlangt hat.
Eine einfache Agenten-Organisationsstruktur.
Du baust nicht einen Agenten, der alles macht. Du baust eine Organisation, in der ein Koordinator die Arbeit an den Spezialisten weiterleitet, der am besten dafür geeignet ist, genauso wie du einem Mitarbeiter in deinem Team die richtige Aufgabe zuweisen würdest.
Surveyor macht sich an die Arbeit. Jeder Thread auf Hyperagent läuft in einer voll ausgestatteten Sandbox-VM, sodass der Agent Code schreiben, Dateien manipulieren und auf echte Tools zugreifen kann. Es verwendet so etwas wie ffmpeg, um einzelne Frames aus dem Video des Kunden zu extrahieren, studiert den Raum und erstellt einen hochwertigen Vorschlag: nachgestellte Bilder des umgestalteten Gartens, eine echte Präsentation, einen echten Kostenvoranschlag.
Angebots- und Design-Agent in seiner eigenen Sandbox
Ein solcher Vorschlag war früher etwas, das nur ein High-End-Designer oder Landschaftsgärtner produzieren konnte, und das nur für einen Millionen-Dollar-Kunden. Jetzt kann ein kleines Unternehmen dieselbe Qualität einer Präsentation für einen 10.000-Dollar-Gartenauftrag versenden.
Die Flotte bezieht Menschen ein
Sobald Surveyor eine Präsentation und einen Kostenvoranschlag bereit hat, kommt die Arbeit zur Überprüfung zurück zu einem Menschen. Sarah Guo hat kürzlich darüber geschrieben, und wir denken, sie hat recht: Der eigentliche Engpass bei der Bereitstellung nützlicher Agenten ist nicht mehr die Modellfähigkeit, sondern die menschliche Ebene, die Richtlinien besitzt und Entscheidungen mit hohem Risiko absichert. Das Versenden eines verbindlichen Kostenvoranschlags an einen Kunden ist ein perfektes Beispiel.
Agent teilt die vorgeschlagene Landschaftsgestaltungstransformation mit dem Geschäftsinhaber zur Überprüfung.
Also wird Surveyors Arbeit zurück über Sage geleitet, und Sage benachrichtigt den Geschäftsinhaber direkt, so wie ein guter Mitarbeiter nach oben berichtet. „Hier ist der Lead, hier ist die Bestandsaufnahme, hier ist eine vollständige Präsentationsmappe und ein Vorschlag, hier ist ein Kostenvoranschlag, den ich aus allem, was ich gefunden habe, erstellt habe. Genehmige ihn und ich sende ihn ab.“
Der Vorschlag wird als interaktive Webseite mit einer Vorher-Nachher-Transformation dargestellt, so etwas, das vor einem Jahr für einen Landschaftsgärtner, der einen 10.000-Dollar-Auftrag kalkuliert, völlig unerreichbar gewesen wäre.
Die Flotte lernt deine Organisation kennen
Nützliche Agenten müssen in Echtzeit lernen, nicht nach dem Zeitplan deines nächsten Fine-Tuning-Durchlaufs. Feedback wird in Erinnerungen und Fähigkeiten kristallisiert und verstärkt sich kontinuierlich.
In der Praxis sieht das wie ein gewöhnlicher Austausch mit einem Teammitglied aus, in Slack oder E-Mail. Die Flotte sammelt mit jedem Durchlauf mehr internen Kontext und Fachwissen an.
Agenten lernen aus Feedback, das über Slack übermittelt wird.
Die Flotte koordiniert ohne dich
Sobald du mehrere fähige Agenten hast, die auch miteinander sprechen können, läuft ein Großteil der Koordination nicht mehr über dich. Stecke sie in einen gemeinsamen Kanal, einen Gruppenchat in Slack, und sie reichen die Arbeit direkt hin und her. Sage markiert etwas für Dispatcher, sie klären es unter sich und machen weiter. Du kannst das Ganze beobachten und jederzeit einspringen, wenn du willst, aber die meiste Zeit musst du nicht. Die Arbeit wird abgeschlossen, ohne dass du darauf warten musst, eine Nachricht von einem Agenten zum nächsten weiterzuleiten.
Du wechselst davon, der Draht zu sein, der jeden Agenten verbindet, zu der Person, die den Thread liest, wenn tatsächlich eine Entscheidung nötig ist.
Überwachung deiner Flotte
Sobald Agenten einzeln fähig sind und miteinander koordinieren, verlagert sich die Aufgabe des Menschen fast vollständig darauf, sie zu entblocken. Das Programmieren hat diesen Bogen durchlaufen, und wir werden sehen, dass dies für alle Wissensarbeit geschieht.
Zuerst das Solo-Programmieren: single-threaded, eine Datei, ein Problem, eine Person. Dann die frühe Autovervollständigung von GitHub Copilot, die eigentlich der Completions-Formfaktor auf Code angewendet war. Dann die ursprüngliche Chat-Erfahrung von Cursor, bei der du mit einem Agenten sprechen konntest und er komplexere Änderungen vornahm. Jetzt verbringen die besten agentischen Entwickler, die ich kenne, die meiste Zeit damit, eine Flotte zu überwachen, und ins Bett zu gehen, ohne die Agenten auf etwas loszulassen, fühlt sich an, als würde man sein ganzes Team untätig lassen.
Agenten treiben ihre eigene Arbeit auf einem Kanban-Board voran.
Das ändert die Schnittstelle, die du brauchst. Du brauchst eine Steuerungsebene: einen Ort, um auf einen Blick zu sehen, woran jeder Agent arbeitet, woran er blockiert ist und wer an wen übergibt. Die Aufgabe wird zum Herauszoomen, um das gesamte System auf einmal zu sehen, eine Art SimCity-Ansicht über alle laufenden Prozesse, anstatt in eine einzelne Aufgabe hineinzuzoomen.
Dein neuer Job
Agenten treten in dein Organigramm ein. Die wichtigste Fähigkeit, die du jetzt lernen musst, ist, wie man eine Flotte von Agenten überwacht und führt. Entwerfe die Organisationsstruktur der Agenten, kultiviere die Kontextebene, mache jede Interaktion für sie lesbar und definiere, wann du tatsächlich im Loop sein musst.
