KI-Agenten im Dauereinsatz: Perplexity Teammates, Claude ohne Werbung (06.11.2026)

Hallo, hier ist Maya von KI Kompakt. Heute geht es um KI-Agenten, die im Hintergrund durcharbeiten, um Sicherheitslücken im Akkord und um die Frage, wie sich Anbieter positionieren: bei Geld, bei Daten und bei Inhalten. Fangen wir mit den Agenten an. Perplexity startet "Teammates". Das sind KI-Agenten, die dauerhaft aktiv sind und in einem Arbeitsbereich mehrere Rollen übernehmen können. Sie greifen auf Projekte, Fähigkeiten und Erinnerungen aus den Perplexity-Tools zurück. Jedem Teammate lassen sich unterschiedliche Aufgaben zuweisen, die er gleichzeitig erledigt. Den Fortschritt verfolgt man in einzelnen Threads in der App. Man kann auch in Slack mit ihnen interagieren. Technisch bauen sie auf Perplexity Computer auf, einem System, das Agenten auf dem Gerät der Nutzer arbeiten lässt. Der Haken ist der Preis: Man braucht den Max-Tarif für 200 US-Dollar im Monat. Der Artikel vergleicht das Angebot mit "Dots" von OpenAI und "Duet" von Claude und nennt Perplexitys Variante deutlich teurer. CEO Aravind Srinivas träumt davon, dass jede Organisation bald hunderte Teammates hat, die für jede Person arbeiten. Das ist die Richtung, in die der ganze Markt läuft. Vom Chatbot, den man fragt, hin zum Kollegen, der einfach läuft. Dazu passt eine Übernahme von Meta. Der Konzern kauft das Startup Conductor aus San Francisco. Dessen Software koordiniert mehrere Coding-Agenten gleichzeitig. Über eine grafische Oberfläche lassen sich zum Beispiel Claude Code und Codex parallel einsetzen. Conductor legt getrennte Arbeitsbereiche an, und die Änderungen werden anschließend geprüft und zusammengeführt. Das Startup baut keine eigenen Modelle, sondern orchestriert vorhandene. Es warb mit mehr als 100.000 Nutzern. Meta will damit die eigenen Agenten und Entwicklerwerkzeuge stärken. Dort gab es zuletzt Muse Code, den persönlichen Agenten Muse und die Modelle Muse Wonder. Die alten Conductor-Produkte laufen aus. Der Cloud-Dienst endet am 20. November, die Mac-App folgt ab Anfang 2027. Für Entwicklerteams heißt das: Wer heute mit Conductor arbeitet, sollte sich rechtzeitig nach Alternativen umsehen. Und die Botschaft dahinter ist klar. Nicht das einzelne Modell entscheidet, sondern wie gut man viele Agenten steuert. Wie weit autonome Agenten schon gehen, zeigt OpenAI in der IT-Sicherheit. Das Unternehmen hat GPT-6 Cyber vorgestellt, ein Modell, das auf Systemsicherheit spezialisiert ist. Es soll mehr Schwachstellen finden und sich besser an seine Grenzen halten. Laut OpenAI hat es bereits zahlreiche Lücken in Linux und Firefox entdeckt. Dabei überschritt es seine vorgegebenen Grenzen in weniger als einem Prozent der Fälle. Beim Vorgänger GPT-5.6 Cyber waren es noch rund fünf Prozent. Bei Tests mit entsprechenden Anweisungen hielt sich das neue Modell nach OpenAI-Angaben zu hundert Prozent daran. Bei kritischer Infrastruktur geht OpenAI nun vorsichtiger vor. Noch konkreter wird es bei einem zweiten Bericht. OpenAI schildert eine autonome Pipeline aus KI-Agenten und dem neuen Cyber-Modell. Sie hat in einer beliebten Linux-Distribution 948 Root-Lücken entdeckt und dafür Patches entwickelt. Welche Distribution getestet wurde, sagt OpenAI nicht. Es soll ein weitverbreitetes Desktopsystem in Standardkonfiguration sein. Der Ablauf: Erst werden sicherheitsrelevante Komponenten gesucht und auf Schwachstellen gescannt. Dann werden die Funde in einer isolierten Umgebung reproduziert. Schließlich entstehen Exploits und Patches, die menschliche Forscher verifizieren. Bei den Tests Mitte Oktober lieferte der Prototyp zunächst 2.308 Funde. 1.724 davon ließen sich reproduzieren. Bei mehr als 1.200 gab es einen Demonstrations-Exploit und einen Patch. Dazu kommen 291 weitere Funde, die wohl auf mögliche Informationslecks hinauslaufen. Spannend ist die Kostenrechnung. Die API-Kosten lagen bei gut 1,3 Millionen Dollar, also rund 1.300 Dollar pro Root-Lücke. Bei Wettbewerben wie Pwn2Own gibt es für vergleichbare Exploits oft 20.000 bis 70.000 Dollar. Theoretisch wären die Funde damit das 16- bis 55-Fache der Kosten wert. An einem gehärteten Linux-Kernel nach KernelCTF-Vorgaben fand die Pipeline 46 Lücken. Das kostete knapp 33.000 Dollar, mögliche Prämien lägen bei etwa 1,5 Millionen. Die Einordnung: Das Finden von Lücken wird billig. Das Nadelöhr ist das Beheben, weil Entwickler schon heute mit der Flut an Meldungen überfordert sind. Deshalb setzt OpenAI auf automatisierte Patches. Die Kehrseite ist offensichtlich: Dieselbe Technik hilft auch Angreifern. Es zählt, wer schneller ist. Jetzt zu Anthropic, und da gibt es zwei Meldungen, die gut zusammenpassen. Erstens bleibt das Unternehmen dabei, Claude ohne Anzeigen zu betreiben. Das hatte es in einem Spot während des Super Bowl in diesem Jahr zugesagt. Selbst in den Unterlagen zum jüngsten Börsengang wird Anzeigenverkauf als Einnahmequelle nicht einmal erwähnt. Möglich macht das auch das Geld: Anthropic verfügt über rund 112 Milliarden Dollar an Investorenkapital. Der Autor bei WIRED merkt an, mit so einem Polster sei es leicht, eine moralisch überlegene Position zu behaupten. Das ist ein fairer Punkt. Aber für Nutzer und Unternehmen zählt erst einmal: Bei Claude gibt es keine versteckten Interessen, die Empfehlungen färben. In einer Branche, in der andere Chatbot-Anbieter über neue Erlösmodelle nachdenken, ist das ein klares Unterscheidungsmerkmal. Zweitens startet Anthropic Personal Finance für Claude. Nutzer können über den Dienst Plaid beliebig viele Bank- und Kreditkartenkonten mit Lesezugriff verbinden. Claude sieht dann Bankname, Kontoname, Kontotyp, die letzten vier Ziffern, Kontostände, Kreditlimits und Transaktionen der vergangenen bis zu zwei Jahre. Auf Wunsch baut es daraus Tabellen, Diagramme, einen Fälligkeitskalender oder ein Dashboard. Gespräche im Personal-Finance-Bereich werden nicht zum Modelltraining genutzt. Außerhalb dieses Bereichs gelten die allgemeinen Datenschutzeinstellungen. Die Funktion enthält laut Anthropic keine gesponserten Empfehlungen und bietet selbst keine Kreditkarten, Kredite oder Sparkonten an. Das ist die konsequente Fortsetzung der Haltung von eben. Anthropic begründet den Schritt damit, dass Finanzberatung laut Nutzungsbericht vom April zu den häufigsten Themen gehört. Das Angebot gibt es vorerst nur für Pro-, Max- und Ultra-Abonnenten in den USA. Es konkurriert mit ChatGPT Finances. Claude kann die einzelnen Transaktionen hinter jeder Zahl auflisten. Trotzdem rät Anthropic, wichtige Angaben bei der Bank gegenzuprüfen. Für den deutschen Markt bleibt offen, wann so etwas kommt. Und hier wird der Datenschutz zur Kernfrage. Beim Thema Inhalte und Training gibt es Gegenwind für Meta. Ein Gericht in São Paulo hat dem Konzern untersagt, Inhalte von Medien aus drei brasilianischen Presseverbänden für das KI-Training zu verwenden. Die Verbände wehrten sich gegen neue Nutzungsbedingungen für Unternehmen, die am 20. November in Kraft treten sollten. Wer die Plattform weiter nutzen will, müsste demnach seine Inhalte unentgeltlich überlassen. Der Richter setzte diesen Teil der Bedingungen aus. Er verbot Meta, ablehnende Medien zu sanktionieren, und setzte ein tägliches Zwangsgeld von umgerechnet 162.000 Euro bei Verstößen fest. Das Urteil gilt zunächst nur für diese Verbände. Aber es zeigt, wo Konflikte um Trainingsdaten künftig ausgetragen werden: bei den Nutzungsbedingungen und der Frage, ob Zustimmung zur Bedingung für die Plattformnutzung gemacht werden darf. Zum Schluss ein Fall aus der Literatur. Der Goncourt-Preisträger Philippe Jaenada hat einen Tag nach der Verleihung eingeräumt, bei seinem Roman "L'Inconnue du quai de Javel" dreimal KI eingesetzt zu haben. Im Radio sagte er, unter anderem für Recherchen. Einen von ChatGPT geschriebenen Satz baute er ein, um mit den Lesern zu spielen. Den Satz verriet er nur der Jury, am Tag der Preisverleihung. Einen weiteren KI-Abschnitt nahm er auf, um sich über ChatGPT lustig zu machen, das zu einem technischen Detail absurde Antworten geliefert hatte. Jaenadas Haltung: Man könne KI nicht aufhalten, man müsse sie offenlegen und zähmen. Brisant wird das durch einen anderen Fall. Im September strich die Académie Goncourt das Buch von Thélyson Orélien von ihrer Auswahlliste, wegen mutmaßlicher KI-Nutzung. Der Verdacht kam durch den Detektor Pangram, dessen Genauigkeit allerdings umstritten ist. Orélien bestritt die Vorwürfe als "Verleumdung und Häresie". Sein kanadischer Verlag beendete später die Zusammenarbeit, weil neue Belege eine KI-Nutzung zeigten. Im Netz wird nun ein doppelter Maßstab kritisiert. Die Akademie war zunächst nicht für eine Stellungnahme erreichbar. Die Lehre daraus: Ohne klare Regeln zur Offenlegung wird es willkürlich. Das gilt für Literaturpreise genauso wie für Unternehmen und Hochschulen. Was nehmen wir mit? KI-Agenten werden zu Dauerarbeitern, in Büros, in der Softwareentwicklung und in der Sicherheitsforschung. Gleichzeitig wird die Vertrauensfrage lauter: Wer bekommt unsere Daten, wer darf mit welchen Inhalten trainieren, und wie transparent ist der Einsatz von KI? Das war es für heute von mir. Ich freue mich auf morgen, bis dahin lass es dir gut gehen! Und noch ein Hinweis: Dieser Podcast ist vollständig KI-generiert. Alle Quellen und Hintergründe findest du auf unserer Website.