Einfache Textdateien als effektive Alternative zu komplexen Skill-Systemen für KI-Agenten

Einfache Textdateien vs. komplexe Skill-Systeme: Eine Analyse der Kontextbereitstellung für KI-Kodierungsagenten

In der dynamischen Welt der Künstlichen Intelligenz suchen Unternehmen und Entwickler kontinuierlich nach Wegen, die Effizienz und Zuverlässigkeit von KI-Agenten zu optimieren. Eine aktuelle Untersuchung des Unternehmens Vercel, das sich auf Web-Entwicklungstools spezialisiert hat, rückt dabei eine überraschende Erkenntnis in den Fokus: Für die Bereitstellung von aktuellem Framework-Wissen für KI-Kodierungsagenten können einfache Textdateien komplexen "Skill"-Systemen überlegen sein.

Die Herausforderung veralteter Trainingsdaten

KI-Kodierungsagenten sind auf Trainingsdaten angewiesen, die naturgemäß schnell veralten. Wenn ein Framework wie Next.js neue APIs veröffentlicht, generieren Agenten, die mit älteren Daten trainiert wurden, entweder fehlerhaften Code oder greifen auf veraltete Muster zurück. Dies stellt eine signifikante Herausforderung dar, da die Modelle zwar über ein breites Grundwissen verfügen, jedoch Schwierigkeiten haben, die Notwendigkeit aktueller Dokumentation zu erkennen.

Vercels Experiment: Skills vs. AGENTS.md

Vercel untersuchte zwei Hauptansätze, um dieses Problem zu adressieren:

• Skill-Systeme: Hierbei handelt es sich um gebündeltes Wissen in Paketen, die KI-Agenten bei Bedarf abrufen können. Die Idee ist, dass der Agent erkennt, wann er frameworkspezifische Hilfe benötigt, den entsprechenden Skill auslöst und auf relevante Dokumentationen zugreift.
• AGENTS.md-Datei: Eine einfache Markdown-Datei, die im Projektverzeichnis liegt und dem Agenten bei jedem Schritt einen persistenten Kontext bietet, ohne dass dieser aktiv eine Entscheidung treffen muss.

Die Ergebnisse dieser Tests waren bemerkenswert. Das komplexere Skill-System erreichte eine Erfolgsquote von maximal 79 %, während die komprimierte AGENTS.md-Datei eine perfekte Erfolgsquote von 100 % erzielte. Ein entscheidender Faktor war, dass die Agenten in 56 % der Fälle die Skills nicht aufriefen, obwohl die Dokumentation zugänglich war. Selbst explizite Anweisungen, die Agenten zur Nutzung der Skills zwangen, führten lediglich zu einer maximalen Erfolgsquote von 79 %.

Gründe für die Überlegenheit passiver Kontextbereitstellung

Das Team von Vercel identifizierte drei Hauptgründe für den Erfolg des passiven Ansatzes:

1. Kein Entscheidungspunkt: Die Informationen sind bereits vorhanden, sodass der Agent keine aktive Entscheidung treffen muss, ob er sie abrufen soll.
2. Konsistente Verfügbarkeit: Der Inhalt von AGENTS.md wird bei jedem Schritt in den System-Prompt aufgenommen, wodurch eine durchgängige Verfügbarkeit gewährleistet ist.
3. Keine Sequenzierungsprobleme: Im Gegensatz zu Skill-Systemen treten keine Probleme bei der Reihenfolge oder dem Timing des Informationsabrufs auf.

Die Rolle von "Skills" in der Zukunft

Trotz dieser Ergebnisse betont Vercel, dass "Skills" nicht nutzlos sind. Sie könnten besser für vertikale, aktionsspezifische Workflows geeignet sein, wie beispielsweise das Upgrade einer Next.js-Version. Für allgemeines Framework-Wissen übertrifft der passive Kontext jedoch derzeit den bedarfsgesteuerten Abruf deutlich. Es wird angenommen, dass Modelle wie Claude oder GPT, die auf die Nutzung von "Skills" nachtrainiert wurden, diese in Zukunft effektiver einsetzen könnten.

AGENTS.md als Teil eines breiteren Industriestandards

Die Erkenntnisse von Vercel unterstreichen die wachsende Bedeutung von AGENTS.md, das Teil einer breiteren Brancheninitiative geworden ist. Im Dezember 2025 gründete die Linux Foundation die Agentic AI Foundation (AAIF) mit dem Ziel, offene Standards für KI-Agenten zu etablieren. Zu den Kernprojekten gehören dabei Anthropic's Model Context Protocol (MCP), Block's Goose als Framework für Agenten-Workflows und OpenAI's AGENTS.md, das Standards für Kodierungsanweisungen setzt. AGENTS.md wurde bereits von über 60.000 Open-Source-Projekten übernommen und wird von Agenten-Frameworks wie Cursor, Devin, GitHub Copilot und Gemini CLI nativ unterstützt.

Die Bedeutung von Dateisystemen und Datenbanken für die Agenten-Speicherung

Die Diskussion um die Kontextbereitstellung für KI-Agenten führt auch zu einer grundlegenderen Frage nach der optimalen Speicherarchitektur. Eine Studie von Oracle vergleicht Dateisysteme und Datenbanken für das effektive Management des AI-Agenten-Gedächtnisses. Die Untersuchung zeigt, dass Dateisysteme für schnelle Prototypen und einzelne Benutzer vorteilhaft sind, da sie eine vertraute Schnittstelle bieten (LLMs sind auf Repos, Docs, Logs und README-basierte Workflows trainiert) und eine hohe Token-Effizienz durch progressive Offenlegung ermöglichen. Allerdings stoßen Dateisysteme bei gleichzeitigen Zugriffen, Auditierbarkeit und semantischer Suche an ihre Grenzen. Datenbanken hingegen bieten stärkere Garantien für Konsistenz, Skalierbarkeit und komplexe Abfragen, sind aber mit einem höheren Einrichtungsaufwand verbunden.

Ein "Filesystem-first"-Ansatz, bei dem Agenten Artefakte auf der Festplatte speichern und bei Bedarf selektiv nachladen, kann die Einschränkungen der Kontextfenster und der Zustandslosigkeit von LLMs adressieren. Tools wie `read_file`, `tail_file`, `read_file_range` und `grep_files` ermöglichen es dem Agenten, effizient mit großen Datenmengen umzugehen, ohne das gesamte Wissen in den Kontext laden zu müssen. Dies führt zu einer "dynamischen Kontextentdeckung", bei der nur relevante Informationen abgerufen werden.

Für komplexere Szenarien, in denen mehrere Benutzer oder Agenten gleichzeitig auf Daten zugreifen oder eine zuverlässige und auditierbare Historie erforderlich ist, erweisen sich Datenbanken als überlegen. Sie ermöglichen semantische Suche, ACID-Transaktionen und eine bessere Verwaltung von Metadaten. Eine hybride Architektur, die die Ergonomie von Dateisystemen mit den Garantien von Datenbanken kombiniert, wird als vielversprechender Kompromiss betrachtet.

Implikationen für die Praxis

Diese Entwicklungen haben weitreichende Implikationen für Unternehmen, die KI-Agenten in ihren Workflows einsetzen oder entwickeln. Die Wahl der richtigen Methode zur Kontextbereitstellung kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten der Agenten haben. Es zeigt sich, dass nicht immer die komplexeste Lösung die beste ist, sondern oft die, die am besten auf die spezifischen Bedürfnisse und Einschränkungen der KI-Modelle zugeschnitten ist.

Für B2B-Kunden bedeutet dies, dass bei der Implementierung von KI-Kodierungsagenten eine sorgfältige Analyse der Anforderungen unerlässlich ist. Es gilt zu prüfen, ob breites, statisches Wissen über einfache Textdateien effizienter bereitgestellt werden kann oder ob aktionsspezifische "Skills" für bestimmte, vertikale Aufgaben sinnvoller sind. Die Standardisierung durch Initiativen wie die AAIF verspricht dabei eine größere Interoperabilität und Langlebigkeit der entwickelten Lösungen.

Die Erkenntnisse aus Vercels Studie und der breiteren Diskussion in der KI-Community legen nahe, dass die Optimierung der Kontextbereitstellung ein zentraler Faktor für den Erfolg von KI-Agenten in der Praxis ist. Unternehmen, die diese Prinzipien verstehen und anwenden, können die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Systeme maximieren und gleichzeitig die Komplexität und die Betriebskosten reduzieren.

Die Analyse dieser Entwicklungen zeigt, dass die Entwicklung von KI-Agenten nicht nur technologische Fortschritte in den Modellen selbst erfordert, sondern auch eine intelligente Gestaltung der Interaktion zwischen Agent und den benötigten Informationen. Einfachheit und Effizienz in der Kontextbereitstellung könnten dabei zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.

Bibliography: - A simple text file beats complex skill systems for AI coding agents (2026). The Decoder. URL: https://the-decoder.com/a-simple-text-file-beats-complex-skill-systems-for-ai-coding-agents/ - AI Agents Ditch Complex Skills; Simple Text File Guarantees Accuracy (2026). AI Tech Suite News. URL: https://www.aitechsuite.com/ai-news/ai-agents-ditch-complex-skills-simple-text-file-guarantees-accuracy - Agent Skills | Hacker News (2026). Hacker News. URL: https://news.ycombinator.com/item?id=46871173 - Agent Skills: The Universal Standard Transforming How AI ... - Medium (2026). Spillwave Solutions. URL: https://medium.com/spillwave-solutions/agent-skills-the-universal-standard-transforming-how-ai-agents-work-fc7397406e2e - AI Coding Agent Limitations: Lessons from 2-Day Experiment (2026). LinkedIn. URL: https://www.linkedin.com/posts/gpryzby_lessons-from-2-days-of-ai-assisted-development-activity-7421683924176687104-cbQm - Comparing File Systems and Databases for Effective AI Agent ... (2026). Oracle Blogs. URL: https://blogs.oracle.com/developers/comparing-file-systems-and-databases-for-effective-ai-agent-memory-management - Lessons from Building AI Agents for Financial Services (2026). Nicolas Bustamante. URL: https://www.nicolasbustamante.com/p/lessons-from-building-ai-agents-for - Mastering Your AI Assistant: Why a Simple "Skill" Beats a Complex ... (2026). DEV Community. URL: https://dev.to/maximiliano_allende97/mastering-your-ai-assistant-why-a-simple-skill-beats-a-complex-system-every-time-3a1f - 0% vs 100%: Why "Dumb" Text Files Beat Smart AI Agents - YouTube (2026). AINexLayer. URL: https://www.youtube.com/watch?v=Cjj6OrXQsSg - Why Writing Skills for Your AI Assistants Is Often a Mistake (2026). Level Up Coding. URL: https://levelup.gitconnected.com/why-writing-skills-for-your-ai-assistants-is-often-a-mistake-f8ece70d5f2e