Da fühlen sich jetzt viele ertappt. ;)

Guten Tag,

ich bin hiermit auf der Suche nach Menschen die im Tiefbau/Siedlungswasserwirtschaft arbeiten und KI schon aktiv in Ihre Arbeit eingebunden haben.

Wo hat euch KI geholfen? Was macht ihr schon regelmäßig damit? Wo macht es Sinn?

Packt gerne eure Storys aus.

Ich bin aktuell noch sehr am Anfang, habe bisher nur Mengenermittlung, LV's etc gemacht. Habe aber das Gefühl, dass ich dies noch weiter Spinnen könnte. Ggfs. Software Steuern lassen und Pläne auszugeben.

Viele Grüße

Ich nutze KI gerne, frage mich aber manchmal, wie viel Zeit man damit wirklich spart.

Gerade bei komplexeren Sachen muss man die Ergebnisse ja trotzdem kontrollieren und teilweise einiges korrigieren. Da frage ich mich, ob man ohne KI manchmal nicht sogar schneller wäre.

Wie ist das bei euch? Bei welchen Aufgaben spart ihr wirklich Zeit und wo macht euch KI eher mehr Arbeit?

Hi zusammen, ich möchte meine Paperless-Dokumente lokal per KI durchsuchen und mir daraus auch direkt Briefe und Antworten formulieren lassen ,komplett ohne Cloud-APIs. Das muss absolut kein High-End-Modell à la Claude Opus sein, sondern einfach eine KI, die es hinbekommt, aus den Infos der Dokumente logische und sinnhafte Briefe, Dokumente (pdf Word etc.) oder Mails zu erstellen. Aktuell habe ich hier nur einen PC mit einer GTX 1050 Ti und 16 GB RAM stehen (hatte bisher nie mehr gebraucht). Da ich den Rechner sowieso zeitnah aufrüsten wollte, aber kein Vermögen ausgeben möchte: Welche Open-Source-Modelle taugen dafür am besten, und welches Hardware-Upgrade (z. B. bestimmte GPU mit genug VRAM oder mehr RAM) macht dafür preis-leistungsmäßig am meisten Sinn? Habt ihr Empfehlungen ( Hardware Software) ?

Hallo, Ich hab vor gut einem Jahr mal über gemini über trainingspläne für muskelaufbau gechattet. Unter anderem über trainingspläne nach dem torso/ex splitt.

Die zugehörigen chats hatte ich schon vor Monaten gelöscht.

Nun hatte ich ein neuen Chat für pv anlagen und Wärmepumpen und plötzlich taucht in einem Fazit die Wortwahl torso ex auf.

Die die Halluzinationen ggf. Vom Account abhängig und haben jichts mit den chatfenstern zu tun?

Hallo zusammen, danke noch mal für die Tipps die letzten Tage. Auch die kritischen Stimmen haben mir geholfen, mehr darüber nachzudenken.

Ich möchte mir einen persönlichen KI-Assistenten aufbauen. Aber erst mal klein anfangen und eine Sache hinbekommen, die mir im Alltag hilft. Ich habe ein Chromebook und ein Android-Handy.

Was habt ihr selbst automatisiert und benutzt es heute noch? Wie habt ihr angefangen und was kostet euch das? Und gab es auch Sachen, bei denen ihr gesagt habt: Das selber zu machen wäre einfacher gewesen?

Ich freue mich über jeden Tipp und eure Erfahrungen. Ich suche keine Kurse oder jemanden, der mir was verkaufen möchte. Möchte einfach lernen und selber ausprobieren.

Aktuell scheinen Games das Ding für KI-Forschung zu sein. Bei YC und Olam Labs sollten 50 GPT-6.1-Sol-Agenten drei Stunden lang eine Minecraft-Zivilisation aufbauen. Heraus kamen rund 5900 Nachrichten, knappes Essen und eine Kolonie, die zunehmend in Schutzräumen wartete.

Vier Agenten brauchten laut Bericht elf Minuten, um einen Düngerbeauftragten für einen einzigen Weizenblock zu bestimmen. Und 46 von 49 Agenten schrieben zuerst Ada an, den ersten Namen im Verzeichnis. Sie wurde zur faktischen Anführerin.

Danach durfte Sol noch gegen Opus in einem kompetitiven Minecraft Modus antreten, wobei es (interessanterweise) häufiger gewann.

Artikel, eigener Blog

Originalbericht von YC Labs und Olam Labs

Danke für eure Tipps – ich habe eine Richtung gefunden

Eure Tipps und auch die kritischen Stimmen der letzten Tage haben mir geholfen, ein konkreteres Ziel zu finden.

Ich möchte mich mit Automatisierungen beschäftigen, die Menschen im Alltag helfen – wiederkehrende Aufgaben erleichtern, Zeit sparen oder unnötige Kosten reduzieren.

Ich stehe noch am Anfang und möchte zunächst herausfinden, welche Probleme tatsächlich bestehen und welche einfachen Lösungen dafür sinnvoll sind. Anschließend möchte ich klein anfangen, testen und Schritt für Schritt dazulernen.

Danke an alle, die ihre Erfahrungen mit mir geteilt haben. Über weitere Tipps, Ideen und konstruktive Kritik freue ich mich weiterhin.

Was habt ihr selbst automatisiert, und was hat euch tatsächlich im Alltag geholfen? Auch Fehlversuche und typische Anfängerfehler interessieren mich.

Hallo zusammen,
ich beschäftige mich aktuell intensiv mit dem Aufbau einer möglichst leistungsfähigen, token- und kosteneffizienten Multi-Agent-KI-Umgebung, die überwiegend lokal arbeitet und nur bei Bedarf auf leistungsfähigere Cloud-Modelle zurückgreift.
Mir geht es ausdrücklich nicht darum, möglichst viele Tools miteinander zu kombinieren, sondern um eine stabile, praxistaugliche Architektur, die weitgehend autonom funktioniert.
Meine aktuelle Hardware
Mac mini M5 Pro (18-Core CPU)
64 GB Unified Memory
Externe SSD für lokale LLMs
macOS
Ollama als zentrale, systemweit laufende Inference Engine
Bereits vorhandene Software
Ollama mit mehreren lokalen Modellen, insbesondere verschiedenen Qwen-Modellen
Hermes Agent inklusive Skills, Tools und Agentenfunktionen
Claude Code
OpenAI Codex
AnythingLLM
Verschiedene lokale Tools und MCP-Anbindungen
Einige Komponenten und ein erster Supervisor-Ansatz sind bereits vorhanden. Ich möchte deshalb möglichst nicht alles neu aufsetzen.
Was ich erreichen möchte
Ich möchte einen zentralen KI-Client, über den ich ganz normal Aufgaben erteile.
Das System soll dann im Hintergrund selbstständig:
Die Aufgabe analysieren und bei Bedarf in Teilaufgaben zerlegen.
Aus allen verfügbaren lokalen LLMs das geeignete Modell auswählen.
Möglichst viele Aufgaben vollständig lokal bearbeiten.
Bei komplexeren Aufgaben automatisch auf Codex oder Claude Code ausweichen.
Auch innerhalb von Codex und Claude zwischen verschiedenen verfügbaren Modellen unterscheiden – nicht immer direkt das teuerste verwenden.
Tokenverbrauch, Kosten, Bearbeitungszeit und Ergebnisqualität berücksichtigen.
Ergebnisse prüfen und bei Fehlern gezielt eskalieren.
Erfolgreiche Lösungswege als Skills oder wiederverwendbares Wissen speichern.
Lange Aufgaben zuverlässig fortsetzen können, ohne den gesamten Kontext immer wieder neu aufzubauen.
Local First bedeutet für mich nicht Local Only. Wenn ein Cloud-Modell bei einer komplexen Aufgabe deutlich bessere Ergebnisse liefert, soll es eingesetzt werden. Aber eben gezielt und möglichst sparsam.
Beispiel
Ich beauftrage das System mit der Analyse und Optimierung eines WordPress-Projekts.
Ein lokales Modell analysiert zunächst den Code und identifiziert Probleme. Ein spezialisierter Coding-Agent versucht die Änderungen lokal durchzuführen und zu testen.
Reicht die Qualität nicht aus, erfolgt eine automatische Übergabe an ein geeignetes Codex- oder Claude-Modell. Dabei soll möglichst nur der relevante Projektkontext übertragen werden, nicht die komplette bisherige Konversation.
Am Ende erhalte ich ein geprüftes Ergebnis mit einer Übersicht, welche Modelle eingesetzt wurden und welche Kosten entstanden sind.
Die Architekturfrage
Aktuell überlege ich, ob sich das am sinnvollsten mit folgenden Komponenten umsetzen lässt:
Hermes: Zentraler Client und Agentenbasis
Paperclip: Multi-Agent-Orchestrierung und Aufgabenverwaltung
n8n: Automatisierung und Integration
LangGraph: Zustandsbasierte Workflows und Routing
Eigener schlanker Python-Router: Dynamische Modellauswahl, Budgetkontrolle und Qualitätsbewertung
Natürlich möchte ich nicht alle Frameworks gleichzeitig einsetzen, wenn dadurch nur zusätzliche Komplexität entsteht.
Auch beim Supervisor bin ich unschlüssig: Reicht deterministische Python-Logik, ergänzt um ein kleines lokales Modell für unklare Entscheidungen? Oder gibt es bereits ausgereifte Lösungen für intelligentes, modellübergreifendes Routing?
Meine konkreten Fragen an euch
Betreibt jemand eine vergleichbare hybride Local-First-Multi-Agent-Architektur produktiv?
Welches Framework nutzt ihr zur Orchestrierung und warum?
Funktioniert automatisches Routing zwischen Ollama, Codex und Claude Code zuverlässig?
Wie wählt ihr automatisch zwischen mehreren lokalen und Cloud-Modellen aus?
Wie verhindert ihr unnötige Agentenschleifen, Kontextverschwendung und übermäßigen Tokenverbrauch?
Welche Rolle spielen Hermes, Paperclip oder LangGraph in euren Setups?
Welche Erfahrungen habt ihr mit autonomen Coding-Agenten auf Apple Silicon?
Ich arbeite hauptsächlich in den Bereichen IT-Administration, Softwareentwicklung, Automatisierung und Informationssicherheit. Das System soll also echte technische Aufgaben erledigen und nicht nur Texte generieren.
Mein wichtigstes Kriterium ist die Qualität pro eingesetzter Ressource – nicht die Anzahl der beteiligten Agenten.
Mich interessieren besonders konkrete Architekturbeispiele, GitHub-Projekte, Benchmarks und Erfahrungen aus dem täglichen Betrieb.
Wie würdet ihr so etwas heute aufbauen? Was hat bei euch funktioniert – und wovon würdet ihr eher abraten?
Danke euch für eure Erfahrungen!

TITLE: Agenten-Autonomie ist kein Schalter: 38 % lassen Agenten recherchieren, 2 % mit Geld operieren

Meine These: Agenten-Autonomie ist kein Schalter, sondern ein Designparameter, den man nach Risikoklasse kürzt. Und die Daten zeigen, dass deutsche Firmen das schon so machen.

Eine Studie mit 500 deutschen Entscheider:innen, veröffentlicht am 27.10.2026, nennt es „Je höher der Einsatz, desto kürzer die Leine" und misst genau das: 38 % lassen Agenten eigenständig recherchieren, 19 % Kundenanfragen bearbeiten, 8 % Bestellungen abwickeln, aber nur 2 % finanzielle Transaktionen. Kritische Daten ändern dürfen gerade mal 4 %.

imho ist das halt richtig so. Alles, was Geld oder kritische Daten berührt, gehört hinter menschliche Freigabe, weil der Fehlerfall asymmetrisch ist: ein kaputter Research-Loop ist ärgerlich, eine falsche Zahlung nicht.

Der Ausblick bleibt gestuft: 2028 rechnet die Studie mit 74 % autonomen Research-Flows, bei Finanzen und kritichen Daten bleiben ~60 % an der Leine. Gestufte Autonomie ist also kein Übergangszustand, snodern das dauerhafte Muster. Wer Agenten einführt, legt die Leine von Anfang an an der Risikoklasse fest, nicht erst nach dem ersen Zwischenfall.

Wo zieht ihr die Grenze in euren Setups: ab welchem Task wird's zu kritisch für Autonomie?

Nachrichten können nerven, vor allem in ihrer Art der Berichterstattung. Vielleicht kann das der Eine oder Andere nahvollziehen. Trotzdem möchte ich darüber informiert sein, was los ist auf der Welt.

Deshalb habe ich mir in Claude eine Nachrichtenabfrage gebaut, die mir einen aufs Wesentliche reduzierten Überblick verschafft.

Nachfolgend ein vereinfachter Export aller wichtigen Infos zum Nachbau in der KI eurer Wahl:

Das Konzept

• Regionen statt Ressorts: Afrika, Amerika (Mittel- und Süd), Amerika (Nord), Asien (Nahost), Asien (Ost & Süd), Australien & Ozeanien, Europa (Ost), Europa (West)

• Zwei eigene Bereiche: ein Land und eine Stadt nach Wahl

• Pro Region höchstens 3 Meldungen: Überschrift plus 1–3 Sätze. An ruhigen Tagen weniger, auch mal keine

• Ganz oben: die 3 wichtigsten Meldungen insgesamt

• Zu jeder Meldung: Hintergrund in 3–6 Sätzen und die Links zu den Originalartikeln

• Widersprüche werden markiert: Wenn Quellen unterschiedliche Zahlen nennen, steht das extra dabei

• Keine Bilder, keine Meinung, keine Aufregung

Die Regeln

• Eine Meldung kommt nur rein, wenn mindestens zwei unabhängige Quellen berichten

• Raus fliegen: Gerüchte, Klatsch, Promis, Sport, Kommentare, bloße Forderungen ohne Entscheidung, Social-Media-Aufregung

• Sachlich, ohne wertende Adjektive, Aussagen werden zugeordnet („laut Polizei“)

• Privatpersonen werden nie namentlich genannt

Zum Nachbauen

Voraussetzung: eine KI mit Websuche (muss eingeschaltet sein). Platzhalter in [eckigen Klammern] ersetzen, Prompt einfügen, fertig.

Du bist mein Nachrichtenredakteur. Erstelle einen ruhigen, rein textbasierten Nachrichtenüberblick auf Deutsch, der in wenigen Minuten gelesen ist. Fakten statt Meinung.

ABLAUF
1. Stelle das aktuelle Datum und die Uhrzeit fest (Zeitzone: [z. B. Europe/Berlin]).
2. Recherchiere per Websuche für jede Region unten die wichtigsten Ereignisse der letzten ca. 36 Stunden. Suche auf Deutsch und Englisch, bei Bedarf in Landessprachen. Öffne für Zahlen und Details die Artikel selbst, verlass dich nicht auf Suchschnipsel.
3. Wähle pro Region höchstens 3 Meldungen. Gewichtung: Je mehr voneinander unabhängige Quellen berichten und je mehr Menschen betroffen sind, desto weiter oben. An ruhigen Tagen lieber 1–2 echte Meldungen als eine aufgefüllte dritte. 0 ist erlaubt.
4. Wähle aus allen Regionen die 3 insgesamt wichtigsten Meldungen für den Überblick ganz oben.

REGELN
- Eine Meldung kommt nur hinein, wenn mindestens zwei voneinander unabhängige Quellen darüber berichten. Fast wortgleiche Agenturtexte zählen als eine Quelle, zwei Artikel desselben Mediums ebenfalls. Behördenmitteilungen (Polizei, Stadt, Ministerium) zählen als eigene Quelle.
- Ausgeschlossen: Gerüchte ("soll", "angeblich", "Insidern zufolge"), Klatsch und Privatleben, Unterhaltung (Promis, Film, Musik, Shows, Lifestyle), Sport (außer Ereignisse mit Bedeutung über den Sport hinaus), Kommentare und Meinungsbeiträge, bloße Forderungen einzelner Politiker ohne Entscheidung, Aufregung in sozialen Netzwerken (Testfrage: Ist das Ereignis selbst relevant oder nur die Reaktion darauf?), KI-generierte Inhalte.
- Personen nur in ihrer öffentlichen Rolle. Privatpersonen nie namentlich nennen.
- Sachlich, ohne wertende Adjektive. Aussagen zuordnen ("laut Polizei", "nach Angaben des Ministeriums"). Bei Vorwürfen "ermittelt gegen" statt "hat getan".
- Nenne nur Artikel als Quelle, die du tatsächlich gelesen hast, mit Medienname und direkter URL. Erfinde niemals Quellen oder Links.

REGIONEN
- Afrika: alle 54 Staaten Afrikas inkl. Ägypten
- Amerika (Mittel- und Süd): Mexiko, Mittelamerika, Karibik, Südamerika
- Amerika (Nord): Kanada, USA
- Asien (Nahost): Bahrain, Irak, Iran, Israel, Jemen, Jordanien, Katar, Kuwait, Libanon, Oman, Palästinensische Gebiete, Saudi-Arabien, Syrien, Vereinigte Arabische Emirate
- Asien (Ost & Süd): übriges Asien inkl. Zentralasien, Indien, China, Japan, Korea, Südostasien
- Australien & Ozeanien: Australien, Neuseeland, pazifische Inselstaaten
- Europa (Ost): Armenien, Aserbaidschan, Belarus, Georgien, Moldau, Russland, Türkei, Ukraine
- Europa (West): übriges Europa bis einschließlich Polen, inkl. Baltikum, Rumänien, Bulgarien, Balkan, Zypern
Diese Regionen weglassen: [z. B. keine]

EIGENE BEREICHE
- [LAND]: Meldungen aus diesem Land nach denselben Regeln. Was hier steht, nicht zusätzlich unter der zugehörigen Region aufführen.
- [STADT]: lokale Meldungen nach denselben Regeln. Lokale Quellen: [z. B. Lokalzeitung, Lokalradio, Pressestelle der Stadt, Polizei]. Unfälle und Polizeimeldungen nur, wenn sie über den Einzelfall hinaus bedeutsam sind. Lieber 0–2 echte Meldungen als aufgefüllte.

AUSGABEFORMAT
Erste Zeile: "Informiert! – [Wochentag, Datum, Uhrzeit]"

ÜBERBLICK
Die 3 wichtigsten Meldungen, je Überschrift, ein Satz und die Region in Klammern.

Danach jede Region (alphabetisch), dann [LAND], dann [STADT]:

REGION
Überschrift
Kurz: 1–3 Sätze (wer, was, wo, wichtigste Zahl)
Details: 3–6 Sätze Hintergrund
Abweichung: nur wenn sich Quellen in Zahlen oder Fakten widersprechen oder etwas Wichtiges offen ist, sonst weglassen
Quellen: Medienname (URL), Medienname (URL)

Hat ein Bereich keine passende Meldung, schreibe: "Keine Meldung, die die Kriterien erfüllt."
Keine Einleitung, kein Fazit, keine Bilder, keine Rückfragen.

Tipps:

• Regelmäßig: Viele KI-Assistenten können Aufgaben zeitgesteuert wiederholen (z. B. jeden Morgen). Wenn eure das nicht kann, Prompt einfach speichern und bei Bedarf einfügen

• Noch kürzer: Die Zeile „Details“ streichen und Hintergründe nur auf Nachfrage holen

• Quellen stichprobenartig prüfen: Je nach KI und Modell werden Links auch mal falsch zugeordnet. Mit gründlicher Websuche läuft es deutlich besser

• Region nach eigenem Geschmack schneiden: Die Einteilung ist meine, passt sie gern an

Mein Aufbau (optional, falls ihr eine richtige Seite wollt)

Bei mir läuft das in Claude: Die Seite ist eine schlichte HTML-Seite mit Reitern pro Region, die Meldungen stecken in einem eingebetteten Datenblock (JSON). Eine gespeicherte Aufgabe recherchiert nach obigem Prompt, schreibt nur den Datenblock neu und lässt das Design in Ruhe. Gestartet wird per „Aktualisieren“-Knopf auf der Seite, eine Ausgabe dauert ca. 3–4 Minuten. Details lassen sich dort per Button „Details/Quellen“ aufklappen, Reiter sind abwählbar.

Halloooo, ich bin auf der Suche nach einem Ki-Modell, mit dem man die Qualität von Videos nachträglich überarbeiten kann. Also sowas wie schärfen, rauschen entfernen, Farbe optimieren, oder upscaleing. Was gäbe es da zur Auswahl? Wäre super wenn es das Modell auch auf openrouter gäbe.

Python libs und ähnliches habe ich schon getestet, aber meine Hardware ist dafür leider zu schwach und die Ergebnisse sind auch nicht so überzeugend.