Wie @cline die "bittere Lektion" auf seiner eigenen Reise erfahren hat. Als Sonnet 4 veröffentlicht wurde, brach vieles zusammen. Das Modell lief in Schleifen. Es nahm Anweisungen zu wörtlich und machte seltsame Dinge. Wir waren verwirrt. Der gleiche System-Prompt hatte bei 3.5, 3.7 und allem davor funktioniert. An diesem Punkt erkannten wir: Unser Prompt überlastete das Modell sensorisch. All diese sorgfältigen Anweisungen, die wir geschrieben hatten? Sie störten, wie das Modell tatsächlich denkt. Die bittere Lektion für Agenten: Du denkst, du kannst Prompts anpassen und Modelle verbessern. Und vielleicht funktioniert das... vorerst. Aber mit mehr Rechenleistung werden die Modelle einfach von selbst besser. Und je mehr du sie an die Hand nimmst, desto mehr stehst du tatsächlich im Weg. Der beste System-Prompt ist der, der die Agenten in die richtige Richtung weist, aber dann aus dem Weg des Modells geht.