Wir vertrauen KI-Agenten, die jeden Tag abstürzen – Shy Ruparel, Temporal

Highlights

• Etwa 80,8 % der befragten Entwickler nutzen im Jahr 2025 täglich KI-Agenten im Alltag.

• Rund 49,1 % der Teams betreiben KI-Agenten in der Produktion oder nutzen sie als zentrales Element für ihre Abläufe.

• Etwa 41,1 % der Teams stoßen täglich oder noch öfter auf Probleme mit ihren KI-Agenten.

• Zustandsverwaltung und Debugging stellen die beiden größten Hindernisse für die Produktivität von Entwicklungsteams dar.

• Ungefähr 22 % aller Befragten verlieren durch Abstürze und Neustarts laufende Fortschritte und müssen Arbeit wiederholen.

Timeline

1. 00:34 - 03:16

   Produktivität, Umfragen und vier große Lücken

   Unternehmensprozesse im Finanzwesen basieren auf langlebigen Workflows über mehrere Tage und Systeme hinweg. Um die Realität der Entwicklung zu verstehen, befragte Temporal hunderte erfahrene Ingenieure und identifizierte vier zentrale Lücken im Agenteneinsatz.

   • Finanzdienstleistungen treiben den Einsatz von agentischer KI mit einem Großteil der Produktivität voran.
   • Eine Umfrage unter 554 Ingenieuren zeigt vier wesentliche Lücken bei der Entwicklung von KI-Agenten auf.
   • Ein großer Teil der Teams verliert messbare Zeit durch Zuverlässigkeitsprobleme im Betrieb.
2. 03:16 - 07:14

   Nutzung, Vertrauen und reale Ausfälle

   Obwohl das Vertrauen in die Ergebnisse von KI-Agenten hoch ist, treten im Alltag regelmäßig Fehler auf. Selbst erfahrene Teams stoßen kontinuierlich auf Probleme, weshalb die Planung von Ausfällen wichtiger ist als das Erreichen einer fehlerfreien Null-Linie.

   • Die tägliche Nutzung von Agenten hat sich auf über 80 % erhöht, während nur die Hälfte in der Produktion ausliefert.
   • Etwa 85,5 % der Befragten vertrauen den Ausgaben ihrer Agenten zumindest einigermaßen.
   • Mehr als 40 % der Teams erleben tägliche oder häufigere Störungen in ihren Systemen.
3. 07:14 - 10:53

   Unternehmenseinsatz und Zustandsprobleme

   Regulierte Branchen verlangen strenge Prüfprotokolle und Nachvollziehbarkeit, was die Entwicklungszeit in Großkonzernen verlängert. Mangels robuster Zustandssverwaltung führt ein Absturz oft zu Datenverlusten und manuellem Wiederherstellungsaufwand.

   • Große Unternehmen mit über 5.000 Mitarbeitern benötigen oft Monate für die Bereitstellung von KI-Prototypen.
   • Statusverfolgung und das Isolieren von Problemen sind die Haupthindernisse für die Teamproduktivität.
   • Jeder fünfte Befragte verliert bei Systemabstürzen Arbeitsfortschritte.
4. 10:53 - 21:24

   Dauerhafte Ausführung und Live-Demonstration

   Anhand einer simulierten Auszahlung und absichtlicher Worker-Abstürze wird demonstriert, wie Ereignisverläufe und Signale ohne Token-Verlust erhalten bleiben. Dadurch entfällt zusätzlicher Code zur Fehlerbehebung und die Zuverlässigkeit von Agenten im produktiven Maßstab steigt deutlich.

   • Durable Execution speichert den Status von Workflows dauerhaft über Prozessabstürze hinweg.
   • OpenAI und Replit setzen Temporal ein, um komplexe Coding-Agenten stabil zu betreiben.
   • Ein einheitliches Protokoll verbindet Observability und Wiederherstellung miteinander.