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Madhu Guru
Product Leader bei Google - Gemini
Das Design von Agenten erfordert ähnliche grundlegende Prinzipien wie das Design von traditioneller Software - geringere kognitive Belastung, Vertrauen der Nutzer aufbauen, Beobachtbarkeit - nur dass diese viel wichtiger sind, da Agenten auf einem viel größeren Bereich deines Lebens und deiner Arbeit agieren können. 
Sie sind massive Hebel - sowohl nach oben als auch nach unten - daher ist das Design von großer Bedeutung.
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AI beschleunigt das Produkt-Bloat.
Teams können Funktionen 10x schneller bereitstellen, also tun sie es - ohne zu fragen, ob sie es sollten.
Ergebnis: Frankenstein-Produkte mit anmontierten Funktionen, kein kohärentes Design, hohe kognitive Belastung.
AI gibt dir 80%. Deine Aufgabe sind die verbleibenden 20%: echte Benutzerprobleme mit elegantem Design lösen.
Geschwindigkeit ist reichlich vorhanden. Handwerk ist rar.
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Als Produktentwickler liegt Ihr Alpha darin, die Aufgaben-Einheit anzusprechen, die 6 Monate in der Zukunft liegt für Modelle.
Aaron hat recht, so haben wir Modelle angegangen - schrittweise wachsende Aufgabenkomplexität.
e.g. Code-Vervollständigung -> Code-Blöcke (generieren, debuggen, optimieren) -> ganze Dateien -> mehrere Dateien -> Agenten -> Multi-Agenten-Systeme
Ähnliches Muster bei anderen Modellfähigkeiten.

Aaron Levie4. Okt. 2025
Was an KI-Agenten interessant ist, ist, dass die Einheit einer Aufgabe im Laufe der Zeit einfach weiter wachsen wird. 
In der Programmierung sind wir in den letzten 2 Jahren von der automatischen Vervollständigung von ein paar Codezeilen pro Sekunde zu dem Schreiben von Hunderten oder Tausenden von Codezeilen in Minuten, bis hin zu Zehntausenden von Codezeilen über Stunden übergegangen. Der gleiche Trend geschieht gerade in den meisten anderen Bereichen der Wissensarbeit.
Außerhalb des Bereichs fragen sich einige vielleicht: "Warum wird KI nicht günstiger oder schneller?" Doch jeder in der Branche weiß, dass wir jetzt in der Lage sind, mehr Rechenleistung auf ein Problem zu werfen, um das nächste schwierigere zu lösen.
Sobald wir denken, dass wir einen optimalen Punkt in Bezug auf Qualität, Preis und Geschwindigkeit erreicht haben, erweitert sich das Potenzial der Anwendungsfälle, während wir mehr Durchbrüche bei Modellen erzielen. Das letzte Problem, das wir lösen konnten, erscheint im Vergleich trivial, und wir sind bereits bei der nächsten komplexen Aufgabe.
Diese Dynamik wird wahrscheinlich in absehbarer Zukunft weiter bestehen, da wir uns noch lange nicht auf dem Höhepunkt der Fähigkeiten befinden, sodass die Aufgaben-Einheiten einfach weiter wachsen werden.
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