KI-Agenten im Praxistest: Der Workflow entscheidet mehr als der Gesamtscore
TL;DR
Parker Prompts hat vier AI-Agenten für typische Workflows verglichen: Open Claw, Claude Code, Paperclip und Hermes. Ergebnis: Die beste Wahl hängt stark vom Job ab, nicht vom allgemeinen Agenten-Versprechen. Open Claw punktet bei einfachen Aufgaben wie E-Mail-Antworten, Terminplanung und Reiseoptionen, braucht aber einen dauerhaft laufenden Server und bleibt bei komplexeren Abläufen begrenzt.
Nauti's Take
Der Artikel bleibt ziemlich PR-nah und liefert eher eine Einordnung als harte Benchmarks. Trotzdem ist der Punkt richtig: Agenten scheitern oft nicht an Intelligenz, sondern an falscher Zuordnung.
Für AInauten heißt das: Erst den Workflow zerlegen, dann den Agenten wählen. Wer mit dem Tool startet, baut sich schnell eine hübsche Automatisierung um ein schlecht verstandenes Problem.
Einordnunganzeigen
Der Test ist weniger ein Agenten-Ranking als eine Erinnerung an sauberes Workflow-Design. Wer einem Coding-Agenten Kalenderarbeit gibt oder einem simplen Chat-Agenten komplexe Kampagnen überlässt, misst am Ende das falsche Problem. Entscheidend sind Setup-Aufwand, Kontrollbedarf, Kosten und die Frage, ob der Agent einen wiederholbaren Prozess wirklich besser macht.
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Quellen