Agenten sind der aktuelle KI-Hype. Autonom komplexe Aufgaben erledigen ist das Versprechen. Was mit einem Agenten-System wie Claude Code oder Cowork derzeit möglich ist und welche Sicherheitsrisiken bestehen, analysiert ComputerBase. Ein Bericht über Erfahrungen aus einem über Wochen laufenden Langzeittest.

Der Anfang: Coding ohne Programmierer

Wie schnell sich Andrej Karpathys Einschätzung wandelte, ist bemerkenswert. Noch im Oktober 2025 erklärte der KI-Forscher und Ex-OpenAI-Mitarbeiter im Gespräch mit dem Podcaster Dwarkesh Patel, KI-Agenten seien nicht ausgereift genug. Sie funktionieren schlicht zu schlecht, um Menschen zu ersetzen. Über den Jahreswechsel hinweg beschrieb Karpathy auf X, wie abgehängt er sich mittlerweile als Programmierer fühlt.

Neue Modelle für die Agenten-Tools wie Anthropics Claude Code veränderten rasant den Workflow. Wie gravierend der Wandel ist, verdeutlicht Karpathy anhand des Anteils, den Agenten für ihn beim Coding übernehmen: Im November waren es noch 20 Prozent, im Dezember bereits 80 Prozent. Binnen Wochen erlebte er den gravierendsten Einschnitt in seiner Coding-Karriere.

This is easily the biggest change to my basic coding workflow in ~2 decades of programming and it happened over the course of a few weeks.

Andrej Karpathy

Allein steht er mit seinen Beobachtungen nicht. In der New York Times beschreibt der Entwickler und Startup-Gründer Manu Ebert, wie drei Agenten mittlerweile seinen klassischen Coder-Job übernehmen: Einer der KI-Assistenten programmiert, ein weiterer testet die Ergebnisse, ein dritter überwacht den Prozess. Statt von Programmieren ist in Silicon-Valley-Kreisen mittlerweile von „Agentic Engineering“ – also agentischer Software-Entwicklung – die Rede.

Der Wandel, der sich aktuell anbahnt, geht jedoch über das Coding hinaus. Sebastian Findeisen, Professor für Wirtschaftspolitik an der Universität Konstanz, erklärt im Rahmen eines Briefings des Science Media Center, dass die Agenten auch bald klassische Büroaufgaben übernehmen wie etwa „Rechnungen korrekt verbuchen, Haushaltsführung in Unternehmen oder einfache und schnelle Aufbereitung von Daten“. „Die Leute verstehen noch nicht, was auf sie zukommt“, ist die Einschätzung des Wetzlarer KI-Unternehmers Sven Herchenhein im Gespräch mit ComputerBase.

Es ist leicht, begeistert zu sein

Wenn man die Agenten selbst testet, springt der Funke schnell über. Es ist ein Gefühl wie im Film Ratatouille. Wenn sich Ideen für eine App in Prompt-Vorgaben übertragen lassen, die Python-Umgebung rotiert, man API-Key-Abrufe bestätigt und den Code auf GitHub hochlädt, fühlt es sich an, als säße einem die Ratte Remy auf den Schultern. Nur verhilft sie in diesem Fall nicht einem Küchenjungen zur Haute Cuisine, sondern völlig Unbedarften zu Coding-Erfolgen. Magische Momente.

Das Problem ist nur: Wenn Nutzer plötzlich Technik entwickeln können, ohne ein Gespür für Konsequenzen und Risiken zu haben, ist das auch etwa so charmant wie eine Ratte in einer Restaurantküche. Die technische Hygiene leidet enorm, Komplexität als Schutzmechanismus verschwindet.

ComputerBase testet Claude Code seit mehreren Wochen. Nach der ersten Begeisterung geht es vor allem um die Frage: Was bleibt auf Dauer? Öfter gab es schon den ChatGPT-Moment, bei dem der erste Eindruck eines neuen KI-Dienstes erstaunlich war, man aber in der Folge feststellte, dass es im Alltag doch noch hakt. Weil Fehler auftauchten. Oder weil Lösungen für Routine-Aufgaben so umständlich waren, dass man für das Prompten länger brauchte als für den eigentlichen Job.

Nun also der Erfahrungsbericht aus dem Alltagstest. ComputerBase analysiert, was man selbst mit den Agenten bewerkstelligen kann, wie die KI-Agenten bereits jetzt die Arbeitswelt verändern und welche Sicherheitsrisiken bestehen.

Wie funktioniert Claude Code

Um Claude Code nutzen zu können, benötigt man mindestens ein Pro-Abonnement, für das 20 US-Dollar im Monat fällig sind. Der primäre Zugang für Claude Code ist das Kommandozeilen-Interface (Command Line Interface, CLI). Die CLI-Version hat den Vorteil, dass Dateien und Ordner direkt auf dem Rechner bearbeitet werden können. Vorteile gibt es auch bei Automatisierungsroutinen und der Git-Integration. Sprich: Wer mit dem Agenten programmieren will, profitiert davon, wenn Claude Code in einem Terminal wie Windows PowerShell läuft. Mit reduziertem Funktionsumfang lässt sich der Agentenmodus aber auch über die Web- und Desktop-App von Claude nutzen.

Die Installation der CLI-Version von Claude Code ist simpel, die entsprechenden Befehle befinden sich auf der Webseite von Anthropic. Gibt es Probleme, reicht es in der Regel, diese beim Claude-Assistenten einzugeben. In der Desktop-App gibt es mit Cowork noch einen separaten Agenten-Modus, der sich explizit an Nutzer richtet, die nicht im Terminal arbeiten wollen. Dieser ist dann auch speziell für allgemeine Aufgaben wie Datenverarbeitung geeignet. Noch befindet sich Cowork im Betastatus und hat kleinere Macken. So kann dieser derzeit etwa nur auf Ordner zugreifen, die im Benutzerverzeichnis von Windows liegen.

Bemerkenswert bei dem KI-Agenten ist vor allem die Fähigkeit, dass dieser eigenständig Apps wie den Browser bedienen kann. Möglich ist das über Plugins wie beim Chrome-Browser oder die sogenannten Skills. Bei den Skills handelte es sich um vorgefertigte Pakete mit Skripten und Anweisungen, die den Agenten für bestimmte Aufgaben wie Excel-Arbeiten spezialisieren. Es ist also ein Set an maßgeschneiderten Werkzeugen, um Programme zu bedienen.

Alternativen zu Anthropics Agenten

Cowork gibt einen Ausblick auf die Zukunft. Während die CLI-Version von Claude Code noch vergleichsweise umständlich zu bedienen ist, werden sich die Agenten-Tätigkeiten künftig direkt in die Apps verlagern. OpenAI hat mit Codex ohnehin schon einen direkten Claude-Code-Konkurrenten. Künftig soll dieser mit ChatGPT zu einer Superapp werden. Mit Copilot Cowork hat Microsoft Anthropics Agenten bereits für die Windows-Welt adaptiert. Und Microsoft will Windows 11 ohnehin zum agentischen Betriebssystem umbauen.

Was die Pläne im Endeffekt bedeuten: Agenten werden in diesem Jahr im Alltag der meisten Nutzer auftauchen – sei es über die ChatGPT-App oder über Windows. Mit OpenClaw gibt es zudem den viel gehypten Open-Source-Agenten, den viele Hersteller nutzen wollen. AMD präsentiert den Ryzen AI Max+ als Plattform, um Agenten samt Modellen komplett lokal laufen zu lassen, während Nvidia NemoClaw als Umgebung für KI-PCs wie den DGX Spark (Test).

Bei diesem Test geht es aber zunächst nur um Claude Code. Anthropics Lösung bietet für den Einstieg die ausgereifteste Umgebung.

Überraschend schickte AMD vor 15 Jahren die Radeon HD 6790 (Test) ins Rennen, um der GeForce GTX 550 Ti den Wind aus den Segeln zu nehmen. Im Test gelang das problemlos, wobei das größte Problem der Radeon HD 6790 und der GeForce GTX 550 Ti eine andere, ältere GeForce war.

Bewährtes Holzhammerrezept

AMD verwendete die Barts-GPU aus der Radeon HD 6850 als Herzstück der Radeon HD 6790, setzte aber kräftig den Rotstift an. So wurde der 1,7 Milliarden Transistoren starke Chip von 192 Shader-Einheiten auf 160 beschnitten, büßte die Hälfte der ROPs ein und verlor jeweils acht TMUs und TAUs. Im Gegenzug hob der Hersteller die Taktraten der GPU von 775 auf 840 MHz und die des Speichers von 2.000 auf 2.100 MHz an. Verglichen mit der Radeon HD 5770 war die Rohleistung somit auf dem Papier etwas geringer, wobei die Speicherbandbreite mit 134 GByte/s gegenüber 76,8 GByte/s auf der Radeon HD 6790 deutlich höher ausfiel. Der verbesserte Tesselator der Barts-GPU sollte zudem in DirectX-11-Titeln helfen.

OptiScaler ermöglicht den Wechsel der in Spielen integrierten Upscaler- und Frame-Generation-Methode. Das Open-Source-Tool funktioniert dabei nicht nur auf dem Windows-Desktop, sondern auch unter Linux und auf dem Steam Deck. Version 0.9 überarbeitet die Frame Generation und bringt FSR 4 für Vulkan.

Frame Generation wurde überarbeitet

Mit OptiScaler 0.9 ziehen Intels Frame Generation und AMDs mit Redstone eingeführte FSR4 Frame Generation („AI Frame Generation“) in das Tool ein. Passenderweise führen die Entwickler auch einen Shortcut für den Wechsel der Frame Generation ein, welcher standardmäßig auf Ende liegt.

Auch die mit dem Tool ausgelieferten Pakete wurden auf eine neue Version gebracht. FakeNVAPI liegt nun in Version 1.4 vor und Nukems dlssg-to-fsr3 als Version 0.130. Insgesamt führt das Update zu einer deutlich verbesserten HUD-Darstellung dank der neuen Technologien.

Auch MFG auf Arc

Durch die Nutzung des XeSS 3.0 SDKs wird nun auch Multi Frame Generation für Xe-Chips unterstützt und läuft bis dato auch nur auf Arc-Grafikkarten; auf AMD Radeon lässt es sich nicht aktivieren. Die Entwickler merken zudem an dass Intels Frame Generation nicht im Vollbild funktioniert und empfehlen die Nutzung eines Fenstermodus.

Feinschliff für FSR 4

Mit der neuen OptiScaler-Version ist nun der Wechsel zwischen FSR 3 Frame Generation und FSR 4 Frame Generation bei aktiver Frame Generation möglich. Die Modellauswahl für FSR 4.0.3 und FSR 4.1 wurde korrigiert und weitere Debug-Optionen eingeführt. So gibt es jetzt ein FSR-4-Wasserzeichen.

FSR 4 in Vulkan-Spielen

Eine Besonderheit der neuen Version 0.9 ist die Einführung von FSR 4 für Vulkan, welches von AMD selbst noch nicht angeboten wird. OptiScaler greift hierfür auf die „DX12 interop“-Funktion zurück. Die Entwickler merken jedoch an, dass dieser Umweg Leistung kostet.

Weitere Neuerungen und Verbesserungen

Für den 0.9-Release haben die Entwickler auch die mit dem Tool ausgelieferten Skripte überarbeitet. Der Uninstaller entfernt nun neben alten OptiScaler-Versionen auch ungenutzte Dateien wie die nvapi64.dll.

Auch gibt es neue Schnittstellen, an denen sich OptiScaler in Spiele einklinken kann. Dazu gehören FSR 2 unter DX11 wie in Trails in the Sky 1st Chapter oder FSR 2 unter Vulkan, wie es in World War Z zum Einsatz kommt.

Auch ein bekannter Fehler, der die Verwendung von Intels Upscaler und Frame Generation mit neueren AMD-Treibern verhindert hat, wurde umgangen, bis AMD selbst den Fehler im Treiber beseitigt.

Insbesondere Linux-Nutzer dürfen sich über neue Variablen für das Setup-Skript freuen, um OptiScaler in eigenen automatisierten Prozessen besser einzubinden.

Zahlreiche weitere Neuerungen mit OptiScaler 0.9 finden sich in der Übersicht zum Release auf GitHub.