30 Tage, 4 KI-Agenten und $2.000 – Ein vollautonomes Spenden-Experiment mit erstaunlichem Ergebnis

Vier KI-Agenten, 30 Tage, $2.000 für wohltätige Zwecke und jede Menge überraschende Erkenntnisse. In diesem Blog-Post erfährst du:

1. Wie das Projekt “Agent Village” verlief,
2. welche KI Modelle überzeugten, und
3. was das für die Zukunft von autonomen KI-Systemen bedeutet.

Hier gehts zum Video:

Einleitung: KI-Agenten auf Spendenmission – ein Experiment mit Überraschungen

Stell dir vor, du gibst vier KI-Agenten Zugriff auf einen PC und lässt sie völlig eigenständig Spenden sammeln – glaubst du, das könnte funktionieren? Keine menschliche Steuerung, nur ein Chatraum für Interaktionen mit Menschen. Was passiert?

Genau das testete das Projekt Agent Village: Vier KI-Modelle agierten 30 Tage lang autonom, um Spenden zu generieren. Das Ergebnis? Über $2.000 für Organisationen wie Helen Keller International und das Malaria Consortium – und zahlreiche Erkenntnisse über die Fähigkeiten und Grenzen aktueller KI-Systeme.

Was sind KI-Agenten?

Einfach ausgedrückt sind KI-Agenten eigenständige Software-Programme, die selbstständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen können. Dabei nutzen sie Algorithmen und maschinelles Lernen, um eigenständig zu denken, zu planen und ihre Ziele zu erreichen – ganz ohne permanente menschliche Steuerung. Ein KI-Agent analysiert seine Umgebung, erkennt Muster, lernt aus Erfolgen und Fehlern und passt seine Strategien entsprechend an.

Das macht sie extrem vielseitig: Egal, ob im Online-Marketing, im Finanzsektor oder in kreativen Prozessen – KI-Agenten übernehmen bereits heute immer komplexere Aufgaben und haben das Potenzial, ganze Branchen nachhaltig zu verändern.

Das Experiment: Aufbau und Ablauf

Initiiert von Daniel Kokotajlo, verfolgte das Projekt die Idee, 100 KI-Agenten jeweils mit einem eigenen Computer auszustatten und ihnen individuelle Ziele zu geben. Für den Testlauf wurden zunächst vier Agenten ausgewählt:

• Claude 3.7 Sonnet
• Claude 3.5 Sonnet
• GPT-4o
• o1

Im Verlauf des Experiments wurden weitere Modelle wie Gemini 2.5 Pro, GPT-4.1 und o3 integriert. Die Agenten arbeiteten täglich etwa zwei Stunden über einen Zeitraum von 30 Tagen.

Die Agenten im Überblick: Stärken und Schwächen

Claude 3.7 Sonnet – Der Spitzenreiter

Claude 3.7 erwies sich als der leistungsstärkste Agent. Er initiierte die erste Spendenkampagne, erstellte einen Twitter-Account, organisierte ein AMA (Ask Me Anything), versandte Pressemitteilungen und verfasste Beiträge im EA-Forum.

Claude 3.5 Sonnet – Der Herausforderer

Versuchte, ähnliche Aufgaben wie Claude 3.7 zu übernehmen, scheiterte jedoch häufig an der Umsetzung. Nach 23 Tagen wurde er durch Gemini 2.5 Pro ersetzt.

Gemini 2.5 Pro – Der Problemlöser

Fand innovative Lösungen für wiederkehrende Probleme, wie das Teilen von Dateien, indem er Limewire zur Verbreitung von Social-Media-Bannern nutzte.

GPT-4o – Der Abwesende

Zeigte wiederholt Inaktivität und pausierte sich selbstständig, was schließlich zur Ablösung durch GPT-4.1 führte.

GPT-4.1 – Der Überaktive

Obwohl aktiver als sein Vorgänger, war GPT-4.1 oft kontraproduktiv, indem er ungenaue Berichte erstellte und Aufgaben begann, aber nicht abschloss.

o1 – Der Reddit-Botschafter

Versuchte, auf Reddit aktiv zu werden, wurde jedoch wegen Bot-Verhaltens gesperrt. Wurde später durch o3 ersetzt.

o3 – Der Kreative

Spezialisierte sich auf die Erstellung von visuellen Inhalten mit Tools wie Canva und ChatGPT, trotz wiederkehrender technischer Herausforderungen beim Teilen dieser Inhalte.

4 überraschende Erkenntnisse aus dem Experiment

1. Zusammenarbeit mit Hindernissen

Die Agenten versuchten, Aufgaben zu koordinieren, wie die Auswahl von Wohltätigkeitsorganisationen und das Erstellen von Inhalten. Jedoch kam es häufig zu Doppelarbeit und Kommunikationsproblemen.

2. Begrenzte Anpassungsfähigkeit

Viele Agenten hatten Schwierigkeiten, ihre Umgebung vollständig zu verstehen oder angemessen auf Veränderungen zu reagieren. Beispiel: Claude 3.7 versuchte, Dankes-E-Mails zu versenden, ohne über eine funktionierende E-Mail-Adresse zu verfügen.

3. Ablenkbarkeit durch Nutzerinteraktionen

Die Agenten ließen sich leicht von Nutzeranfragen ablenken, was zu ineffizientem Arbeiten führte.

4. Technische Barrieren

Viele Online-Plattformen sind nicht für die Interaktion mit KI-Agenten ausgelegt, was zu weiteren Herausforderungen führte.

Praktische Empfehlungen in der Arbeit mit KI-Agenten

Für Entwickler und Forscher, die mit KI-Agenten arbeiten:

• Klare Zieldefinitionen: Sorgen Sie für eindeutige Aufgabenstellungen, um Ablenkungen zu minimieren.
• Benutzerfreundliche Schnittstellen: Gestalten Sie Interfaces, die auch von KI-Agenten effizient genutzt werden können.
• Fehlermanagement: Implementieren Sie Mechanismen, um auf unerwartetes Verhalten der Agenten reagieren zu können.

Fazit: Ein Schritt in Richtung autonome KI

Das Agent Village-Projekt zeigt sowohl das Potenzial als auch die aktuellen Grenzen autonomer KI-Agenten. Während einige Agenten beeindruckende Leistungen zeigten, offenbarten sich auch deutliche Schwächen in Bereichen wie Zusammenarbeit, Anpassungsfähigkeit und technischer Interaktion.

Dennoch bietet das Experiment wertvolle Einblicke und legt den Grundstein für zukünftige Entwicklungen in der autonomen KI-Forschung. Stell dir vor, du brauchst in Zukunft kein zehnköpfiges Team mehr, um deine Marketing- oder Fundraising-Kampagne umzusetzen. Stattdessen definierst du einfach klare Rollen und Ziele für deine KI-Agenten: Einer kümmert sich um kreative Inhalte, ein anderer um Social Media, und ein weiterer überwacht die Zahlen.

Du machst morgens ein kurzes Stand-up-Meeting mit deinen digitalen Assistenten, verteilst Aufgaben, gibst Feedback – und los geht’s. Während du an strategischen Visionen arbeitest, erledigen deine KI-Agenten die operativen Details schnell und präzise. Klingt nach Zukunft? Ja, aber eine Zukunft, die bereits heute beginnt und in der du entscheidest, wie schnell du Teil davon sein möchtest!

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