Kurzfassung: Andrej Karpathy hat im März 2026 ein 630-Zeilen-Skript („AutoResearch“) veröffentlicht, mit dem ein LLM-Agent über Nacht ungefähr 100 Machine-Learning-Experimente auf einer einzigen GPU fährt. Der Agent schlägt Code-Änderungen vor, testet sie, behält die Gewinner, verwirft die Verlierer – komplett unbeaufsichtigt.
Was das demonstriert
- KI-gestützte ML-Forschung ist keine Zukunftsmusik mehr: Ein erfahrener Forscher + ein Agent + eine GPU ersetzt an vielen Stellen ein Team.
- Karpathy selbst gibt öffentlich an, dass er seit Dezember 2025 kaum noch selbst Code schreibt – sondern 16 Stunden am Tag „seinen Willen an Agenten ausdrückt“.
- Das Skript ist absichtlich minimalistisch: keine Abhängigkeiten zu Orchestrierungs-Tools, nur Python + ein LLM.
Für KMU: Was sich übertragen lässt
- Jede Optimierungsaufgabe mit harten Metriken (Conversion, Durchlaufzeit, Fehlerquote) kann heute agentenhaft parallelisiert werden.
- Der Engpass ist nicht mehr Rechenleistung, sondern die Fähigkeit, eine gute Bewertungsfunktion zu definieren.
- Wer jetzt beginnt, Bewertungsfunktionen für die eigenen Geschäftsprozesse zu bauen, hat 2027 einen uneinholbaren Vorsprung.
Quellen
- blockchain.news: AutoResearch Breakthrough
- PJFP: Karpathy No Priors Breakdown 2026
- Medium: What Karpathy Just Released
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