Alle schauen das falsch herum an. Die Überschrift lautet „Agenten sind einfacher als erwartet.“ Die eigentliche Erkenntnis ist, dass Einfachheit die Strategie ist. 68 % mit einer Obergrenze von 10 Schritten vor menschlichem Eingreifen sind keine Einschränkung. Es ist eine Designentscheidung. Die Teams haben herausgefunden, dass Zuverlässigkeit sich kumuliert und Autonomie sie verringert. Jeder Schritt, den Sie hinzufügen, vervielfacht Ihre Fehlerquellen. Die Aufteilung des Rahmens ist noch aufschlussreicher. 61 % der Umfrageteilnehmer verwenden LangChain. Aber 85 % der Teams mit tatsächlichen Produktionsbereitstellungen bauen von Grund auf neu. Die Personen, die Umfragen beantworten, experimentieren. Die Personen, die liefern, vermeiden Abhängigkeiten. Das Closed-Source-Muster zeigt Ihnen, wo wir uns in der Adoptionskurve befinden. 17 von 20 Fallstudien verwenden Claude oder GPT, weil die Inferenzkosten im Vergleich zu den Menschen, die diese Agenten unterstützen, immer noch trivial sind. Open Source gewinnt nur, wenn Sie ein Volumen erreichen, das die API-Preise prohibitiv macht. Was diese Studie wertvoll macht: Sie misst, was funktioniert, nicht was gut demonstriert wird. Die Lücke zwischen „beeindruckendem Prototyp“ und „Produktionssystem“ ist gefüllt mit menschlichen Kontrollpunkten, vordefinierten Workflows und 5 % Sampling, selbst bei hochgradig vertrauenswürdigen Ausgaben. So wird neue Technologie tatsächlich angenommen. Nicht durch den Ersatz menschlichen Urteils, sondern durch den Aufbau von Vertrauen durch bewusste Einschränkung. Die Raffinesse kommt später, nachdem die Zuverlässigkeit bewiesen ist.