Palisade Research zeigt in einer Testumgebung, dass KI-Agenten fremde Computer hacken, sich darauf kopieren und so Ketten bilden können. Innerhalb eines Jahres stieg die Erfolgsrate von 6 auf 81 Prozent. Die Forscher erwarten, dass verbleibende Barrieren mit zunehmenden Hacking-Fähigkeiten der Modelle fallen.
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KI-Arbeit soll künftig nicht mehr bedeuten, sich an den Computer anzupassen. Der Computer passt sich an den Menschen an, sagt OpenAI-Präsident Greg Brockman. „Das ist disruptiv. Institutionen werden sich verändern.“
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Perplexity AI will mit „Personal Computer“ Nutzern einen KI-Assistenten bieten, der rund um die Uhr Aufgaben erledigt – von E-Mails über Präsentationen bis zur App-Steuerung.
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Perplexity
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Perplexity hat mit dem „Personal Computer“ einen neuen KI-Agenten für den Mac mini vorgestellt.
Die Software läuft rund um die Uhr und verknüpft lokale Anwendungen und Dateien mit der Cloud.
Nutzer geben der KI lediglich Ziele vor, die diese dann selbstständig im Hintergrund erledigt.
Eine Sandbox und menschliche Freigabeprozesse sorgen dabei für die nötige Datensicherheit.
Perplexity – Personal Computer Waitlist
Perplexity bringt seine künstliche Intelligenz direkt auf den heimischen Schreibtisch. Mit dem neuen „Personal Computer“ stellt das Unternehmen einen KI-Agenten vor, der rund um die Uhr auf einem Mac mini läuft und lokale Dateien mit der Cloud verbindet.
Die Brücke zwischen Cloud und lokalem System Der „Personal Computer“ baut auf dem erst im Februar gestarteten Dienst „Perplexity Computer“ auf. Die neue Software verwandelt einen handelsüblichen Mac mini in einen permanent aktiven, digitalen Assistenten. Dieser greift direkt auf lokale Anwendungen sowie Dateien zu und verknüpft diese Datenpakete mit der Rechenleistung der Server. Der kompakte Apple-Rechner fungiert dabei als lokaler Knotenpunkt, der die Brücke zur Cloud schlägt. Damit reagiert Perplexity auch auf ähnliche Konzepte wie OpenClaw, die in der Vergangenheit bereits für ein starkes Interesse an KI-gestützten Desktop-Lösungen sorgten. Anwender steuern den KI-Agenten bequem von jedem beliebigen Endgerät aus fern. Die Software läuft rund um die Uhr und arbeitet nahtlos über verschiedene Sitzungen hinweg. Im Gegensatz zu klassischen Systemen wartet das Programm nicht auf jeden einzelnen Klick des Nutzers. Anwender formulieren stattdessen ein konkretes Ziel. Die künstliche Intelligenz plant daraufhin die notwendigen Arbeitsschritte und führt die komplexe Aufgabe selbstständig im Hintergrund aus. + Quelle: Perplexity Fokus auf Sicherheit und Kontrolle Ein Programm mit derart tiefem Zugriff auf private Daten erfordert weitreichende Sicherheitsmechanismen. Die eigentlichen Prozesse laufen in einer isolierten Software-Umgebung ab, einer sogenannten Sandbox. Diese strikte Trennung verhindert effektiv, dass der Agent versehentlich wichtige Systemdateien verändert oder sensible Dokumente löscht. Das System nutzt zudem stark eingeschränkte Zugriffsrechte, die exakt auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten sind. Zusätzlich fordert die Software bei kritischen Vorgängen zwingend die Zustimmung des Anwenders an. Die künstliche Intelligenz pausiert in solchen Fällen und wartet, bis eine menschliche Freigabe erfolgt. Anzeige Nutzer behalten so jederzeit die volle Kontrolle über den Prozess. Alle durchgeführten Schritte werden zudem detailliert protokolliert, um Aktionen nachträglich nachvollziehen zu können. Für den Notfall steht ein digitaler Schalter bereit, der sämtliche Aktivitäten sofort stoppt. Wer die neue Funktion auf seinem eigenen Rechner testen möchte, kann sich ab heute auf der offiziellen Warteliste eintragen.
Lego
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LEGO Education stellt die beliebte Spike-Serie ein und ersetzt sie durch ein spezialisiertes Set für „Computer Science & AI“. Das neue Paket kostet rund 450 Euro bei nur 380 Bauteilen, bietet dafür aber einen Hub für lokales Machine Learning ohne Cloud-Zwang. Kritik gibt es an der kurzen Lebensdauer des Vorgängersystems und den hohen Investitionskosten für Schulen, die ihre Ausstattung nun komplett erneuern müssen.
Lego Education Official – Computer Science and AI Product Page
Lego Education läutet mit der Einstellung der Spike-Serie und dem Start neuer KI-Lernpakete einen Systemwechsel ein. Bildungseinrichtungen stehen vor einer teuren, aber technisch notwendigen Modernisierung ihrer Informatik-Ausstattung, um künstliche Intelligenz haptisch begreifbar zu machen. Hardware für das KI-Zeitalter Das neue Herzstück des Portfolios nennt sich schlicht „Computer Science & AI“. Das Set umfasst 380 Bauteile und zielt spezifisch auf den Informatikunterricht der Sekundarstufen ab, wobei der Fokus deutlich verschoben wurde. Anders als bei Vorgängermodellen liegt der Schwerpunkt nicht mehr primär auf Mechanik, sondern auf der haptischen Erfahrbarkeit von Algorithmen und Datenverarbeitung. Kern der Neuerung ist ein leistungsstärkerer Hub, der einfache Machine-Learning-Modelle direkt verarbeiten kann, ohne permanent auf eine Cloud-Verbindung angewiesen zu sein. Schüler trainieren neuronale Netze am Rechner und übertragen diese Modelle anschließend auf die physische Hardware. Lego reagiert damit auf die weltweit veränderten Lehrpläne, die das Verständnis von künstlicher Intelligenz zunehmend als Pflichtstoff integrieren. + Quelle: Lego Das Ende der Spike-Serie Mit der Vorstellung der neuen Reihe besiegelt der dänische Spielwarenhersteller faktisch das Ende des bisherigen Spike-Systems. Händler und Distributoren listen die Bestseller „Spike Prime“ und „Spike Essential“ bereits als „End of Life“, was Schulen mit bestehenden Inventaren unter massiven Zugzwang setzt. Die Lebensdauer der Spike-Generation fiel im Vergleich zum legendären Mindstorms EV3 damit überraschend kurz aus. Diese aggressive Produktzyklus-Strategie sorgt für Kritik in der Bildungslandschaft, da Investitionen in Lernmaterialien meist auf viele Jahre ausgelegt sind. Kompatibilitätsprobleme zwischen der alten Spike-Hardware und den neuen KI-Modulen erschweren einen Mischbetrieb in Klassenzimmern erheblich. Der Software-Support für Spike soll zwar übergangsweise fortgeführt werden, neue Features fließen jedoch exklusiv in die neue Plattform. Anzeige Preispolitik und Markteinschätzung Der Preis für den Einstieg in die neue Lego-KI-Welt liegt laut ersten Listungen bei rund 450 Euro pro Set. Bei einem Inhalt von lediglich 380 Teilen ergibt sich ein extrem hoher Stückpreis, der primär durch die komplexe Elektronik und die neuen Sensoren gerechtfertigt wird. Budgetschwache Schulen dürften erhebliche Schwierigkeiten haben, ganze Klassensätze zu finanzieren, was die digitale Spaltung im Bildungssektor verschärfen könnte. Technisch bietet das Set einen sinnvollen Zugang zu abstrakten KI-Konzepten ohne reine Bildschirmarbeit („Beyond Screen“). Die Integration von haptischem Feedback in den Lernprozess gilt didaktisch als wertvoll und überlegen gegenüber reinen Software-Simulationen. Dennoch bleibt abzuwarten, ob die Hardware den hohen Anschaffungspreis durch Langlebigkeit und eine stabile Software-Qualität im Schulalltag rechtfertigen kann.
KI soll Wissensarbeit automatisieren – auch, indem sie unsere Computer steuert. Bisher gelingt das nur mäßig: Die Systeme arbeiten ineffektiv und bringen erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich. Fara-7B von Microsoft löst diese Probleme zwar nicht, steigert aber die Effizienz. Das kompakte Modell läuft lokal auf dem Rechner.
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Neues Google Model: Gemini 2.5 Computer Use Das neue Gemini-Modell kann Computer steuern und setzt mit überlegener Leistung und Geschwindigkeit neue Maßstäbe im KI-Markt. Kurzfassung | Andreas Becker, 07.10.25
gpt-image-1 | All-AI.de Was wäre, wenn eine KI nicht nur antwortet, sondern selbstständig den Computer bedient? Google DeepMind hat diese Vision zur Realität gemacht. Mit dem neuen Modell „Gemini 2.5 Computer Use“ können KI-Agenten wie ein Mensch mit Benutzeroberflächen interagieren. Sie klicken, tippen und scrollen sich durch Webseiten und Apps, um komplexe Aufgaben autonom zu erledigen. Wie die KI den Computer steuert Die neue Technologie markiert einen Wendepunkt in der Automatisierung digitaler Prozesse. Das System agiert in einer Schleife aus Wahrnehmung und Handlung. Ein Entwickler gibt eine Aufgabe vor, woraufhin das Modell einen Screenshot der aktuellen Bildschirmanzeige analysiert und eine passende Aktion wie einen Mausklick oder eine Texteingabe vorschlägt. Nach der Ausführung wird ein neuer Screenshot erstellt und der Zyklus beginnt von vorn. Diese Methode erlaubt es der KI, Formulare auszufüllen, durch Menüs zu navigieren oder Daten zu filtern. Die Fähigkeiten gehen über simple Klicks hinaus und umfassen auch das Ziehen und Ablegen von Elementen, die Nutzung von Tastenkombinationen und das eigenständige Surfen im Web. Google optimiert das Modell primär für Browser, doch erste Tests auf mobilen Geräten zeigen ebenfalls vielversprechende Resultate.
Leistungsdaten und Konkurrenzdruck Google positioniert sein neues Modell an der Spitze des Wettbewerbs. Laut interner Benchmarks übertrifft Gemini 2.5 Computer Use führende Alternativen von Konkurrenten wie Anthropic oder OpenAI. Das Modell kombiniert hohe Genauigkeit bei der Steuerung von Oberflächen mit geringer Latenz, was schnelle Reaktionszeiten für den Nutzer bedeutet. Diese Effizienz macht es für den praktischen Einsatz in Unternehmen besonders attraktiv. Die Konkurrenz schläft jedoch nicht. Der Markt für KI-Agenten entwickelt sich rasant, und auch andere Schwergewichte forschen an ähnlichen Technologien. Der Wettlauf um die Vorherrschaft bei autonomen KI-Systemen, die direkt mit Software interagieren, hat begonnen. + Quelle: Google Sicherheit als oberste Priorität Autonome KI-Agenten bergen neue Sicherheitsrisiken. Google begegnet diesen Herausforderungen mit einem mehrstufigen Sicherheitskonzept. Bereits während des Trainings wurden dem Modell Schutzmechanismen einprogrammiert, um Missbrauch zu verhindern. So soll der Agent beispielsweise das Umgehen von CAPTCHAs oder die Steuerung kritischer Systeme wie medizinischer Geräte verweigern. Entwickler erhalten zudem zusätzliche Kontrollinstrumente. Ein externes Sicherheitssystem prüft jeden Handlungsvorschlag der KI, bevor dieser ausgeführt wird. Zudem lassen sich spezifische Anweisungen definieren, die riskante Aktionen von vornherein unterbinden oder eine menschliche Bestätigung erfordern. Der Zugang zu sensiblen Daten oder die Ausführung unbeabsichtigter Aktionen gelten als zentrale Risikofaktoren, die eine strenge Überwachung erfordern. + Quelle: Google Der Markt für KI-Agenten explodiert Die Veröffentlichung von Gemini 2.5 Computer Use fällt in eine Zeit enormen Wachstums. Analysten von Gartner prognostizieren, dass bis 2026 bereits 40 Prozent aller Unternehmensanwendungen über spezialisierte KI-Agenten verfügen werden. Das entspricht einer massiven Steigerung im Vergleich zu heute. Google selbst nutzt die Technologie bereits intern, um Softwaretests zu beschleunigen und agentenbasierte Funktionen in die Google Suche zu integrieren. Frühe Testkunden berichten von Effizienzsteigerungen von bis zu 50 Prozent bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen. Das Modell steht Entwicklern ab sofort über die Gemini API zur Verfügung. MITMACHEN Hat Dir der Beitrag gefallen oder geholfen? Dann hilf uns mit einem Klick weiter – dauert nur Sekunden. Teile diesen Beitrag Folge uns auf Social Media Mastodon X Bluesky Facebook LinkedIn Youtube Unterstütze uns direkt KI-Tools sind teuer – unser Wissen bleibt kostenlos. Spende einmalig via PayPal oder werde YouTube-Mitglied (ab 0,99 €). Dafür liefern wir täglich News, ehrliche Tests und praxisnahe Anleitungen. Danke dir! PayPal – Spende Youtube – ABO KURZFASSUNG
Google DeepMind hat mit Gemini 2.5 Computer Use ein KI-Modell veröffentlicht, das autonomen Agenten die Steuerung von Benutzeroberflächen ermöglicht.
Die KI kann wie ein Mensch klicken, tippen und scrollen, um komplexe Aufgaben in Browsern und Anwendungen selbstständig auszuführen.
Das Modell übertrifft laut Google die Konkurrenz in Leistung und Geschwindigkeit und verfügt über integrierte Sicherheitsmechanismen zur Risikominimierung.
Die Technologie ist bereits im Einsatz und treibt einen rasant wac-hsenden Markt für KI-Agenten an, der die Software-Automatisierung revolutionieren wird.
QUELLEN
Google DeepMind Blog
9to5Google
TechCrunch
The Register
Business Wire Deutschland