KI-Agenten: Warum mehr nicht immer besser ist – und wie du sie richtig einsetzt
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KI-Agenten: Warum mehr nicht immer besser ist – und wie du sie richtig einsetzt

3 Min. Lesezeit

Neue Google-Studie zeigt: Bei manchen Aufgaben machen mehrere KI-Agenten alles schlimmer. Wir erklären die Scaling Laws und wie das deinen Alltag und deine Zukunft verändert. Plus: Was der BCG-Report wirklich über Jobs 2028 sagt und warum Algorithmen deine mentale Gesundheit killen.

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Du denkst, je mehr KI-Agenten, desto besser? Falsch. Eine brandneue Studie von Google Research aus Januar 2026 räumt mit diesem Hype auf. In über 180 getesteten Konfigurationen zeigte sich: Bei parallelen Aufgaben wie Finanzanalysen oder Brainstorming rocken mehrere spezialisierte Agenten die Sache – bis zu 81 Prozent Leistungsboost. Bei sequentiellen Tasks, also wenn einer auf den anderen warten muss, crasht die Performance dagegen um bis zu 70 Prozent.

Die Forscher haben echte „Scaling Laws“ für Multi-Agent-Systeme entwickelt. Das bedeutet: Es gibt jetzt eine Formel, die für 87 Prozent unbekannter Aufgaben vorhersagen kann, ob du besser einen, drei oder zehn Agenten einsetzt. Kein wildes Ausprobieren mehr, sondern smarte Architektur.

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