Wir bauen Agenten, die sich wie Menschen anfühlen sollen. Das ist in mancher Hinsicht nützlich, aber wir kopieren damit auch eine der größten Einschränkungen des Menschseins.
Triffst du jemand Neues, weiß diese Person nichts über dich. Du musst Dinge wie deine Interessen, deine Vorgeschichte und deine Ziele erklären. Dann machst du das Gleiche mit der nächsten Person, und wieder mit der nächsten.
Das ist die Steuer des Menschseins: Wissen lebt in Schädeln, und Schädel synchronisieren sich nicht.
Wir haben diese Steuer unser ganzes Leben lang bezahlt, also bemerken wir sie kaum. Es ist einfach die Funktionsweise von Menschen. Aber jetzt bauen wir sie in Softwaresysteme ein, die nicht so isoliert sein müssten.
Jeder Agent ist wie ein eigenes kleines Gehirn mit eigenem Gedächtnis. Es hat seine eigene Teilansicht von dir und deiner Arbeit. Wenn du herauszoomst und dir die gesamte Suite von Agenten ansiehst, die du verwendest, wirst du feststellen, dass das gesamte System und das Bild von dir fragmentiert wirken.
Meine Agenten sind Fremde
Das merke ich am meisten in meinem eigenen Workflow, weil ich bewusst mehrere Agenten einsetze.
OpenClaw ist mein persönlicher Assistent. Es weiß am meisten über mein Leben: Familie, Termine, Meetings, Projekte, Vorlieben und den Rhythmus dessen, was tagtäglich passiert. Es ist auch der Ort, an dem ich Ideen entwickle. Ich bespreche etwas, diskutiere damit, finde die Form der Idee, verwerfe ein paar Zweige, erwecke einen wieder zum Leben und gehe erst dann zur Umsetzung über.
OpenClaw hat also den reichhaltigsten Kontext sowohl über mich als auch über meine Ideen.
Codex ist der Ort, an dem ich entwickle. Sobald eine Idee fertig ist, gehe ich dorthin. Aber die Überlegungen, die zu der Idee geführt haben, bleiben in der Regel in OpenClaw zurück. Codex sieht das Repository und einen Plan. Es sieht aber nicht das Gespräch, aus dem der Plan entstanden ist.
Claude Code ist der Ort, an den ich für Design und Textarbeit gehe. Ich baue vielleicht etwas in Codex, bitte dann Claude Code um Hilfe bei einer Landingpage, einem Demo-Skript oder dem Verfassen eines Blogbeitrags. Die Übergabe ist nicht schrecklich, da ich es auf dasselbe Repo-Verzeichnis auf der Festplatte verweisen kann. Aber die Überlegungen hinter der Arbeit sind immer noch in OpenClaw: die Zielgruppe, die Abwägungen, die verworfenen Ansätze, der emotionale Ton der Sache.
Die Ausgabe kann gleichzeitig kompetent und kontextblind sein.
Es gibt auch eine physische Ebene. OpenClaw läuft auf meinem Mac Mini. Codex und Claude Code laufen auf meinem MacBook Pro. Andere Agenten leben teilweise oder vollständig in der Cloud. Unterschiedliche Rechner. Unterschiedliche Dateisysteme. Unterschiedlicher lokaler Zustand. Das Repository kann sich über GitHub synchronisieren, aber das Gedächtnis des Projekts nicht.
Die Inseln sind nicht nur konzeptionell. Sie sind buchstäblich.
Jeder Agent leitet das, was ich bereits erklärt habe, neu ab. Jeder ist blind dafür, was der Agent nebenan vor einer Stunde herausgefunden hat.
Das Repository ist nicht das Gedächtnis
Der naheliegende Einwand ist: Schreib es einfach auf.
Verwende Markdown. Halte Pläne im Repository fest. Speichere Entscheidungen in Dokumenten. Schreibe Zusammenfassungen. Lass jeden Agenten dieselben Dateien lesen.
Das hilft, aber es erfasst nur das Ziel, nicht die Reise.
Der wahre Wert liegt oft in der Sitzung selbst: das Sparring, die Fehlstarts, die Zweige, die du erkundet und beiseitegelegt hast. Wenn du einen Plan zu Papier bringst, komprimierst du das Gespräch. Du behältst die Schlussfolgerung und wirfst den größten Teil des Weges weg.
Dann, Tage später, wird der Weg wieder wichtig.
Ich werde zu OpenClaw zurückgehen und sagen: „Erinnerst du dich an das, worüber wir gesprochen haben? Machen wir es eigentlich auf die andere Art.“
Was ich wirklich tue, ist, den Ideenbaum erneut zu betreten und einen Zweig abzurufen, den ich beschnitten hatte. Dieser Zweig hat es nie in die Markdown-Datei geschafft, weil er damals tot schien.
Ein synchronisiertes Repository kann das nicht lösen. Das Repository hat Artefakte. Die Agentensitzung hat Kontext. Der geschriebene Plan ist die Spitze des Eisbergs. Das Gespräch ist der Rest.
Das bedeutet nicht, jedes Transkript überallhin zu schütten. Ein großer Teil des Gesprächs ist Rauschen. Einiges davon ist sensibel. Einiges ist falsch. Manches sollte verfallen. Manches sollte lokal für ein Projekt oder eine Rolle bleiben.
Die nützliche Einheit ist das, was aufzubewahren sich lohnt.
Wenn ein Agent eines dieser Dinge lernt, sollte es nicht in dem Agenten gefangen sein, in dem es passiert ist.
Der Hive Mind ist der Punkt
Für Menschen bewegt sich Wissen langsam. Es muss gesprochen, geschrieben, gelehrt, missverstanden, geklärt, nacherzählt werden. Selbst innerhalb eines Unternehmens reist dieselbe Tatsache durch Meetings, Memos, Slack-Threads und Einzelgespräche wie ein Gerücht, das versucht, Infrastruktur zu werden.
Agenten haben diese Einschränkung nicht.
Wenn einer von ihnen etwas Nützliches lernt, können die anderen es auch wissen. Sofort, wenn die Gedächtnisschicht so aufgebaut ist.
Das fühlt sich weniger wie bessere Notizen an und mehr wie ein Hive Mind.
Stell dir eine KI-Version einer Führungskraft vor, die gleichzeitig in zehn Meetings sitzt.
In einem Meeting erfährt sie, dass ein wichtiger Kunde über die Preisgestaltung verwirrt ist. In einem anderen diskutiert das Produktteam, ob die Preisgestaltung klar genug ist. In einem dritten versucht der Vertrieb zu erklären, warum ein Geschäft ins Stocken geraten ist.
In der menschlichen Version könnte es Tage oder Wochen dauern, diese Punkte zu verbinden. Vielleicht werden sie nie verbunden. Die Kundenbeschwerde wird zu einer Support-Notiz. Die Produktdebatte wird zu einem Roadmap-Eintrag. Das Vertriebsproblem wird zu einem Pipeline-Problem.
In der Agentenversion kann die Kollision stattfinden, während die Meetings noch laufen.
Das Wissen ist nicht in dem Raum gefangen, in dem es gelernt wurde.
Die persönliche Version ist kleiner, hat aber dieselbe Form.
Eine Designentscheidung, die beim Programmieren getroffen wurde, kann fünf Minuten später den Launch-Text verbessern. Eine Präferenz, die in einem persönlichen Assistenten korrigiert wurde, kann den Standard in einem Code-Agenten ändern. Eine halbfertige Idee von letzter Woche kann wieder auftauchen, wenn das richtige Projekt erscheint.
Das System hört auf, sich wie eine Reihe von Assistenten zu verhalten, und beginnt, sich wie ein verteilter Geist mit verschiedenen Händen zu verhalten.
Die fehlende Schicht
Echte Arbeit respektiert keine Tool-Grenzen.
Ein Projekt kann als persönliche Notiz beginnen, zu einer Produktentscheidung werden, zu Code werden, Design benötigen, Launch-Texte, Support und Nachbereitung. Deshalb verwende ich mehrere Agenten – Spezialisierung ist nützlich.
Die Lücke wird offensichtlich, sobald du sie spürst: Die Tools werden leistungsfähiger, aber das Gedächtnis darunter ist immer noch fragmentiert. Und die Fragmentierung wird schlimmer, je mehr sich Agenten über Apps, Rechner, Cloud-Dienste und lokale Umgebungen verteilen.
Das fühlt sich wie eines der wichtigen Entwicklungsfelder für das nächste Jahr an.
Man kann bereits vielversprechende Projekte sehen, die verschiedene Teile davon angehen.
@garrytans GBrain deutet auf einen gemeinsamen Wissensgraphen hinter MCP hin: Richte ihn auf verschiedene Datenquellen aus, der Wissensgraph wächst, und verschiedene Agenten können ihn abfragen, anstatt dass jeder sein eigenes privates Gedächtnis behält.
@doodlesteins CASS geht den Teil an, den Markdown und Repos übersehen: die Sitzungshistorie selbst. Es macht lokale Agentensitzungen durchsuchbar über Codex, Claude Code, OpenClaw, Cursor, Aider und mehr, was wichtig ist, weil die Sitzung oft die Überlegungen enthält, die das Repo zurückgelassen hat.
Diese Projekte sind Signale, dass das Problem real ist und dass wichtige Teile der Antwort langsam sichtbar werden.
Viele Agenten mit einer Gedächtnisschicht darunter, die dir gehört.
