Trillions of Agents: Was Aaron Levies These für den deutschen Mittelstand bedeutet

    Trillions of Agents: Was Aaron Levies These für den deutschen Mittelstand bedeutet

    Till FreitagTill Freitag10. April 20265 min read
    Till Freitag

    TL;DR: „Agenten werden die größten Nutzer von Software. Wer jetzt nicht API-first denkt, wird unsichtbar – auch im Mittelstand."

    — Till Freitag

    Die These: Software wird für Agenten gebaut

    Aaron Levie – CEO von Box und einer der lautesten Vordenker im Enterprise-Software-Markt – hat kürzlich eine These formuliert, die man nicht ignorieren sollte: In einer Welt von Billionen Agenten werden Agenten die primären Nutzer von Software. Nicht Menschen. Agenten.

    Sein vollständiger Post auf X liest sich wie ein Manifest für die nächste Ära der Unternehmens-Software. Die Kernaussage:

    "Make something agents want." – Aaron Levie, in Anlehnung an Paul Grahams berühmtes "Make something people want."

    Levie argumentiert, dass Agenten nicht mehr die besseren Chatbots sind. Sie haben eigene Compute-Umgebungen, eigene Dateisysteme, Langzeitgedächtnis, können Code schreiben und ausführen, APIs direkt ansprechen – und das 24/7. Was als Coding-Agent bei Claude Code, Cursor oder Replit begann, hat längst alle Bereiche der Wissensarbeit erreicht.

    Was heißt "Trillions of Agents"?

    Levies Rechnung ist einfach: Wenn jeder Mitarbeitende in einem Unternehmen dutzende Agenten hat, die in seinem Namen arbeiten, dann gibt es in einem Unternehmen schnell 100x bis 1.000x mehr Agenten als Menschen. Hochgerechnet auf die globale Wirtschaft: Billionen von Software-Agenten, die parallel arbeiten.

    Das klingt nach Science-Fiction. Aber die Bausteine existieren bereits:

    • Coding Agents (Claude Code, Codex, Cursor) schreiben und deployen Code autonom
    • Knowledge Agents (Perplexity, Manus) recherchieren und synthetisieren Informationen
    • Workflow Agents (OpenClaw, Claude Cowork) führen komplexe mehrstufige Aufgaben aus
    • Infrastruktur-Agenten laufen in Sandboxed Environments bei E2B, Modal oder Cloudflare

    Und was hat das mit dem Mittelstand zu tun?

    Hier wird es spannend – und hier weichen wir bewusst von Levies Silicon-Valley-Perspektive ab.

    1. API-First ist kein Nice-to-have mehr

    Levie sagt: "If you don't have an API for a feature, it might as well not exist." Für den Mittelstand heißt das: Jedes Tool, das ihr einsetzt, muss eine API haben. Jedes. Und nicht nur auf dem Papier – sondern eine, die Agenten tatsächlich nutzen können.

    Unsere Perspektive: Wir sehen das täglich. Unternehmen kaufen Software mit "API-Zugang" im Marketingmaterial, aber die API ist unvollständig, undokumentiert oder erfordert manuelle Setup-Schritte, die kein Agent übernehmen kann. Prüft eure Tool-Landschaft: Welche eurer Systeme sind wirklich agent-ready?

    2. MCP wird zum Standard-Interface

    Das Model Context Protocol (MCP) – entwickelt von Anthropic – standardisiert, wie Agenten mit externen Tools kommunizieren. Levie erwähnt MCP explizit als kritische Infrastruktur. Und er hat recht: MCP ist für Agenten, was REST-APIs für Web-Apps waren.

    Für KMUs bedeutet das: Eure Systeme brauchen MCP-Server. monday.com, Make, n8n, Supabase – die Tools, die wir täglich einsetzen – arbeiten bereits an MCP-Integrationen. Wer hier früh adaptiert, hat einen strukturellen Vorteil.

    3. Agent Skills > klassische Dokumentation

    Levie spricht von "Skills, die Agenten nutzen". Genau das ist unser Agent Skills Framework: Verhaltensbasiertes Workflow-Wissen, das in SKILL.md-Dateien gekapselt wird. Keine passive Dokumentation – sondern ausführbare Anweisungen für Agenten.

    Der Mittelstands-Vorteil: Ihr habt domänenspezifisches Wissen, das kein Foundation Model kennt. Eure SOPs, eure Branchenlogik, eure Prozess-Eigenheiten. Wer dieses Wissen als Agent Skills strukturiert, macht seine Agenten sofort produktiver als jede generische AI-Lösung.

    4. Lokale Infrastruktur wird strategisch

    Levie fokussiert auf Cloud-Infrastruktur. Aber für den deutschen Mittelstand kommt ein Faktor hinzu: Datensouveränität. Nicht jeder Agent darf und sollte über eine US-Cloud laufen.

    Genau deshalb haben wir Projekt KNUT gebaut: 52 GB VRAM, heterogene Hardware, lokale Inference mit 54 t/s – ohne dass ein Byte das eigene Netzwerk verlässt. In einer Welt von Billionen Agenten wird die Frage "Wo laufen meine Agenten?" zur strategischen Grundsatzentscheidung.

    Was Levie richtig sieht – und was fehlt

    ✅ Richtig: Business Models müssen sich ändern

    Per-Seat-Pricing funktioniert nicht in einer Welt, in der ein Agent in Sekunden Stunden an Menschenarbeit erledigt. Consumption-based Pricing wird zum Standard. Für KMUs ist das eine gute Nachricht: Ihr zahlt für Output, nicht für Lizenzen.

    ✅ Richtig: Security und Governance werden kritisch

    Agenten brauchen eigene Identitäten, eigene Berechtigungen, eigene Audit-Trails. Levie nennt das zurecht als eine der größten Herausforderungen. Im regulierten deutschen Markt (DSGVO, BaFin, Pharma-Compliance) ist das noch mal eine Stufe komplexer.

    ⚠️ Was fehlt: Der Mensch in der Gleichung

    Levies Post ist technik-optimistisch – und das ist okay. Aber er lässt einen Punkt aus, der uns wichtig ist: AI First = People First. Agenten ersetzen keine Teams. Sie verstärken sie. Die Frage ist nicht "Wie viele Agenten kann ich deployen?", sondern "Wie setze ich Agenten ein, damit mein Team sich auf das konzentrieren kann, was Menschen besser können?"

    Empathie, Kreativität, Beziehungsaufbau, schwierige Gespräche – das sind keine Features, die man per API aufruft. Und genau da liegt der Mittelstands-Vorteil: Kleinere Teams, kürzere Wege, echte Beziehungen. Agenten sollten diesen Vorteil verstärken, nicht ersetzen.

    Konkret: Was solltet ihr jetzt tun?

    Levies Artikel ist ein Weckruf. Aber Weckrufe brauchen Handlungen. Hier sind fünf Schritte, die ihr diese Woche noch anfangen könnt:

    1. API-Audit durchführen: Listet alle Tools auf, die ihr nutzt. Welche haben eine vollständige API? Welche nicht? Die ohne API stehen auf der Abschussliste.

    2. MCP evaluieren: Prüft, welche eurer Tools bereits MCP-Server anbieten. Testet die Integration mit Claude Code oder einem anderen Coding-Agent.

    3. Erste Agent Skills schreiben: Nehmt einen wiederkehrenden Prozess (Onboarding, Reporting, QA) und formuliert ihn als SKILL.md. Testet, ob ein Agent ihn ausführen kann.

    4. Datensouveränität klären: Welche Daten dürfen in die Cloud? Welche müssen lokal bleiben? Definiert Zonen, bevor ihr Agenten auf sensible Daten loslasst.

    5. Team einbinden: Agenten werden nur dann Mehrwert schaffen, wenn euer Team versteht, was sie tun und wie man mit ihnen arbeitet. Investiert in Agent Literacy.

    Fazit: Die Zukunft gehört denen, die jetzt bauen

    Aaron Levie hat recht: Wir steuern auf eine Welt zu, in der Agenten die primären Nutzer von Software werden. Aber die Zukunft wird nicht in San Francisco entschieden – sie wird in den Unternehmen gebaut, die jetzt die Weichen stellen.

    Für den deutschen Mittelstand bedeutet das: Nicht abwarten. Nicht erst ein Innovationsprojekt aufsetzen. Sondern jetzt die eigenen Systeme agent-ready machen, erste Skills schreiben und herausfinden, wo Agenten echten Impact haben.

    Wir helfen euch dabei. Sprecht uns an.


    Claude – KI für Coding, Analyse & autonome Agents

    Quelle: Aaron Levie auf X – "Building for trillions of agents", veröffentlicht April 2026.

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