Am Vorabend einer Software-Revolution: Ihr Agent braucht einen eigenen Computer

1. Einleitung: Software wird neu definiert

In den letzten vierzig Jahren hat sich das grundlegende Interaktionsparadigma von Software nie wirklich geändert: Menschen bedienen Software; Software führt Anweisungen aus.

Ob es sich um die grafische Benutzeroberfläche des Macintosh von 1984 oder das neueste SaaS-Produkt von 2024 handelt, die zugrunde liegende Logik ist dieselbe – Menschen klicken auf Schaltflächen, füllen Formulare aus und ziehen Dateien; die Software führt diese Aktionen treu aus. Software ist das Werkzeug. Menschen sind die Bediener.

Aber in den Jahren 2024–2025 begannen sich die Dinge zu ändern.

Anthropics Claude Computer Use lässt KI einen Computer so bedienen, wie es ein Mensch tun würde. OpenAI Operator lässt KI autonom im Web surfen und Aufgaben erledigen. Unzählige Startups entwickeln KI-Agenten und versuchen, KI dazu zu bringen, echte Arbeit im Auftrag von Menschen zu leisten.

Ein neues Paradigma entsteht: Agenten bedienen Software; Menschen geben Anweisungen.

Das klingt großartig. Aber wenn wir tatsächlich versuchen, Agenten für uns arbeiten zu lassen, tritt ein grundlegendes Problem zutage:

Wo “lebt” und “arbeitet” der Agent?

Er hat keinen eigenen Computer, keinen Desktop, kein Dateisystem. Jedes Mal, wenn eine Konversation endet, “verschwindet” er. Beim nächsten Mal fängt er bei Null an.

Dieser Artikel untersucht die Antwort auf diese Frage: Ihr Agent braucht einen eigenen Computer – einen AgentPuter.

2. Aktuelle Signale: Die Revolution hat bereits begonnen

Bevor wir Lösungen diskutieren, schauen wir uns an, was bereits geschieht. Drei jüngste Ereignisse veranschaulichen die Landschaft dieser Transformation deutlich.

2.1 Der “Claude-Crash”: Wenn KI Software frisst

Gerade diese Woche (Feb. 2026) stürzte die Aktie von Thomson Reuters um 22 % ab, in einem Ereignis, das die Wall Street als den “Claude-Crash” bezeichnet.

Der Auslöser? Anthropics stille Veröffentlichung eines Rechtsmoduls für Claude. Der Markt erkannte, dass die 650-Millionen-Dollar-Akquisition von CoCounsel durch Thomson Reuters – im Wesentlichen ein KI-Wrapper um ihre Datenbank – gegen ein Basismodell, das Rechtsprechung direkt lesen und analysieren konnte, nicht zu verteidigen war.

Dies folgt auf den Zusammenbruch von Robin AI, einst ein Liebling der Legal-Tech-Branche. Nach einer Series-B-Finanzierung in Höhe von 26 Millionen US-Dollar konnte es keine Anschlussfinanzierung sichern und wurde Ende 2025 zum Notverkauf angeboten. Die Lektion? Benutzer werden nicht für “KI-Funktionen” bezahlen, die über veraltete Arbeitsabläufe gestreut werden, wenn sie direkt zur Quelle gehen können.

2.2 Claude erobert Excel

Im Oktober 2025 veröffentlichte Anthropic Claude for Excel und erklärte damit Microsoft Copilot den Krieg.

Dies war kein einfacher “KI-Assistent”. Finanzexperten konnten direkt in der Excel-Seitenleiste mit Claude sprechen – und ganze Arbeitsmappen von Grund auf analysieren, ändern und sogar erstellen. Stellen Sie eine Frage in natürlicher Sprache, und Claude gibt Antworten mit zellgenauen Referenzen zurück. Eine Formel ist fehlerhaft? Claude debuggt sie. Sie möchten ein Finanzszenario testen? Beschreiben Sie es, und Claude erstellt das Modell.

Noch wichtiger ist, dass Anthropic gleichzeitig 7 Echtzeit-Marktdatenanbieter angebunden hat – Aiera, Chronograph, Egnyte und andere. Das bedeutet, Claude bedient nicht nur Excel; es kann direkt auf Live-Finanzdaten zugreifen.

Wichtiges Signal: KI gibt sich nicht mehr damit zufrieden, ein “Helfer” zu sein. Sie will in den Kernarbeitsablauf des Benutzers eintreten und zum primären Treiber werden.

2.3 Der Aufstieg von OpenClaw: Lokale persönliche Assistenten gehen viral

Im krassen Gegensatz zu den Schwierigkeiten traditioneller Softwareunternehmen ist ein Open-Source-Projekt explosiv gewachsen.

OpenClaw (ehemals Clawdbot/Moltbot), eine lokal betriebene, private KI-Assistentenplattform, hatte Anfang 2026 174.000 GitHub-Sterne und über 28.000 Forks gesammelt – und allein in der ersten Woche über 145.000 Sterne mit 2 Millionen Besuchern gewonnen. CNBC beschrieb es als “weltweit für Aufsehen und Furcht sorgend”.

Was ist OpenClaw? Einfach ausgedrückt, ermöglicht es Ihnen, einen privaten KI-Assistenten auf Ihrer eigenen Hardware auszuführen – Mac mini, Linux-Server, Raspberry Pi oder sogar einem VPS. Sie senden ihm Nachrichten über Telegram, WhatsApp, Discord oder iMessage, und er führt echte Aufgaben aus – nicht nur chatten, sondern tatsächlich Dinge erledigen.

Was kann es tun?

Finanzen verwalten: Transaktionen automatisch mit hledger kategorisieren.
Aufgaben verfolgen: Linear-Issues mit persönlichen To-dos synchronisieren.
Server-Betrieb: NixOS-Konfigurationen via SSH verwalten.
Medien: Filme automatisch auf Jellyseerr anfordern.

Benutzer erstellen benutzerdefinierte Skills – einfache Markdown-Dateien –, die dem Agenten beibringen, wie man neue Werkzeuge benutzt.

Wichtiges Signal: Benutzer brauchen keine “bessere Software”. Sie brauchen einen Agenten, der die Arbeit für sie erledigt. OpenClaw hat es bewiesen – und es ist Open Source und läuft auf der eigenen Hardware des Benutzers.

3. Eine kurze Geschichte: Drei Epochen der Software

Um zu verstehen, was AgentPuter bedeutet, müssen wir die Evolution der Software betrachten.

3.1 Die Ära der lokalen Software (1980er–2000er)

Software wurde lokal installiert. Daten wurden lokal gespeichert.

Man kaufte eine CD, installierte Microsoft Office auf seinem PC. Dokumente lebten auf der Festplatte – wechselte man zu einem anderen Computer, konnte man nicht darauf zugreifen. Software war ein “Produkt”. Man bezahlte einmal, man besaß es.

Vertreter: Microsoft Office, Adobe Photoshop, AutoCAD.

Definierendes Merkmal: Leistungsstark, aber isoliert. Ihre Daten waren in einer einzigen Maschine eingeschlossen.

3.2 Die Ära von Cloud-SaaS (2000er–2020er)

Software lief in der Cloud. Der Browser war das Tor.

Keine Installation erforderlich – einfach einen Browser öffnen. Daten lebten auf Servern; wechselte man den Computer, war alles noch da. Software wurde zu einem “Service”. Man bezahlte monatlich; sie war immer verfügbar.

Vertreter: Google Docs, Figma, Notion, Slack.

Definierendes Merkmal: Bequem, aber netzwerkabhängig. Ihre Daten lebten auf den Servern von jemand anderem.

3.3 Die KI-native Ära (2020er–?)

Software, die für KI entwickelt wurde. Der Agent ist der primäre Benutzer.

Dies ist die Ära, in die wir eintreten. Software ist nicht mehr nur ein Werkzeug, das auf menschliche Bedienung wartet – sie ist eine Fähigkeit, die Agenten direkt aufrufen können. Menschen wandeln sich von “Bedienern” zu “Befehlshabern”.

Das definierende Produkt dieser Ära ist… ?

Genau das ist die Frage, die AgentPuter zu beantworten versucht.

4. Das Dilemma des Agenten: Fähig, aber heimatlos

Die heutigen KI-Agenten sind bemerkenswert fähig.

4.1 Was können Agenten tun?

Anweisungen in natürlicher Sprache verstehen: Sagen Sie ihm in einfacher Sprache, was zu tun ist, und er versteht es.
Komplexe Aufgaben zerlegen: Bei einer großen Aufgabe zerlegt er sie in kleinere Schritte und führt sie nacheinander aus.
Werkzeuge benutzen, um Arbeit zu erledigen: Im Web suchen, Dateien lesen/schreiben, APIs aufrufen, Software bedienen.
Autonome Entscheidungen treffen und sich selbst korrigieren: Wenn er auf ein Problem stößt, findet er ohne Händchenhalten einen Weg darum herum.

In Bezug auf die reinen Fähigkeiten kann ein Agent bereits wie ein Junior-Mitarbeiter fungieren. Aber hier ist das Problem –

4.2 Was fehlt den Agenten?

Kein “Körper”. Agenten können nur über APIs oder Screenshots mit Software interagieren. Sie haben keine Maus, keine Tastatur, kein eigenes Display. Um eine Software zu bedienen, muss entweder die Software eine API anbieten (die meisten tun es nicht), oder der Agent muss einen Screenshot machen, ihn analysieren, entscheiden, wo er klicken soll, den Klick ausführen, einen weiteren Screenshot machen… Eine einzige Aktion dauert Sekunden. Und sie ist fragil – die kleinste UI-Änderung kann zu einem Fehlklick führen.

Kein “Zuhause”. Jede Konversation beginnt bei Null. Die Dateien, die er letztes Mal für Sie organisiert hat? Weg. Der Forschungsbericht, bei dem er auf halbem Weg war? Verloren. Agenten haben keine persistente Umgebung – keinen “Desktop”, keine “Ordner”.

Keine “Werkbank”. Bestehende Software ist für Menschen konzipiert – schöne UIs, komplexe Interaktionen, reichhaltiges visuelles Feedback. Aber Agenten brauchen nichts davon. Sie brauchen saubere Schnittstellen, stabilen Zustand und vorhersagbares Verhalten. Was für einen Menschen “benutzerfreundlich” ist und was für einen Agenten “benutzerfreundlich” ist, sind zwei sehr unterschiedliche Dinge.

4.3 Der umständliche Status quo

Aktuelle Mainstream-Lösungen haben alle offensichtliche Einschränkungen:

Computer Use (Screenshot + Klick): Lassen Sie den Agenten den Bildschirm sehen und die Maus klicken, genau wie ein Mensch. Klingt universell, ist aber extrem ineffizient – einen Screenshot aufnehmen, ihn analysieren, entscheiden, wo geklickt werden soll, den Klick ausführen, einen weiteren Screenshot aufnehmen, um das Ergebnis zu sehen… Eine einfache Aktion dauert mehrere Sekunden. Und sie ist fehleranfällig – jede kleine UI-Änderung kann zu Fehlern führen.

MCP / Function Calling: Geben Sie dem Agenten eine API zum Aufrufen. Effizient, aber in der Abdeckung begrenzt – es funktioniert nur, wenn der Softwareanbieter eine Schnittstelle bereitstellt. Die meisten tun dies nicht, oder die Schnittstelle ist zu eingeschränkt.

Plugin-Modell: Der Agent existiert als “Plugin” innerhalb der Software. Aber dann ist der Agent ein “Gast” und die Software der “Host”. Was der Agent tun kann, liegt ganz im Ermessen der Software.

Das gemeinsame Problem bei all diesen Ansätzen: Der Agent lebt immer unter dem Dach eines anderen. Er hat kein eigenes Territorium, keine Souveränität.

5. AgentPuter: Ein dedizierter Computer für Ihren Agenten

Wenn der Agent ein Zuhause braucht, bauen wir ihm eins.

5.1 Was ist AgentPuter?

AgentPuter ist eine Computerumgebung, die für Agenten entwickelt wurde.

In dieser Umgebung ist der Agent ein Bürger erster Klasse. Software, Dateien und Schnittstellen sind alle für den Agenten konzipiert. Menschen sind Beobachter und Befehlshaber – Sie sagen dem Agenten, was er tun soll, beobachten ihn bei der Arbeit und greifen bei Bedarf ein.

Hier geht es nicht darum, menschliche Operationen zu simulieren (wie bei Computer Use). Es geht darum, Agenten-Operationen nativ zu unterstützen. Der Agent muss nicht auf einen “Bildschirm schauen”, weil es keinen Bildschirm gibt. Er muss nicht auf eine “Maus klicken”, weil er Schnittstellen direkt aufruft.

5.2 Kernphilosophie

Traditionelle Software	AgentPuter
UI für Menschen entworfen	API für Agenten entworfen + UI zur menschlichen Beobachtung
Menschen klicken zur Bedienung	Agenten rufen Schnittstellen direkt auf
Dateien lokal oder in der Cloud gespeichert	Dateien im dedizierten Arbeitsbereich des Agenten
Einmalige Konversationen	Persistenter Arbeitsbereich des Agenten

In einem Satz: Traditionelle Software ist ein Werkzeug für Menschen. AgentPuter ist ein Computer für Agenten.

5.3 Zentrale Wertversprechen

AgentPuter ist mehr als eine Liste von Funktionen. Es spielt fünf Schlüsselrollen in der Wertschöpfungskette:

1. Privacy Proxy (Die Firewall) Dies ist der wichtigste Wert von AgentPuter für die Benutzer. Sie würden Ihre Bankdaten nicht in ChatGPT einfügen, aber Sie können einem lokal laufenden AgentPuter vertrauen. Er fungiert als Middleware zwischen dem Benutzer und LLMs – bereinigt Daten, verwaltet die Autorisierung und stellt sicher, dass die Datenhoheit in den Händen des Benutzers bleibt.

2. Kontext-Manager (Das Gedächtnis) LLMs sind vergesslich; AgentPuter hat ein langes Gedächtnis. Er wandelt Ihre langlaufenden Arbeitsabläufe, persönlichen Vorlieben und Dateihistorie in strukturiertes Langzeitgedächtnis um. Bei der Interaktion mit einem LLM extrahiert er nur den für die aktuelle Aufgabe relevanten Kontext – das spart teure Token-Kosten und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit.

3. Einheitliche Schnittstelle (Der Adapter) Jede Fähigkeit in AgentPuter – von der Dokumentenverarbeitung bis zu E-Mails – ist als standardisiertes Tool verpackt, das Agenten nativ aufrufen können. Es abstrahiert die Komplexität der zugrunde liegenden APIs und lässt Agenten Fähigkeiten so natürlich aufrufen, wie ein Mensch eine Maus benutzt.

4. Persistenter Arbeitsbereich (Der Schreibtisch) Der Agent hat seinen eigenen “Desktop”. Halbfertige Dateien, gesammelte Forschungsmaterialien, Zwischenergebnisse – alles wird gespeichert. Die nächste Sitzung macht dort weiter, wo die letzte aufgehört hat.

5. Rechenschafts-Blackbox (Das Protokoll) Menschen können jederzeit sehen, was der Agent tut. AgentPuter protokolliert jede Entscheidungskette und Operation. Wenn der Agent eine sensible Aktion durchführt (z. B. eine Datei löschen, Geld senden), pausiert das System automatisch und fordert eine menschliche Bestätigung an (Human-in-the-Loop).

5.4 Lehren aus OpenClaw

Die Explosion von OpenClaw bestätigt die AgentPuter-These. Aber sie deckt auch Lücken auf – genau dort, wo AgentPuter besser sein kann:

Was OpenClaw erreicht hat	Wo AgentPuter weiter geht
Läuft lokal, datenschutzfreundlich	Ebenfalls Local-First, aber einfacher zu deployen (kein technischer Hintergrund erforderlich)
Benutzerdefinierte Skills über Markdown-Dateien	Umfangreicherer Skills-Marktplatz mit visueller Orchestrierung
Ausgelöst über Messaging-Apps	Mehrere Einstiegspunkte: Messaging, Sprache, Desktop-App, Shortcuts
Entwicklerfreundlich	Zugänglich für nicht-technische Benutzer
Einzelner Agent	Multi-Agenten-Kollaboration

OpenClaw hat bewiesen, dass die Nachfrage existiert. Die Mission von AgentPuter ist es, diese Fähigkeit für jeden zugänglich zu machen.

6. Anwendungsfälle

AgentPuter ist keine Abstraktion. So sieht es in der Praxis aus.

6.1 Büroarbeit

Traditionell: Sie öffnen Word, um ein Dokument zu schreiben, Excel, um eine Tabelle zu erstellen, Outlook, um E-Mails zu senden. Jede Anwendung erfordert Ihre manuelle Bedienung.

Claude Excel-Ansatz: Sie verwenden einen KI-Assistenten in Excel, um Daten zu analysieren. Aber alles andere? Immer noch manuell.

AgentPuter-Ansatz: Sie sagen dem Agenten: “Stelle die Verkaufsdaten der letzten Woche in einem Bericht zusammen und sende ihn an meinen Manager.” Der Agent holt die Daten, führt Analysen durch, schreibt den Bericht, formatiert ihn und sendet die E-Mail. Sie überprüfen nur das Endergebnis.

Der Unterschied: Claude Excel ist “KI, die in Software eindringt”. AgentPuter ist “Software, die um den Agenten herum konzipiert ist”. Ersteres ist eine Verbesserung; letzteres ist ein Paradigmenwechsel.

6.2 Recherche

Traditionell: Dutzende von Browser-Tabs öffnen, in eine Notiz-App kopieren und einfügen, manuell organisieren und zusammenfassen.

AgentPuter-Ansatz: Sie sagen: “Recherchiere die Markttrends für Elektrofahrzeuge 2025.” Der Agent sucht autonom, liest Artikel, extrahiert die wichtigsten Punkte und erstellt einen Bericht. Er hat sein eigenes “Forschungsnotizbuch” – sowohl der Prozess als auch die Ergebnisse werden gespeichert und sind für Nachfragen bereit.

6.3 Entwicklung

Traditionell: Sie schreiben Code, führen Tests durch, beheben Fehler, deployen. Jeder Schritt erfordert Ihre Aufmerksamkeit.

AgentPuter-Ansatz: Der Agent hat seine eigene Entwicklungsumgebung und sein eigenes Code-Repository. Sie beschreiben die Anforderungen; er schreibt Code, führt Tests durch und behebt Fehler. Er fragt Sie, wenn er nicht weiterkommt, erledigt aber den größten Teil der Arbeit selbstständig.

6.4 Kreativarbeit

Traditionell: Drag-and-Drop in Figma, Ebenen in Photoshop anpassen, Pixel für Pixel.

AgentPuter-Ansatz: Der Agent hat seine eigene “Leinwand” und “Asset-Bibliothek”. Sie beschreiben das gewünschte Ergebnis; er generiert einen ersten Entwurf, iteriert und speichert Versionen. Sie agieren als Creative Director; der Agent agiert als Designer.

7. AgentPuter im Vergleich zu bestehenden Ansätzen

Dimension	Computer Use	MCP / Plugins	Claude Excel	OpenClaw	AgentPuter
Interaktion	Screenshot + Klick	API-Aufrufe	Sidebar-Chat	Nachrichten-Trigger	Native Agenten-Schnittstelle
Effizienz	Niedrig	Mittel	Mittel-hoch	Hoch	Hoch
Persistenz	Keine	Begrenzt	Begrenzt	Ja (lokal)	Vollständiger Arbeitsbereich
Sichtbarkeit für Menschen	Sichtbar, aber schwer verständlich	Nicht sichtbar	Sichtbar	Teilweise sichtbar	Sichtbar und verständlich
Abdeckung	Theoretisch universell	Herstellerabhängig	Nur Excel	Erweiterbar durch Skills	Speziell für Agenten entwickelt
Deployment	Cloud	Cloud	Cloud	Auf dem Gerät	Local-First
Benutzerhürde	Niedrig	Mittel	Niedrig	Hoch (technisch)	Niedrig

Zusammenfassung:

Computer Use ist die universelle, aber ineffiziente Ausweichlösung
MCP / Plugins hängen von der Öffnung durch die Anbieter ab und haben eine begrenzte Abdeckung
Claude Excel ist ein leistungsstarker Durchbruch in einem einzelnen Punkt, aber nur für Excel
OpenClaw hat die richtige Richtung, aber die Einstiegshürde ist zu hoch
AgentPuter kombiniert die Philosophie von OpenClaw mit dem Ziel der Zugänglichkeit

8. Technische Architektur

8.1 Gesamtarchitektur: Der Knotenpunkt der Wertschöpfungskette

Die Architektur von AgentPuter ist nicht nur ein Schichtendesign – sie ist eine Middleware, die unscharfe menschliche Absichten mit deterministischen digitalen Ausgaben verbindet. Sie abstrahiert komplexe API- und Umgebungsdetails nach unten und präsentiert nach oben einfache, natürliche Interaktionsschnittstellen.

Benutzer-Eingangsschicht: Unterstützt mehrere Möglichkeiten, Ihren Agenten auszulösen – Messaging-Apps (Telegram, WhatsApp, iMessage), Sprachassistenten, Desktop-Anwendungen, System-Shortcuts und direkte API-Aufrufe.

Orchestrierungsschicht: Das “Gehirn” von AgentPuter. Nach dem Empfang der Benutzerabsicht plant es die Aufgabe, zerlegt sie in ausführbare Schritte, weist Fähigkeitsmodule zu und verwaltet den Gesamtzustand.

Ausführungsschicht: Konkrete Fähigkeitsmodule, einschließlich Dokumentenverarbeitung, Tabellenkalkulationen, E-Mail, Webzugriff, Codeausführung, Kalenderverwaltung, Dateioperationen und APIs von Drittanbietern. Unterstützt auch einen Skills Market.

Persistenzschicht: Das “Gedächtnis” des Agenten – Dateisystem, Zustandsdatenbank und Vektorspeicher. Alles verschlüsselt und Local-First.

8.2 Auth-Persistenzsystem

Der Schlüssel zur Lösung des Problems “bei jedem Neustart neu autorisieren”.

Sichere Speicherung: Alle Anmeldeinformationen werden verschlüsselt gespeichert, niemals im Klartext
Automatische Erneuerung: Unterstützt den OAuth 2.0 Refresh Token-Mechanismus; Tokens werden vor Ablauf automatisch erneuert
Zustandsprüfungen: Überprüft regelmäßig den Auth-Status, benachrichtigt den Benutzer proaktiv bei Problemen
Geringste Privilegien: Fordert nur die für die Aufgabe erforderlichen Berechtigungen an

8.3 Engine zum Verständnis von Dokumentstrukturen

Lässt Agenten Dokumente wirklich “verstehen” – nicht nur als reinen Text behandeln.

Strukturelles Parsen: Erkennt Überschriftenhierarchie, Absatzgrenzen, Listenstrukturen
Tabellenverständnis: Identifiziert Kopfzeilen, Datenzeilen und verbundene Zellen
Stilbewusstsein: Versteht semantische Stile wie “Überschrift 1”, “Textkörper” und “Zitat”
Inkrementelle Bearbeitung: Ändert Dokumente unter Beibehaltung der ursprünglichen Formatierung und Struktur

8.4 System zur Rückgängigmachung von Operationen

Stellt sicher, dass Agentenoperationen umkehrbar sind – Benutzer können immer “rückgängig machen”.

Operationsprotokoll: Zeichnet detaillierte Informationen für jede Aktion auf
Zustands-Snapshots: Speichert vollständige Zustands-Snapshots an wichtigen Kontrollpunkten
Selektives Rollback: Kann zu jedem historischen Zustand zurückkehren
Schutz vor irreversiblen Aktionen: Aktionen wie das Senden von E-Mails oder API-Aufrufe erfordern eine Bestätigung

8.5 Framework für die Kollaboration mehrerer Agenten

Unterstützt die Zusammenarbeit mehrerer Agenten im selben Arbeitsbereich bei komplexen Aufgaben.

Rollenspezialisierung: Verschiedene Agenten bearbeiten verschiedene Aufgabentypen
Geteilter Kontext: Zwischenergebnisse werden über einen gemeinsamen Arbeitsbereich weitergegeben
Nachrichtenbasierte Kommunikation: Agenten koordinieren sich über Nachrichtenwarteschlangen
Konfliktlösung: Sperr- und Zusammenführungsmechanismen, wenn mehrere Agenten dieselbe Ressource ändern

8.6 Deployment: Local-First + Cloud optional

Local-First: Standardmäßig läuft AgentPuter lokal auf dem Gerät des Benutzers. Die Daten verlassen niemals die Kontrolle des Benutzers.

Cloud optional: Benutzer können einen Cloud Pod für 24/7-Betrieb, geräteübergreifende Synchronisierung und die Auslagerung rechenintensiver Aufgaben aktivieren.

9. Ausblick: Die zukünftige Form von Software

Jeder wird sein eigenes Team von Agenten haben. Nicht einen Agenten – viele. Einige sind hervorragend im Schreiben, andere in der Datenanalyse, wieder andere im Design. Sie arbeiten in Ihrem AgentPuter zusammen und erledigen alle Arten von Aufgaben.

Software wird zur “Fähigkeit” des Agenten. Office ist keine Anwendung mehr, die Sie benutzen – es ist eine Fähigkeit, die Ihr Agent besitzt. “Mein Agent kann Excel” – so natürlich wie “mein Mitarbeiter kann Excel”.

Menschen wandeln sich von Bedienern zu Befehlshabern. Sie müssen nicht mehr wissen, wie man einen SVERWEIS in Excel schreibt. Sie müssen nur wissen, welches Ergebnis Sie wollen.

Benutzer brauchen keine “bessere Office-Software”. Sie brauchen einen Agenten, der ihre Arbeit erledigen kann – und dieser Agent braucht einen eigenen Computer.

Unsere Mission: Jedem seinen eigenen AgentPuter geben, damit KI-Agenten wirklich 24/7 in Ihrem Auftrag arbeiten können.

10. Fazit: Vom Bediener zum Befehlshaber

Am Vorabend der Software-Revolution liegt die größte Chance in der Neudefinition der Mensch-Computer-Interaktion.

In der PC-Ära waren Menschen Bediener. Wir waren die CPU. Wenn wir müde wurden, hörte die Arbeit auf. In der KI-Ära sollten Menschen Befehlshaber sein. Agenten sind die digitale Belegschaft. AgentPuter ist die 24/7-Fabrik.

AgentPuter ist nicht nur ein Produktname. Es ist ein neues mentales Modell:

Mensch (CEO) → AgentPuter (Digitale Fabrik) → Arbeitsprodukt (Lieferung)

Der Zusammenbruch der Legal-Tech-Aktien. Claudes Invasion in Excel. Die Explosion von OpenClaw. Diese drei Ereignisse sagen uns: Die Revolution hat begonnen. Ihr Agent verdient einen eigenen Computer.

Referenzen & Weiterführende Lektüre

Anthropic führt Claude KI für Finanzen ein, integriert mit Excel (VentureBeat, Okt. 2025)
Ist der Zusammenbruch von Robin.AI ein Zeichen für eine Legal-Tech-KI-Blase? (GeekLawBlog, Nov. 2025)
Von Clawdbot zu OpenClaw: Treffen Sie den KI-Agenten, der weltweit für Aufsehen und Furcht sorgt (CNBC, Feb. 2026)
Thomson Reuters-Aktien fallen um 30%+ inmitten von Fragen zu KI-Produkten (Business Insider, Nov. 2025)