Künstliche Intelligenz
Gas Town: Mad-Max-inspiriertes Framework für Coding-Agenten
Mad Max als Vorbild für Softwareentwicklung? Das neue Framework Gas Town des Entwicklers und Bloggers Steve Yegge orchestriert mehr als zehn Coding-Agenten gleichzeitig mit einer Architektur, die von der postapokalyptischen Filmreihe inspiriert ist. Der Ansatz: nicht perfekte Einzelagenten, sondern kontrolliertes Chaos mit Agenten-Rollen wie Bürgermeister, Wächter und Raffinerie, die alle an die Mad-Max-Filme angelehnt sind (siehe Tabelle am Ende des Artikels). Gas Town ist dabei nichts für schwache Nerven oder einen kleinen Geldbeutel.
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Ingo Eichhorst ist AI Architect und Engineering Trainer bei IONOS. Seit über 15 Jahren arbeitet er in verschiedenen IT-Rollen wie CTO, Solution Architect und Software Engineer. Aktuell beschäftigt er sich intensiv mit KI-gestützter Softwareentwicklung, KI-Architektur und den Herausforderungen beim Einsatz von KI-Agenten in der Praxis.
Yegge betont, dass sich das System noch im Alpha-Stadium befindet und erhebliche Vorkenntnisse zu Coding-Agenten voraussetzt, um mit dem Chaos in der Stadt der Coding-Agenten umgehen zu können. Zudem benötigt man durch die starke Skalierung schnell ein zweites oder drittes Claude-Max-Abonnement von Anthropic, das je nach Variante 100 oder 200 US-Dollar pro Monat kostet.
Gas Town zählt zu einer ganzen Gruppe an Anwendungen, die von der Community derzeit heiß diskutiert werden und deren Ziel es ist, Coding-Agenten zu koordinieren. Zu diesen Orchestratoren gehören zum Beispiel Ralph, Loom oder AutoClaude. Yegge hat das Framework am 1. Januar 2026 veröffentlicht, nach nur siebzehn Tagen Entwicklungszeit. Allerdings steckt im Konzept die Erfahrung von über einem Jahr an Experimenten. Er hat es mithilfe von KI-Agenten in Go geschrieben.
Vom Chaos zur Ordnung
Yegge geht von dem Gedanken aus, dass es schon immer die Aufgabe von Ingenieuren gewesen ist, komplexes Chaos in beherrschbare Strukturen zu verwandeln. Das Tool geht dabei einen Failure Mode nach dem anderen mit unterschiedlichen Konzepten an. Der Autor spricht von nichtdeterministischer Idempotenz, zwei Begriffen, die sich auf den ersten Blick ausschließen, aber durch die Kontrollstrukturen des Frameworks zusammenfinden. Die parallele Arbeit von drei bis fünf Coding- und anderen KI-Agenten kann zu chaotischen Systemzuständen führen. Was passiert beispielsweise, wenn mehrere Agenten an gleichen oder ähnlichen Aufgaben arbeiten? Wer kümmert sich um Merge-Konflikte? Wie lässt sich doppelte Arbeit verhindern? Gas Town bedient sich unterschiedlichster Konzepte, um Ordnung in das Chaos zu bringen (siehe folgende Abbildung).

Die Gas-Town-Architektur mit Control Plane (Mayor, Deacon) und Data Plane (Polecats, Rigs, Refinery, Witness). Der Task-Management-Agent Beads verwaltet alle Tasks, Convoys bündeln Aufgaben für die Arbeitsagenten.
Ein Arbeitstag des Bürgermeisters in Gas Town
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Ein typischer Tag in der Stadt Gas Town beginnt damit, dass der menschliche Entwickler (Overseer) gemeinsam mit dem Hauptagenten, dem Bürgermeister (Mayor), die Aufgaben für den Tag in natürlicher Sprache festlegt. Der Bürgermeister zerlegt diese Aufgaben in kleinere Teilaufgaben und speichert sie im Task-Manager (Beads). Sobald die Vorbereitungen fertig sind, bündelt er Aufgaben in einem Arbeitsauftrag, im Convoy, und schickt sie in eines der Repositories, Rigs. Wenn Gas Town Zugriff auf eine gültige GitHub-Authentifizierung hat, kann der Bürgermeister Repositories einfach klonen und für die Verwendung mit Gas Town initialisieren.
Das Aufteilen der Aufgaben begegnet dem Problem der nachlassenden Qualität der Antworten von Coding-Agenten, je weiter sich ihr Kontextfenster füllt. Bei den Claude-LLMs sind das aktuell 200.000 Token. Bei Erreichen des Limits komprimiert der Coding-Agent die Dialoge, um Platz zu schaffen. In der Praxis führt schon ein zu sechzig Prozent gefülltes Kontextfenster zu einer merklichen Reduktion der Ausgabenqualität.
Im Rig werden Arbeiter-Agenten (Polecats) aktiv, die mit der Abarbeitung von Aufgaben beginnen. Je mehr Aufgaben anliegen, desto mehr Polecats treten in Aktion. Sie schaffen sich mit Git-Worktrees ihre eigene Arbeitsumgebung und kümmern sich eigenständig um die Umsetzung.
Über Mailboxes und Handoffs können sie miteinander kommunizieren. Das Mailbox-System ist von Erlang inspiriert und dient der Kommunikation zwischen langlebigen Agenten, wie dem Bürgermeister und dem Wächter. Handoffs hingegen arbeiten synchron und dienen der Übergabe des Arbeitszustands an eine neue Arbeiter-Instanz, wenn der Kontext über die oben beschriebene kritische Füllmenge hinaus ansteigt.
Da in Gas Town immer mal etwas schiefläuft, beschäftigt der Bürgermeister den Wächter (Deacon), der das Gesamtsystem periodisch analysiert, Zombieprozesse aufräumt, festgefahrene Sessions wieder anstößt und die wichtigsten Systemfunktionen am Leben hält. Im Unterschied zum Wächter, der auf Systemebene patrouilliert, überwacht der Aufseher (Witness) innerhalb eines Rigs einzelne Agenten. Jeden Agenten, den er etwa beim Faulenzen erwischt, ermordet er eiskalt und ersetzt ihn.
Merge-Konflikte: Die Raffinerie sortiert
Mit mehreren Agenten kommt es zu vielen parallelen Änderungen, doppelter Arbeit und unzähligen Merge-Konflikten. Außerdem berichten mehr und mehr Entwicklerinnen und Entwickler, dass die Freude an ihrem Job abgenommen hat, seit sie nur noch Code von KI-Agenten reviewen.
Um diesen Problemen Herr zu werden, gibt es in Gas Town eine Raffinerie. Sie überprüft alle Arbeitsergebnisse der Agenten und räumt auf. Merge-Konflikte und schlechte Codequalität bekämpft sie mehrheitlich durch Qualitätskriterien, die sich über konfigurierbare Review-Presets und ein projektspezifisches CLAUDE.md anlegen lassen.
Nachdem alle Aufgaben abgeschlossen sind, meldet der Bürgermeister dem Entwickler stolz die erfolgreiche Abarbeitung der Convoy-Aufgabengruppe.
Agenten in Gas Town stellen austauschbare Instanzen dar, vergleichbar mit dem Konzept von Cattle statt Pets bei der Orchestrierung der Infrastruktur mit virtuellen Maschinen oder Containern, etwa mit Kubernetes. Auch darüber hinaus hat das Framework viel mit Kubernetes gemeinsam: Es gibt eine Control Plane (Bürgermeister und Wächter), die eine Data Plane (die Polecats und Aufseher) managen. Dabei sind die Arbeiter-Agenten (Polecats) austauschbar: Wenn sie den Dienst niederlegen oder stecken bleiben, werden sie durch eine neue Instanz ersetzt, ohne dass der Kontext aus der letzten Session verloren geht.
Sweeps: Garbage Collection für technische Schulden
Wenn Entwicklerinnen und Entwickler blind mit Agenten Code produzieren, akkumulieren sich auf Dauer die technischen Schulden. Die tauchen auch als Fehlannahmen (Heresies) im inneren Monolog der Agenten auf, und menschliche Entwickler können sie darüber aufspüren und nachvollziehen. Grund für die Fehler ist oft das eingeschränkte Kontextfenster, aufgrund dessen Agenten aus dem Blick verlieren, was in der letzten Session vorgefallen ist. Früher gewählte Ansätze geraten in Vergessenheit und Agenten wählen mitunter fremde Designmethoden, die die Architekturkonsistenz verletzen. In einer größeren Codebasis können beispielsweise drei bis vier unterschiedliche Logging Libraries auftauchen.
Um dem zu begegnen, erfordert es sorgfältige Reviews durch Menschen, was wiederum am Produktivitätsgewinn durch die multiplen Agenten nagt. Gas Town wählt eine andere Strategie, die auf Stichproben basiert, den Sweeps: systematische Korrekturwellen, die Architektur-Drift und schlechte Praktiken eindämmen, ohne dass Entwickler alle Fehlannahmen bedenken oder alle Codezeilen einzeln analysieren müssen. Ein sechzigminütiger Review-Sweep mündet in konkreten Aufgaben für das Task-Management (Beads), die so in den Kontext der beteiligten Agenten gelangen. Das lenkt künftige Entscheidungen in die Richtung, die die menschlichen Entwickler für richtig halten.
Um einen Sweep zu starten, lassen sich Entwickler vom Bürgermeister über einen persistenten Workspace (~/gas-town/) einen Git-Worktree erzeugen und sehen dort die Arbeitsergebnisse eines Convoys wie gewohnt in der IDE oder im Terminal. Anstatt selbst Änderungen vorzunehmen, beauftragen sie den Bürgermeister mit der Erstellung von Korrekturaufgaben. Diese ändern das Verhalten der Agenten und führen zu einer weiteren Erhöhung der Codequalität. Nach und nach steigert sich so das Vertrauen in die Agentenschar und der Aufwand für Sweeps reduziert sich. Sweeps stellen eine Art Garbage Collection für technische Schulden dar. Zusätzlich sollten Developer aber nicht auf die gängigen Kontrollmethoden wie Rule-Dateien (AGENT.md oder CLAUDE.md) und statische Quality Gates wie Fitness Functions oder statische Codeanalyse verzichten.
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Microsoft ändert Löschverhalten von OneDrive
Die Cloudspeicher-Software OneDrive von Microsoft soll sich künftig anders verhalten, wenn Dateien in der Cloud gelöscht werden. Sie tauchen dann nur noch im Web-Papierkorb von OneDrive oder SharePoint auf.
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Das hat Microsoft im Microsoft-365-Admin-Center angekündigt (MC1269861, Kopie bei merill.net). Ab Mai 2026 will Microsoft die Verhaltensänderung weltweit einführen und die Verteilung bis Ende des Monats abgeschlossen haben. Dateien, die in OneDrive in der Cloud gelöscht werden, tauchen danach nicht mehr im lokalen Papierkorb auf. Sie lassen sich aus dem OneDrive- oder SharePoint-Web-Papierkorb wiederherstellen.
Lokale Löschvorgänge bleiben davon unberührt, erklärt Microsoft weiter. Admins müssen nichts machen, jedoch empfehlen die Redmonder, dass sie die Nutzer und Nutzerinnen in ihrer Organisation über den neuen Wiederherstellungsprozess informieren sollten.
Bessere Performance und Berechenbarkeit
Als Grund für die Änderung gibt Microsoft an, dass dadurch die Synchronisationsgeschwindigkeit und Vorhersehbarkeit des OneDrive-Verhaltens verbessert würden. Es handelt sich dabei um eine Änderung, wie aus der Cloud initiierte Löschvorgänge lokal gehandhabt werden. Wenn lokal verfügbare Dateien auf einem Gerät in der Cloud gelöscht werden, tauchen sie nicht mehr im lokalen Papierkorb von macOS oder Windows auf. Eine Wiederherstellung ist dann aus dem Web-Papierkorb von OneDrive oder SharePoint möglich – standardmäßig für bis zu 93 Tage.
Keine Änderungen gibt es bei Dateien, die ausschließlich in der Cloud liegen (Files On-Demand). Dateien, die lokal auf dem Gerät gelöscht werden, tauchen jedoch weiterhin im lokalen Papierkorb auf. Für diese Änderung stellt Microsoft keine Einstellungen oder gar ein Opt-Out bereit.
Wer mehr Kontrolle über den eigenen Cloudspeicher möchte, kann sich etwa Nextcloud ansehen. Der damit aufgesetzte Netzspeicher lässt sich zudem mit diversen nützlichen Apps erweitern.
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(dmk)
Künstliche Intelligenz
Slack statt Salesforce: Slackbot wird CRM-Oberfläche
Salesforce will Slackbot zum Dreh- und Angelpunkt seines „Agentic Enterprise“ machen. Der Assistent soll künftig nicht mehr nur Fragen beantworten, sondern Aufgaben über mehrere Systeme hinweg koordinieren. Nutzer rufen per Text oder Sprache Informationen ab, aktualisieren Datensätze, starten Workflows oder beauftragen KI-Agenten. Dabei müssen sie nicht mehr die Anwendung wechseln.
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Slackbot als MCP-Client
Technisch zentral ist die neue Rolle von Slackbot als Client für das Model Context Protocol (MCP). Der offene Standard verbindet große Sprachmodelle mit externen Tools, Datenquellen und Anwendungen. Slackbot leitet Anfragen an Salesforces KI-Plattform Agentforce oder andere angebundene Agenten und Apps weiter. Konkret heißt das: Wer eine Opportunity aktualisieren, einen Servicefall eskalieren oder einen Bericht abrufen will, tippt die Anfrage in Slack ein. Slackbot ermittelt das zuständige System und führt die Aktion aus.
Neu sind außerdem sogenannte KI-Skills: Das sind vordefinierte Aufgabenbausteine, die Eingaben, Arbeitsschritte und Ausgabeformat einmal festlegen. Typische Anwendungsfälle sind laut Salesforce Pipeline-Zusammenfassungen, Incident-Reports oder Kampagnen-Briefings. Slackbot erkennt, wenn eine Anfrage zu einem vorhandenen Skill passt, und wendet ihn automatisch an. Was ein Teammitglied einmal anlegt, steht damit dem gesamten Team zur Verfügung.
Meeting-Assistent mit CRM-Anbindung
Auf Wunsch nimmt Slackbot Meetings im Hintergrund auf, extrahiert Entscheidungen und Aufgaben und liefert eine strukturierte Zusammenfassung in Slack. Anschließend kann der Assistent automatisch, also ohne manuelle Eingabe durch den Nutzer, Opportunities im CRM aktualisieren, Next Steps erfassen oder Workflows anstoßen.
Slackbot arbeitet künftig auch außerhalb von Slack: Der Assistent erkennt, was auf dem Desktop geöffnet ist, und reagiert darauf. Nutzer können markierte Inhalte zusammenfassen, Risiken hervorheben oder Folgeaktionen vorbereiten lassen. Die bestehenden Berechtigungen und Governance-Regeln aus Slack gelten dabei weiter – neue Zugriffsrichtlinien sind laut Salesforce nicht nötig.
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CRM direkt in Slack
Salesforce bringt CRM-Funktionen stärker in Slack selbst. Kleinere Unternehmen bekommen eine native Kundenverwaltung: Slackbot wertet Gespräche in Kanälen aus und pflegt Kontakte, Deals und Gesprächsnotizen automatisch. Wer mehr braucht, kann später auf das vollständige Salesforce-CRM umsteigen; die Daten sind bereits verknüpft.
Enterprise-Kunden erhalten eine Chat-Oberfläche für Customer 360. Sie können Opportunities bearbeiten, Accounts recherchieren, Cases weiterleiten oder Workflows starten, ohne die Salesforce-Oberfläche zu öffnen.
Darüber hinaus kündigt Salesforce Deep Research, Spracheingabe, teilbare Prompts und eine Memory-Funktion an. Letztere merkt sich Vorlieben und Arbeitsweisen einzelner Nutzer – etwa bevorzugte Ausgabeformate oder häufig genutzte Abläufe – und passt Antworten entsprechend an.
Plattformstrategie und Verfügbarkeit
Slackbot greift laut Salesforce auf mehr als 2600 Apps im Slack Marketplace und über 6000 Integrationen in der Salesforce AppExchange zu. Damit positioniert das Unternehmen Slack als zentrale Zugriffsschicht für Unternehmensanwendungen verschiedener Hersteller.
Slackbot steht ab sofort in den Tarifen Business+ und Enterprise+ bereit. Ab April 2026 bekommen auch Nutzer der Free- und Pro-Pläne ein begrenztes Kontingent an Konversationen. Neue Salesforce-Kunden erhalten Slack ab Sommer 2026 automatisch eingerichtet und mit Salesforce verbunden.
Alle Informationen zu den Ankündigungen finden sich bei Salesforce.
(fo)
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Kia EV5 im Test: Solide gemacht auch ohne 800-Volt-Plattform
Elektroautos mit dem Modularen Elektrifizierungs-Baukasten (MEB) aus dem Volkswagen-Konzern dominieren den deutschen Markt: Sie sind inzwischen solide gemacht. Vielleicht etwas langweilig, aber eben erfolgreich. Einen ziemlich guten Ruf als Alternative gerade bei den Elektroautos hat sich vor allem die Hyundai Group mit den Marken Hyundai, Kia und Genesis erarbeitet. Das neueste Angebot ist der Kia EV5, ein geradliniges SUV, aufrecht und schlicht. Der EV5 hat auf dem europäischen Markt in jeder Version eine Traktionsbatterie mit 81,4 kWh Energieinhalt. Genug für eine Normreichweite von 505 bis 530 km. Für den Praxistest hat Kia den EV5 mit Frontantrieb und als „GT Line“ zur Verfügung gestellt. Der offizielle Bruttolistenpreis: 51.990 Euro.
- Der Kia EV5 wird in Deutschland seit Mitte November ausgeliefert.
- Länge/ Breite (ohne Außenspiegel)/ Höhe: 4,61 m/ 1,88 m/ 1,68 m
- Antriebe mit 160 und 195 kW
- Eine Batterie mit 81,4 kWh
- Preis ab 45.990 Euro
- Größte Stärke: Komfortables Fahrverhalten, durchdachte Bedienung
- Größte Schwäche: Zum Teil nervende und wenig brauchbare Assistenzsysteme
Aufrechtes Cruisen
Der EV5 ist kein Crossover, er ist ein SUV. Länge (4,61 m) und Breite (1,88 m ohne Außenspiegel) sind typisch für dieses Segment, die Höhe von 1,68 m fällt dagegen auf: Hier ist die Sitzposition wahrhaft erhöht. Die A-Säule steht relativ steil, und der Blick richtet sich auf die Kanten der Vorderhaube. Das Fahrgefühl ähnelt einem der weltweit meistverkauften SUVs, nämlich dem Toyota RAV4 (Test). Der Kia EV5 ist ein feiner Cruiser. Wer es unbedingt will, kann ihn durch die Kurven hetzen, aber das passt einfach nicht, weil der EV5 komfortabel und weich ausgelegt ist. Am besten funktioniert dieses Elektroauto, wenn man es rollen lässt, leise und angenehm. Dass es bei Bedarf angemessen (in 8,4 Sekunden auf 100 km/h) nach vorne geht, ist eigentlich nicht erwähnenswert, gehört der guten Form halber aber dazu.

Große Kopffreiheit, ebene Ladefläche
Die Karosserieform hat den Vorteil, dass die Menschen bequem sitzen, und zwar inklusive einer großen Kopffreiheit, die auch hinten nicht durch eine abfallende Dachlinie begrenzt wird. Überhaupt, die Rücksitze: Sie sind so montiert, dass es nicht zu den unangenehmen Kniewinkeln kommt, die bei vielen Elektroautos wegen des hohen Fahrzeugbodens zu finden sind. Stattdessen hat Kia eine Konstruktion gebaut, die per Hebel erst den Neigungswinkel der Lehne verstellt und im Weiteren zum vollständigen Umklappen bei zeitgleichem Absenken der Sitzflächen führt. Der Clou: So entsteht ein ebener Ladeboden, auf dem eventuelle Lücken durch Stoff überdeckt werden. Schön zu sehen, wenn jemand so richtig nachgedacht hat. Die Daten des Kofferraums nach VDA-Norm: Das Volumen beträgt 566 Liter und kann auf 1650 Liter erweitert werden. Das Fach unter der Vorderhaube sieht etwas verloren aus und fasst weitere 44,4 Liter. So weit, so gut. Ein ähnlich langer VW ID.4 kommt auf 543 bis 1575 Liter; einen Frunk gibt es für ihn nur im Zubehörhandel.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Kia EV5 im Test: Solide gemacht auch ohne 800-Volt-Plattform“.
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