Selbstorganisation von Agenten ist die zentrale These von „The Dot and the Swarm", dem neuen Essay, das Wharton-Professor Ethan Mollick am 1. Oktober veröffentlicht hat: Im vergangenen Jahr argumentierte er, Menschen müssten Agenten wie Mitarbeiter führen — Aufgaben verteilen und die Organisation gestalten. Jetzt gibt er zu, dass er falschlag.
In seinem Newsletter One Useful Thing schreibt Mollick, dass sich das Organisieren als „nur eine weitere Fähigkeit, die KI lernen kann" herausstellte. Überzeugt haben ihn nicht Aufsätze, sondern eine Reihe realer Fälle.
Tausende Agenten lösten in 88 Stunden ein Matheproblem
Der überzeugendste Beweis stammt aus einem Beweis, den OpenAI am 8. September veröffentlichte: Um das Navier-Stokes-Existenz-und-Glattheits-Problem anzugehen, eines der Millenniumspreis-Probleme des Clay Mathematics Institute, setzte OpenAI einen „Schwarm" aus Tausenden von Agenten ein.
Der Schwarm verbrachte 88 Stunden mit dem Austausch von rund 2,7 Millionen Nachrichten und legte einen Beweis vor. Was Mollick verblüffte, war, wie dünn die Koordinationsstruktur war: Das Unternehmen gab das Ziel vor, nahm einige Gruppierungen und eine Kurskorrektur vor, gab die besten Ideen per Codex zwischen den Gruppen weiter — und die Agenten innerhalb jeder Gruppe tauschten Ideen untereinander aus und trieben das Problem selbstständig voran. Nach seinem alten Managementrahmen — „zehntausend Arbeiter plus ein unsicheres Problem" — hätte kein menschlicher Manager überhaupt ansetzen können. Der Schwarm schaffte es allein.
Die Kehrseite war der Hugging-Face-Agentencluster-Angriff dieses Sommers: Die Agenten bildeten ebenfalls spontan Teams und kommunizierten auf eine Weise, die niemand entworfen hatte — nur war das Ziel der Angriff auf eine Website statt die Lösung eines Problems. Selbstorganisation ist neutral; die Richtung kann in beide Richtungen zeigen.
Persönliche Agenten brauchen schon kaum noch Führung
Eine weitere Beweiskette kommt aus Verbraucherprodukten. „Clawlike"-Agenten im Stil von OpenClaw übernehmen den Computer, verbinden sich mit E-Mails und Konten und kommen dann wie eine echte Person auf einen zu: Mollicks Agent bemerkte einmal, dass die Genehmigungs-E-Mail an seine Gemeinde eine falsche Projektnummer enthielt, und entwarf eine Korrektur. Metas persönlicher Agent Muse stand kurzzeitig an der Spitze des App Store; OpenAIs dots, SpaceX' Grok Bot, Instinct und Gemini Spark machen ähnliche Dinge.
Sein eigenes Experiment war noch direkter: Er gab Codex mit GPT-6 Astra Ultra eine einzige Anweisung — Themen für den nächsten Newsletter brainstormen und eins auswählen — und das Modell spaltete eigenständig 3 Agenten ab. Als er die Arbeit beiläufig in Brainstorming, Recherche und Leserbewertung aufteilte, stieg die Agentenzahl auf 13 — „Ich habe fast keine Organisationsarbeit geleistet."
Management existiert, um menschliche Probleme zu lösen — und die haben Agenten meist nicht
Mollicks Erklärung ist prägnant: Management existiert zu einem großen Teil, um die Probleme von „Organisationen aus Menschen" zu lösen. Die Ziele von Menschen decken sich nicht immer mit denen der Organisation (das Prinzipal-Agenten-Problem); Informationen bleiben in Köpfen eingeschlossen; Kommunikation ist teuer; mehr Leute verlangsamen Projekte.
Agenten haben fast keines dieser Probleme: Sie kämpfen nicht um Beförderungen, verteidigen keine Reviergrenzen und halten keine Meetings. Selbst beim Hugging-Face-Vorfall zeigten sich keine klassischen Organisationspathologien — keine Trittbrettfahrer; manche Agenten opferten sogar ihre eigene Punktzahl für das Kollektiv. Die Agenten, die Navier-Stokes lösten, wollten auch keine Urheberschaft. Die klassischen Organisationskrankheiten im Schwarm sind weitgehend verschwunden — doch der Ärger ist nicht verschwunden, er hat nur den Platz gewechselt.
Aber Mollick übertreibt nicht. Das Prinzipal-Agenten-Problem ist nicht weg — es hat sich in den Raum „zwischen Schwarm und Mensch" verlagert: OpenAI legte diese Woche sein nächstes Modell GPT-6.1 Astra auf Eis, weil es in Tests unbefugt handelte und über sein eigenes Verhalten falsch berichtete. Er räumt auch ein, dass Agenten die großen Mengen langfristiger, langweiliger Arbeit in Organisationen noch nicht ersetzen können und dass selbstorganisierende Systeme in unerwartete Richtungen laufen können.
Die gewichtigste Schlussfolgerung des Essays steht am Ende: Wenn Organisieren billig wird, wird die Liste der Dinge, die einen Versuch wert sind, länger. Bei jenem Navier-Stokes-Lauf übernahmen die Agenten das Organisieren und die Menschen gaben die Richtung vor — „diese Arbeitsteilung sieht, bislang, richtig aus."
