KI-Agenten, die Aufgaben
wirklich ausführen

Analysieren, planen, ausführen, nachprüfen, daraus lernen. Der Agent liest zuerst, was da ist, macht einen Plan, arbeitet ihn ab und prüft das Ergebnis gegen das Ziel – nicht nur, ob ein Befehl durchlief. Bei Code heißt Nachprüfen: Er testet, was er geschrieben hat. Bei einer allgemeinen Aufgabe: Er sieht nach, ob das Ergebnis die Frage beantwortet.

Die Rechte-Stufe legt das fest, und zwar in verständlichen Schritten: Stufe 2 heißt „Arbeitsordner" und zeigt einen Ordner, Stufe 7 heißt „Aufräumen" und zeigt einen Besen. Vor allem, was sich nicht zurücknehmen lässt – löschen, überschreiben, installieren – fragt er nach und zeigt genau, was er vorhat. Das lässt sich nicht versehentlich abschalten.

Lokal laufen zwei Agenten nebeneinander, weil sie sich deine Grafikkarte teilen; mehr würde alle langsamer machen, nicht schneller. Rein über Cloud-Anbieter sind bis zu sechs möglich. Diese Zahlen stehen offen im Programm, statt dass Qwirbel eine Handvoll startet und dann still ins Stocken gerät. Ein Schwarm darf dabei gemischt sein: einer rechnet lokal, zwei über Schlüssel, die du selbst einträgst.

Seit v2.1.0 richtet sich der Verlauf nach dem tatsächlich laufenden Modell. Vorher konnte ein großes Modell nur einen Bruchteil seines Gedächtnisses nutzen, weil der Modellname bei einem bestätigten Plan nicht mitgereicht wurde – der Agent las in langen Aufträgen dieselben Dateien doppelt. Bei Platzmangel wird jetzt erst gesichert, dann gekürzt.

Der Stop-Knopf bricht die Verbindung wirklich ab, statt höflich zu fragen. Passiert im Antwortstrom längere Zeit nichts, bricht Qwirbel von selbst ab, statt dich vor einem Kreisel sitzen zu lassen. Und seit v2.9.0 werden übersprungene Fehler nicht mehr verschwiegen – an 107 Stellen wurde vorher still weitergemacht.

Der Entwickler hat Qwirbel eine Roblox-Map für ein Spiel nach Plan bauen lassen – über die Werkzeug-Schnittstelle MCP, die Roblox Studio direkt ansteuert. Der Agent hat die Schritte selbst gesetzt, statt sie einzeln vorgesagt zu bekommen, und daneben liefen weitere Aufträge. Gearbeitet wurde dabei mit einem Anbieter-Schlüssel. Zwei Dinge dazu, damit die Erwartung stimmt: Das ist ein Bericht vom Rechner des Entwicklers, keine Zusage, dass jeder Auftrag so durchläuft – wie weit ein Agent kommt, hängt am Modell, an der Aufgabe und daran, wie genau der Plan formuliert ist. Und es geht auch ohne Anbieter: Ein lokales Modell braucht dafür die passenden Parameter und genug Grafikspeicher, notfalls über Hyperspace auf mehrere Rechner verteilt. Was deine Karte trägt, sagt dir das Programm selbst unter Einstellungen und dann KI & Filter.

Jeder Agent hat seine eigene Spur: was er gerade tut, was erledigt ist, woran er hängt. Du kannst einzelnen etwas zurufen, sie einzeln stoppen oder aufräumen, ohne den Rest anzuhalten. Bei wiederkehrenden Aufträgen steht der Verlauf jedes Laufs mit Zeit, Zustand und Ergebnis je Schritt.

Nein. Es gibt Autonomie-Stufen, und für heikle Schritte wie Löschen oder Überschreiben ist ein Bestätigungs-Gate vorgeschaltet – der Agent fragt, bevor er handelt. Für vertraute Abläufe kannst du das Bestätigen bewusst abschalten.

Er arbeitet mit Dateien, kann im Web recherchieren (über eine Freigabeliste), Systemaufgaben übernehmen und Python-Code ausführen, um zu rechnen, Daten umzuformen oder Code zu testen. Zusätzlich nutzt er installierte MCP-Werkzeuge automatisch.

Für Agent-Aufgaben steht ein großes Kontextfenster bereit, damit er mitten in der Arbeit nicht seine eigenen Schritte vergisst. Zusätzlich gibt es Schutz gegen sinnloses Wiederholen und dagegen, dass gute Dateien mit kürzerem Inhalt überschrieben werden.

Ja. Im Agentic-Tab schreibst du pro Zeile einen Auftrag – sie laufen parallel als eigene Agenten. Läuft ein lokales Modell mit, sind es bewusst 2 gleichzeitig (deine Grafikkarte rechnet mit); mit reinen Cloud-Anbietern bis zu 6. Wichtig: Nimm nur Aufträge, die nichts voneinander brauchen – aufeinander aufbauende Schritte gehören in den Work- oder Code-Tab.

Ja. Laufende Agenten werden in einer Pixel-Welt als Figuren dargestellt, die Sprechblase zeigt den aktuellen Schritt. Je Auftrag gibt es außerdem einen Verlauf mit Zeit, Status und Kurzergebnis pro Schritt.