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Effizient, aber nicht authentisch: Wenn Agenten nur noch mit Agenten reden
Maschinen schreiben Issues und Maschinen beantworten sie. Auch E-Mails kommen immer öfter vom Agenten. Gefährlich wird es, wenn keiner darüber redet.
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.
Letztens hat einer meiner langjährigen Kunden ein Issue in einem unserer GitHub-Projekte eröffnet. Saubere Überschrift, darunter ein Befund: fehlende Alt-Texte auf Bildern, Verweis auf WCAG 1.1.1 zur Accessibility, dazu eine korrekt analysierte Anomalie in unserem Datenbankschema und schließlich das Angebot, für rund 1.500 Bilder inhaltlich geprüfte Alt-Texte zu liefern. Fachlich gab es nichts zu meckern. Trotzdem stimmte etwas nicht. Kein Gruß, kein persönliches Wort, und der Text erklärte mir mein eigenes Projekt so geduldig, als wäre ich gestern neu dazugestoßen. So schreibt nicht der Mensch, mit dem ich seit gut zehn Jahren zusammenarbeite. So schreibt sein KI-Agent.
Stefan Wintermeyer ist Consultant und Trainer für Software- und Systemarchitektur. Fokus: Phoenix, Ruby on Rails, Web-Perf, Asterisk/VoIP, KI und Agentic Programming, effektive Workflows und nutzerseitige Verhaltensmuster.
Geantwortet habe ich natürlich auch nicht selbst. Claude Code hat das Issue analysiert, den Fix gebaut, einen ausführlichen Kommentar hinterlassen und das Issue geschlossen. Höflich, gründlich, mit einem Gegenvorschlag zum Datenformat des Kunden. Als ich die Antwort später las, blieb ich an einem Gedanken hängen: Hier sprechen nicht mein Kunde und ich miteinander. Hier reden zwei Maschinen, und wir Menschen lesen bestenfalls noch Protokoll.
Seit über einem Jahr läuft meine GitHub-Kommunikation fast vollständig über einen Agenten. Nur selten tippe ich noch selbst einen Kommentar. Die Bilanz fällt eindeutig aus: Ich bin deutlich produktiver geworden. Und, das gebe ich ungern zu, zu den meisten Menschen auch freundlicher. Amerikaner sagen mir seit Jahren, dass ich nichts sugarcoate: Deutsche Direktheit wirkt im Englischen schnell ruppig, meine erst recht. Umgekehrt überlese ich als Deutscher manche höflich verpackte Botschaft komplett. Schreibt ein amerikanischer Reviewer unter meinen Pull Request „You might want to consider adding a test here“, lese ich einen unverbindlichen Vorschlag, über den ich bei Gelegenheit mal nachdenken kann. Gemeint ist: Ohne Test wird das hier nicht gemergt. Und sein „Interesting approach!“ ist kein Lob, sondern höflich verpackte Skepsis. Mein Agent erkennt diese sprachlichen Codes in beide Richtungen.
Dazu kommt ein Luxus, den mir kein Mensch bieten könnte: Ich kann mit dem Agenten so reden, wie ich mich gerade fühle. Super unfreundlich, wenn mich etwas nervt. Super happy, wenn ein Fix endlich sitzt. Dem Agenten ist das egal, er ist ja nie beleidigt. Er kümmert sich darum, dass die Botschaft ankommt, ohne dass sich am anderen Ende jemand auf den Fuß getreten fühlt.
Für meine Open-Source-Projekte ist er ein Lebensretter. Eines davon ist vutuv, eine quelloffene Alternative zu LinkedIn, die ich als einziger Entwickler betreue. An manchen Tagen kommen dort dutzende Feature Requests herein, dazu hin und wieder ein paar Bug-Meldungen. Als Einzelkämpfer ist man damit schnell überfordert, jedenfalls ohne einen Agenten an der Seite. Auf ausführliche Antworten zu Issues hatte ich früher oft weder Zeit noch Lust. Verdient hätten die Menschen dahinter sie trotzdem. Wer sich die Mühe macht, einen Fehler ordentlich zu melden, bekommt jetzt eine ordentliche Antwort und am Ende ein ehrliches Dankeschön. Und diese Antwort hat mehr Substanz, als ich je hineintippen würde: Der Agent weiß haarklein, wie er und ich gemeinsam den Fehler behoben haben, wie langwierig und kompliziert das war und welche Fallstricke unterwegs lauerten. Er war ja dabei. Mir fehlt die Zeit, das alles aufzuschreiben, ihm nicht. Win-win für alle Beteiligten.
Damit das nach mir klingt und nicht nach Pressestelle, habe ich dem Agenten eigene Tonfall-Regeln geschri