KI-Agenten in Android Studio, Elvis gegen Anthropic, Microsofts Capex-Dämpfer (29.10.2026)

Hallo, hier ist Maya von KI Kompakt. Heute geht es um KI-Agenten, die in die Entwicklungswerkzeuge einziehen. Um Microsoft, das beim Rechenzentrumsbau auf die Bremse tritt. Und um Anthropic, das gleich an zwei Fronten Druck bekommt. Dazu gibt es einen Tipp für alle, die ihren Chatbot lieber zu Hause laufen lassen. Fangen wir bei Google an. Auf dem Android Dev Summit hat das Unternehmen Android Studio Rabbit 2 vorgestellt. Die wichtigste Neuerung heißt "Bring Your Own Agent". Über das Agent Client Protocol lassen sich mehr als 40 Coding-Agenten einbinden. Darunter Claude, Codex und Googles eigenes Antigravity. Google setzt also nicht nur auf Gemini, sondern macht die Entwicklungsumgebung zur offenen Bühne für die Konkurrenz. Das ist eine ziemlich klare Ansage. Die Plattform soll das Zentrum bleiben, egal welches Modell im Hintergrund arbeitet. Dazu kommen ein erweitertes Android CLI und über 30 Android Skills. Die Zahlen, die Google nennt, sind interessant. Bei UI-Aufgaben mit gerenderten Compose-Vorschauen im Terminal waren Agenten in internen Tests 77 Prozent schneller. Sie verbrauchten bis zu dreimal weniger Tokens. In einem A/B-Test mit Claude Opus 5.5 fanden und behoben die Agenten Speicherlecks fast doppelt so schnell, bei rund 25 Prozent weniger Token-Verbrauch. Wichtig dabei: Das sind Googles eigene Messungen. Trotzdem zeigt es, wohin die Reise geht. Es zählt nicht mehr nur das Modell, sondern die Werkzeuge drumherum. Auch ein neues Leaderboard gibt es. Android Bench 2.0 bewertet Sprachmodelle anhand mehrtägiger Entwicklungsaufgaben. Nach Funktionalität, Zeitaufwand und Kosten. Das ist praxisnäher als viele klassische Benchmarks. Dazu gibt es Change Review, eine Code-Überprüfung, die ausstehende Änderungen analysiert und Fehlerberichte erstellt. Für Apps selbst gibt es neue Schnittstellen. Eine Agentic API auf Basis von Gemini Nano 4 soll Agenten direkt in Apps und Systeme bringen. Die AppFunctions API geht in die Beta. Sie funktioniert als Tool-Calling-Schicht auf Basis des Model Context Protocol. Agent-to-UI für Jetpack Compose startet als Alpha. In der Gemini-App sind schon über 50 Integrationen von Partnern wie Adobe, Peloton und Experian aktiv. In den kommenden Wochen sollen sie auch in der Websuche auftauchen. Für Entwickler heißt das: Wer Apps baut, sollte sie jetzt für Agenten sichtbar machen. Denn bald bedienen nicht nur Menschen die Oberfläche. Und noch ein Hardware-Happen. Gemeinsam mit XREAL zeigt Google die kabelgebundene Datenbrille XREAL AURA auf Android-XR-Basis. Sie wiegt unter 95 Gramm, hat 70 Grad Sichtfeld und nutzt Qualcomms Snapdragon Reality Elite in einem externen Gehäuse. Sie kostet 1.099 US-Dollar, die Auslieferung soll Mitte November beginnen. Das Jetpack XR SDK, die Emulatoren und der Engine Hub für Unity, Godot und Unreal sind inzwischen stabil. Zweites Thema: Microsoft. Der Konzern hat seine Prognose für die Investitionsausgaben im Kalenderjahr 2026 von 175 auf 170 Milliarden US-Dollar gesenkt. Das ist selten. Fast alle anderen Cloud-Konzerne erhöhen ihre KI-Ausgaben Schritt für Schritt. Der Grund laut Finanzchefin Amy Hood: Einige Verträge über GPU-as-a-Service mit Drittanbietern sind in die zweite Hälfte des Geschäftsjahres gerutscht. Die Kapazitäten stehen also später bereit als gedacht. Die Ausgaben sollen dann wieder anziehen. Das ist also keine Kehrtwende, sondern eine Verschiebung. Und die Zahlen sprechen nicht für Nachfrageschwäche. Der Umsatz stieg im Quartal um 19 Prozent auf 92,3 Milliarden Dollar. Azure wuchs um 48 Prozent auf mehr als 33 Milliarden und übertraf die Erwartungen der Wall Street. Die Aktie legte nachbörslich um etwa 3 Prozent zu. Interessant ist der Hintergrund. Verzögerungen bei KI-Rechenzentren gehen zuletzt häufig auf Strommangel und lokalen Widerstand zurück. Es fehlt also nicht nur an Chips und Geld, sondern an Netzanschlüssen und Akzeptanz vor Ort. Für Unternehmen, die auf Cloud-KI setzen, heißt das: Rechenleistung bleibt knapp. Wer plant, sollte Puffer einkalkulieren. Jetzt zu Anthropic. Die Firma hat gerade ein ungemütliches Doppelpack. Zuerst das Urheberrecht. Die Rechteinhaber von 274 Elvis-Presley-Songs haben vor einem Bundesgericht in Nordkalifornien Klage eingereicht. Dahinter stehen unter anderem die Authentic Brands Group, Musikverlage und Trusts. Der Vorwurf: Anthropic habe die Songs ohne Genehmigung zum KI-Training genutzt. Außerdem habe es technische Schutzmaßnahmen umgangen und Urheberrechtsangaben entfernt oder verändert. Gefordert werden rund 41 Millionen Dollar, knapp 150.000 Dollar pro Song. In der Klageschrift heißt es, Anthropic habe sein Geschäftsmodell auf Urheberrechtsverletzungen gebaut. Anthropic weist das zurück und will sich wehren. Der Fall steht nicht allein. Vergangene Woche klagte bereits Reservoir. Im Januar hatte Universal Music auf drei Milliarden Dollar geklagt. Anthropic beruft sich auf Fair Use, eine US-Regel, die bestimmte Nutzungen ohne Erlaubnis gestattet. Ob das beim Musiktraining trägt, ist offen. Einen anderen Weg geht die KI-Musikfirma Suno. Sie hat sich mit Warner Music, BMG und Believe auf lizenzierte Trainingsdaten für ihre neuen Modelle geeinigt. Das zeigt zwei mögliche Linien: streiten oder lizenzieren. Für Unternehmen, die KI-Modelle einsetzen, wird die Herkunft der Trainingsdaten damit zum echten Risikofaktor. Das zweite Anthropic-Thema ist die Sicherheit. Das Start-up Cathedral ist im Rahmen von Anthropics Bug-Bounty-Programm mit KI-Agenten in interne Systeme des Labors eingedrungen. Und zwar über externe Business-Software. Cathedral wurde von früheren Mitarbeitern des US-Kostensenkungsgremiums DOGE gegründet und verkauft KI-gestützte Sicherheitswerkzeuge. Laut Berichtsentwurf, den die Washington Post einsehen konnte, fanden die Forscher in unter zwölf Stunden Zugangswege. Zu Meeting-Transkripten, Gehaltsdaten, Jobangeboten und Slack-Nachrichten. Anthropic bestätigt den Zugriff auf begrenzte Vertriebs-, Personal- und IT-Daten. Es bestreitet aber, dass Claude-Chats, Quellcode oder Modellgewichte betroffen waren. Beim Rest gehen die Darstellungen auseinander. Anthropic sagt, der Angriff habe mehrere Tage gedauert. Cathedral sei erst nach erfolglosen Versuchen gegen eigene Systeme auf Drittanbieter-Software ausgewichen. Red-Teamer Logan Graham sagt, Cathedral habe zwei Schwachstellen genutzt, aber nur eine gemeldet. Das Ausnutzen von Drittanbietern und der Datenabruf hätten die Safe-Harbor-Zusage des Programms überschritten. Cathedral sieht sich dagegen im Rahmen üblicher Standards der Sicherheitsforschung. Der frühere OpenAI-Mitarbeiter Will Depue behauptet, es habe sogar vollen Administrator-Zugriff auf den Slack-Workspace gegeben. Graham nennt das falsch. Anthropic sagt, es habe die Zugänge am Tag der Entdeckung geschlossen, die Drittanbieter-Programme bis zur Reparatur abgeschaltet und US-Bundesbehörden informiert. Die Einordnung: Der Fall zeigt, dass KI-Agenten Angreifer schneller machen. Und dass die Schwachstelle oft nicht im eigenen Modell liegt, sondern in der Software drumherum. Außerdem ist offen, wo bei Bug-Bounty-Programmen die Grenze verläuft, wenn Agenten autonom suchen. Diese Regeln müssen Unternehmen jetzt klarer fassen. Zum Schluss ein praktischer Tipp. t3n hat Anything LLM im Praxistest ausprobiert. Die Anwendung soll als Ersatz für ChatGPT dienen und komplett offline laufen. Der Beitrag ist als Anleitung gedacht, mit der Leser ihren eigenen KI-Chatbot lokal aufbauen. Für alle, die sensible Daten nicht in die Cloud schicken wollen, ist das ein spannender Ansatz. Gerade im Mittelstand, wo Datenschutz oft die Bremse ist. Was bleibt von heute? KI-Agenten werden zum Standardwerkzeug, und Google öffnet dafür sogar die Türen für Claude und Co. Gleichzeitig hängt alles an Rechenleistung, Strom und Vertrauen. Dazu kommen offene Fragen bei Urheberrecht und Sicherheit. Wer KI einsetzt, muss beides im Blick behalten: Tempo und Absicherung. Das war's für heute. Ich freue mich auf morgen. Und noch ein Hinweis: Dieser Podcast ist vollständig KI-generiert. Alle Quellen und Hintergründe findest du auf unserer Website.