Vercel-CTO: Agenten sind die neue Anwendungsschicht

Warum Agenten eine neue Art von Software sind – und kein schnellerer Weg, die alte zu schreiben

Malte Ubl, CTO von Vercel, eröffnet die erste AI Engineer Conference in Europa. Seine Keynote handelt nicht von Modellen – sondern von der Anwendungsschicht, die auf ihnen gebaut wird, und davon, warum sich die Ökonomie von Software grundlegend verschiebt.

Über Agenten als neue Softwarekategorie: “There was always all this stuff we wanted to automate, but not all of it was economically viable to do with traditional software. But it is with agents.” (Es gab immer diese Dinge, die wir automatisieren wollten, aber nicht alles davon war mit traditioneller Software wirtschaftlich sinnvoll. Mit Agenten schon.) Malte beschreibt Agenten als Antwort auf eine bislang unwirtschaftliche Ecke des Softwaremarkts – Arbeitsabläufe voller Sonderfälle und implizitem Betriebswissen, die in einem klassischen SaaS-Produkt niemand je von Hand programmieren würde.

Über die SaaS-„Kopocalypse”: “More and more companies, when they ask whether they should buy some software or make some software themselves, they’re answering that with the make side.” (Immer mehr Unternehmen entscheiden sich, wenn sie abwägen ob sie Software kaufen oder selbst entwickeln sollen, für die Eigenentwicklung.) Seine These: SaaS wird überleben, aber da mehr Unternehmen mehr individuelle Software bauen, entsteht mehr Arbeit für Entwickler – nicht weniger. Der Softwaremarkt erweist sich als überraschend elastisch: Je günstiger die Herstellung wird, desto mehr wird produziert.

Über die vier Agenten-Archetypen, die heute schon funktionieren: Malte legt die praxiserprobten Muster dar, die er bereits im Einsatz sieht – keine spekulative Forschung, sondern produktive Systeme:

1. Agent-as-a-Service / Kundensupport – die Rund-um-die-Uhr-Version einer 9-to-5-Rolle.
2. Compressed Research (verdichtete Recherche) – ein Agent übernimmt die Recherchephase eines Geschäftsprozesses, der Mensch trifft weiterhin die finale Entscheidung. Vercels „Vertrieb kontaktieren”-Formular wird von einem Agenten weitergeleitet, der LinkedIn liest, die Unternehmensgröße prüft und ein Briefing-Paket an einen Menschen übergibt.
3. Vorhandene Informationen zugänglich machen – “Is your issue tracker up to date? Probably not. Could it be? Yes — the info exists in Slack, in a Granola recording, somewhere.” (Ist Ihr Issue-Tracker aktuell? Wahrscheinlich nicht. Könnte er es sein? Ja – die Informationen existieren in Slack, in einer Granola-Aufnahme, irgendwo.) Agenten verknüpfen vorhandenes Unternehmenswissen mit dem Ort, an dem es gebraucht wird.
4. Lästige Arbeit eliminieren – Vercels eigener Support-Agent hat eine Ablenkungsrate von 90 %, und die Jobzufriedenheit im Team ist gestiegen, weil Menschen nur noch die interessanten Fälle bearbeiten.

Über Agenten als Nutzer von Software: “In the last 7 days, over 60% of page views on vercel.com were AI agents.” (In den letzten 7 Tagen waren über 60 % der Seitenaufrufe auf vercel.com KI-Agenten.) Die unmittelbare Konsequenz: Benutzeroberflächen werden billiger, CLIs und APIs dagegen wertvoller. Die mittelbare Konsequenz: Infrastruktur muss Software ausführen, die niemand im Team selbst geschrieben hat.

Über die Frage, wo Wert entsteht: “Model companies are commoditizing. In that world, we the AI engineers are the powerful ones. Our agents are the ones that actually create the business value.” (Modellunternehmen werden zur Massenware. In dieser Welt sind wir, die KI-Ingenieure, die Mächtigen. Unsere Agenten sind es, die den eigentlichen Geschäftswert schaffen.) Malte macht deutlich, dass Europa den Modellwettbewerb nicht gewinnen wird – aber das muss es auch nicht, denn Vercels AI SDK, Poe und OpenCode sind alle europäisch geführt und sitzen in der Schicht, in der das Geld inzwischen steckt.

Vier Agenten-Archetypen, die jedes Unternehmen heute einsetzen kann

• Agent-as-a-Service – Die Support-Rolle, die rund um die Uhr läuft (CRMs, Decagon-Muster)
• Compressed Research – Agent recherchiert, Mensch entscheidet; ein 30-Minuten-Job wird zu 5 Minuten, 100.000-mal im Jahr
• Vorhandene Informationen zugänglich machen – Wissen aus Slack, Aufzeichnungen und Dokumenten in Issue-Tracker und Status-Updates einspeisen
• Lästige Arbeit eliminieren – 90 % Ablenkungsrate; Jobzufriedenheit im Support-Team ist explodiert
• „Was nervt Sie an Ihrer Arbeit am meisten?” – Maltes Schlüsselfrage, um Agenten-Potenziale zu finden
• 60 % des Web-Traffics sind bereits Agenten – Benutzeroberflächen sind günstig; CLIs und APIs sind die eigentliche Schnittstelle

Was das für Unternehmen bedeutet, die agentenbetriebene Workflows aufbauen

Die Anwendungsschicht ist der Ort, an dem die nächste Dekade von Software entsteht – und wo der wirtschaftliche Wert anfällt. Unternehmen müssen nicht das „gewinnende Modell” wählen – sie müssen die Arbeitsabläufe wählen, die es wert sind, automatisiert zu werden. Maltes Rahmenkonzept aus verdichteter Recherche und der Eliminierung von Routinearbeit ist genau das Muster, das KI vom Hype zur Haushaltslinie macht: gleicher Prozess, gleiches Risikoprofil, eine Größenordnung weniger menschliche Zeit. Für alle, die KI-Mitarbeiter einstellen statt einen weiteren SaaS-Platz zu kaufen, sind diese Archetypen das Playbook.