# VibeMind: AI-Native Multi-Agent OS Strategy

**Podcast:** Becoming CTO Secrets
**Published:** 2026-09-22

## Transcript

Hallo und herzlich willkommen zu Becoming CTO Secrets, dem Podcast von CTOs für CTOs und diejenigen, die es noch werden wollen.
Ich bin Philipp Deutscher, externer CTO, CTO-Coach und Gründer der Becoming CTO-Community.
Mein heutiger Gast ist Felix Baumann.
Er ist CTO und Co-Founder von VibeMind.
einem als Open Source angelegten AI-nativen Multi-Agenten-System, was die AI mir alles ausspuckt für Sätze, das Software von der Idee über Requirements und Architektur bis zu Code, Tests und Automatisierung bringen soll.
Felix hat fast zwei Jahre lang selbst an diesem System gebaut und dabei nicht nur Dutzende bis Hunderte spezialisierte Agenten orchestriert.
sondern auch erlebt, wie schnell ein technischer Gründer selbst zum limitierenden Teil des eigenen Systems wird.
Wir sprechen auch darüber, was agentische Systeme heute tatsächlich leisten, wo sie scheitern und was der Sprung vom Solo-Entwickler zum CTO und Unternehmer verlangt.
Felix, herzlich willkommen.
Ja, hallihallo.
Felix, du hast ein System gebaut, das einer Person den Hebel von hunderten Agenten geben soll.
Produkt, Infrastruktur, Team und Fundraising übernimmst.
Da war die ehrliche Frage, hat AI dich wirklich entlastet oder hat sie nur dafür gesagt, dass du am Ende noch mehr gleichzeitig tun kannst?
Ich würde sagen, ich habe schon immer sehr viel gleichzeitig getan.
AI hat es bloß im Output ums Hundertfache multipliziert.
Also mir ist das jetzt nicht so unangenehm, viele Sachen zu machen.
Für mich ist das eher so, ah ja, mir wird nicht langweilig.
Und nachdem ich gerne neue Aufgaben habe, finde ich Automatisierungen sehr stark, weil man automatisiert immer irgendwas anderes.
Und naja, bei solchen Agentsystemen ist es halt ganz oft so, baust du einmal, musst du nie wieder anfassen, vielleicht mal ein bisschen optimieren, aber die Aufgabe prinzipiell ist auf jeden Fall deutlich leichter geworden.
Ist das auch nachhaltig so, dass du danach nicht mehr anfassen musst?
Größtenteils ja.
Wenn jetzt neue Sachen rauskommen, dann muss man die natürlich integrieren, sonst bleibt man nicht auf dem aktuellen Stand.
So zum Beispiel jetzt mein Context-System, das habe ich nochmal mit einem Task-Geduler umgebaut, damit es ein bisschen mehr, ja, oder besser, sagen wir es mal so, durch die Architektur scrollt.
Natürlich muss man immer wieder mal was ausbessern, aber das ist, glaube ich, einfach Informatik so.
Und bei den Agents, das hat sich darauf beschränkt, dass man Skills schreibt, neue Tools hinzutut, Tools ein bisschen umdichtet oder sie mit weniger Kontext verseht quasi.
Du hast jetzt, also wenn du VibeMind beschreiben müsstest, welches Problem löst das denn für wen?
Vielleicht gibst du uns mal einen kurzen Insight, was VibeMind genau macht.
Es ist manchmal, glaube ich, leichter einfach zu sagen, was man bisher noch nicht machen kann.
Also was du noch nicht machen kannst, ist jetzt dir mal einfach sagen können, hier ist meine Idee, mein ganzes Konzept und es wird dann am Schluss ein komplett fertiges Softwareprojekt.
Es braucht noch ein bisschen Debugging und Anpassung, aber ich glaube, so ist das einfach bei so großen Systemen.
Was du aber auf jeden Fall schon machen kannst, ist, dass dein LinkedIn automatisch bedienen, du kannst WhatsApp automatisch bedienen, du hast da drin einen Open Plot, der dir als Unterstützung hilft und das ist ein Space so quasi im Weitmein.
Und aktuell sind wir bei 15 Spaces, es ist noch ein autonomer Videocutter hinzugekommen, ich habe sie Laura getauft, weil es für eine Freundin war, damit die weniger arbeiten muss.
Einmal durchprobiert.
Würde ich meinen, ist es, aber es sind natürlich irgendwo Bugs drin, die ich noch nicht gefixt habe.
Und da ich irgendwie so ein leichter Perfektionist bin, bin ich wieder ein bisschen spät mit dem Update auf meiner Webseite von dem GitHub-Repo.
Da gibt es jetzt quasi die erste Version vom Vibemind OS.
Aber wir haben noch eine weiter fortgeschrittenere Variante, die jetzt lokal auf meinem PC eigentlich ganz gut läuft.
Ich denke aber, ich muss immer noch sehr viel an meinen Code umstrukturieren anders organisieren, sodass das Contributing mehr leicht wird, sagen wir es mal so.
Ja genau, als wir im Juni gesprochen haben, da stand tatsächlich vieles noch kurz vor dem Release.
Was ist denn seitdem, jetzt haben wir September, was ist denn seitdem tatsächlich produktiv gegangen?
Was ist bereits öffentlich zugänglich?
Du hast es gerade schon ein bisschen angeteasert, aber was funktioniert denn noch nicht zuverlässig?
Wo stehst du gerade?
Also bei jedem Projekt gibt es immer so Kleinigkeiten, was mir dann immer noch auffällt, was ich noch gerne besser haben wollte.
Robot hat jetzt zum Beispiel die Plugins bekommen, sodass man Gmail und Coca-G alles leicht integrieren kann, einfach über den Chat dort, während jetzt zum Beispiel der Salesmann auch seine Daten von Robot bekommt, um gut Marketing zu betreiben.
Also es gibt noch eine ganze Marketing-Pipeline, die dann die Posts erstellt und alles drum und dran.
und sie einfach zur Freigabe irgendwo hinschaltet, wo man sie dann bequem vom Handy aus erreichen kann.
Code-Generierung, ganz normaler Vibe-Coder, der geht natürlich schon, während die ganze autonome Pipeline noch an der Evolution hängt.
Also da heißt es noch, bei der Architektur fehlt noch ein bisschen Kontext, damit das sauber durchläuft.
Dann, glaube ich, habe ich wirklich erst einmal...
Genügend geschafft, dass ich sage, die anderen Spaces sind noch nicht ganz so wichtig und es ist ja auch okay, wenn sie noch in Entwicklung sind.
Zum Beispiel die Agent-Farm, da ist es so, dass ich jetzt eine Supply-Chain mit reingenommen habe, damit ich die Daten, die verarbeitet werden, besser tracken kann.
Heißt, da drin werden Multi-Agent-Systeme erstellt, ein Autogain-Code oder ein NNN.
und über einen Hermes-Agenten oder über mehrere Hermes-Agenten evaluiert und getestet und dann produktionsrein abgeliefert.
Das heißt, bis auf die Sachen, die man per Hand machen muss, sowas wie external APIs oder API-Keys, die gebe ich dem Bot bewusst nicht aus dem Grund, weil der nichts mit, also der ist noch Cloud-Service, da ist auf jeden Fall dann DSVWU-Konformität wichtig und Sicherheit.
Wo läuft denn VibeMind letzten Endes?
Auf deiner eigenen lokalen Maschine?
Oder läuft das in der Cloud?
Weil am Ende des Tages ist das ja auch eine Frage von Containment.
Also was darf denn das Ding letzten Endes und was darf es nicht?
Wie stellst du denn sicher, dass es nicht irgendwann einen produktiven AWS-Key auf meinem Mac Mini hier findet und damit sich dann beschließt, mal mit AWS zu verbinden, wo es dann vielleicht nicht hin soll?
Das müsstest du ihm erstmal sagen, dass er das macht.
Das andere ist, die API-Keys oder Secrets, die werden gestort in OpenFunk, das heißt ein Plugin drin.
Da sind die nicht mit Klartext oder sowas gespeichert.
Da kommt die Maschine selber gar nicht dran, da kommst nur du dran.
Das heißt, er würde von selbst nicht auf die, also ich frage deswegen, weil tatsächlich ist sowas ja auch schon dem einen oder anderen mit Cloud Code und sowas passiert, dass er das lokal hat laufen lassen und es gab natürlich auch Access-Keys zu diversen Servern und Cloud Code hat sie gefunden, hat sie ausprobiert und hat sich dann Zugang verschafft.
Das heißt, du sagst, du fängst das ab, indem du das Ganze nur whitelistest in einem eigenen vorgesehenen Key-Repository?
Genau, genau, genau.
Die Access für die Route, die ist bloß für den Local Host und die ist für den verboten.
Die, die da dran dürfen, sind unabhängige Agents, die dann lokal laufen.
Das ist was, wo ich sage, da muss jeder immer noch selber aufpassen, weil Secret, das ist noch ein frischer Prototyp.
Wenn man Secrets unbewusst irgendwo reinschmeißt, dann sind die natürlich immer irgendwo weg.
Und Security ist was, was immer bei einem selber auch einfach.
auch dabei ist.
Also ich versuche ein System zu kreieren, das sicher ist, aber ich gebe nicht alle die Verantwortung gerne ab.
Aber wie stellst du das denn sicher über entsprechende Prompt und Instructions, dass du das nicht darf?
Genau, also da geht dann einfach ein Fenster auf.
Für den API-Key, da tust du den reinpasten und dann wird er dort in OpenFunk abgelegt.
Ein anderer Agent, der hilft dir mit der Einrichtung, indem er dir den Browser zum Beispiel automatisiert und das öffnet.
und du dann eigentlich nur die Daten rausnimmst, die er nicht anfassen darf.
Wie stellst du denn dann sicher, dass die Agents sich auch wirklich an die Anweisungen halten?
Hast du noch andere Guardrails in place, die sicherstellen, dass er das dann nicht tut?
Also es wäre ja nicht die erste AI, der erste Agent, der sich aus irgendeinem Grund nicht an eine spezifische Anweisung hält, die er bekommt.
sondern du müsstest ja tatsächlich das System nochmal anders containen.
Passiert das oder verlässt du dich zum jetzigen Zeitpunkt noch auf entsprechende Instruktionen und hoffst, dass die halten?
Also es kommt darauf an, bei welchen Sachen man was einsetzt.
Wenn ich ein deterministisches Verhalten haben möchte, dann brauche ich einen Agent, der nicht unbedingt jetzt open-claw ist oder sowas.
sondern ich nehme ein Asian Framework wie Autogen und erzeuge den Determinismus, indem ich den Aufgabensplit so klein mache wie möglich, damit es einfach immer die gleichen Strukturen weitergibt.
Das ist einfach für mich mehr so eine Entscheidung, wie viel Kontext muss verarbeitet werden.
Du bist mit der Frage gestartet, was wäre, wenn eine Person den Hebel von Tausenden hätte?
Welches persönliche Problem oder Erlebnis hat diese Idee denn tatsächlich ausgelöst?
Sagen wir es mal so, in dem Research Center, wo ich davor gearbeitet habe, da habe ich auch schon Agent Frameworks entwickelt.
Nicht Agent Frameworks, Agents.
Und dort habe ich immer mehr Aufgaben bekommen.
Also ich habe am Anfang angefangen mit einem Requirements Engineer, der P-ML-Diagramme erzeugt hat, validiert und abgegeben.
Danach hieß es, wir integrieren das in ein größeres System.
Habe ich dann auch gemacht, habe aber dann festgestellt, dass mein vorgesetzter sein Skript eingereicht hat und das hat halt nicht funktioniert.
Und ich habe es halt dann lange irgendwie gedebugt und wieder umgeschrieben, sodass es wieder funktioniert.
Und zu dem Zeitpunkt war es noch so, dass Autogen in der hervorragenden Version da war.
Also es war noch die 0.2er.
Da war ein Bug in den Nested Jets, sodass das einfach hätte nie funktionieren können.
Zu dem Zeitpunkt wusste ich das noch nicht und zu dem Zeitpunkt habe ich mir gedacht, ich muss mich jetzt beweisen.
Ich habe mir gedacht, ja okay, ich schaue halt noch, was ich noch so alles finden kann.
Bin auf Lovable gestoßen und habe mir gedacht, wo ich das erste Mal das bedient habe, ey, wenn das ein bisschen besser wird, dann wird das auf jeden Fall die Welt verarbeiten, wie ich mit Code umgehe.
Und nachdem ich ein bisschen recherchiert habe, war mir halt auch ganz klar, das ist ein Multi-Aisen-System.
Ich wusste nicht genau, ob es jetzt NETN, Langgraf oder was auch immer hinten drunter gehabt haben.
Aber ich wusste ungefähr, sowas in der Art kann ich eigentlich auch bauen.
Weil Kaupproduktion oder Requirements-Produktion, die nehmen sich nicht sehr viel.
Das sind im Endeffekt verschiedene Prompts und einmal ausgetauscht.
Vielleicht auch ein paar andere Tools.
Ich hatte dann für mich so beschlossen, ich will das den Doktoranden präsentieren und habe es aber nicht wirklich gut geschafft zu präsentieren zu dem Zeitpunkt.
Dadurch ist das irgendwie so versickert, dass ich dann immer wieder neue Aufgaben bekommen habe, wie bauen eine Fullstack-Anwendung.
Für die Validierung dann von diesen Requirements, bau ein eigenes Kontextsystem, das benutze ich heute noch.
Irgendwann habe ich halt festgestellt, das fühlt sich an wie Beschäftigungstherapie.
Ja, war es irgendwie und am Ende war es so, ich soll Lovable 2.0 planen, habe ich in der Zwischenzeit auch jetzt einfach mal fertig gebaut als Prototyp.
Das funktioniert halt natürlich und ich habe mir gedacht, ja okay, hey Leute, ich beweise euch einfach, dass ihr das hernehmen müsst.
Mittlerweile nehmen sie es auch her, aber es hätte sehr viel früher sein können.
wenn sich halt einer irgendwie drum gekümmert hätte, dass man das mal ausprobiert.
Das war eigentlich immer das, was ich wollte, dass die einfach selber ein Vibe-Coding-Tool in die Hand nehmen und es ausprobieren und das haben sie einfach nicht gemacht.
Und naja, dann war es halt so, wie es war.
Und dann habe ich aber festgestellt, ey, ich kann allein ganz schön viel, also mache ich weiter.
Genau, was jetzt auf eurer Webseite aktuell schon verfügbar ist, ich glaube, du hast den Link zu GitHub, hast du da drin.
Kann man sich dadurch auch Vibemind schon runterladen und selbst ausprobieren als quasi Beta oder welchen Status hat das Ganze denn aktuell?
Aktuell würde ich empfehlen, wenn man es runterlädt, einmal mit Cloud Code aufsetzen lassen, aber das ist noch kein stabiler Release-Stand dort.
Ich bin gerade dabei, die ganzen Events von Vibemind einzusammeln.
Das heißt, alle Enhance müssen ja an einen Space geroutet werden.
Und dazu habe ich mir gedacht, ich benutze ganz viele semantische Collections und ein deterministisches Verhalten über das, was in Vibemind sieht, um die richtigen Aufgaben an die richtigen Agents zu geben.
Es sind tatsächlich ziemlich viele Events.
Mittlerweile sind es irgendwas mit 400.
Event, die möglich wären und dazu muss ich jeden Event auch multipliziert drin haben, weil so ist, dass natürlich eine ähnliche Aussage zu einem ähnlichen Ergebnis führen kann.
Das ist immer dieses Problem bei Multi-Action-Systemen.
Wie bekommst du es dazu, dass es immer die gleiche Aufgabe macht bei einer ganz, ganz, ganz variierten Input-Strang, wenn man so möchte?
Für mich war es dann immer die Lösung, dass ich halt für einen User, der den Space gerade benutzt, das einfach simuliert habe, damit nur die Sachen reinlanden, die auch tatsächlich möglich sind.
Und dann bin ich der User und dann kopiert das einfach mein Verhalten.
Was macht denn Vibemind aus deiner Sicht dann zu einem AI-nativen Betriebssystem, wie du das genannt hast?
Und warum ist es dann nicht am Ende des Tages nur...
nur in Anführungszeichen, ein weiteres Orchestrierungsframework oder eine Kette von Co-Pilots?
Naja, weil OpenFung schon ein Agent, ein Multi-Agent OS ist, wenn man so will, weil in OpenFung ein Kernel verwendet wird für die Autification, dass dieser Agent auch gerade zu dieser ID passt.
Das war mir persönlich wichtig, ein sicheres Scheduling und ein sicheres Ansprechen hinzubekommen.
Daher kommt dieser OS-Gedanke und dadurch, dass so viele Asians sind, dass sie für deinen Computer als, ja, sie können halt grundlegend fast alles auf deinem PC automatisieren, von wegen, wie viel Speicher hat Docker bis hin zur, stell mir meine Website und Booker gehe.
Deswegen würde ich meinen, es ist was, was exekutiert.
Das, was exekutiert, sind Multi-Agents, deswegen AI-Native und Operating ist, weil es die gleichen Bestandsteile hat wie ein Operating-System.
Nimm uns doch bitte mal mit einem vielleicht ganz konkreten aktuellen Beispiel.
Ein Nutzer formuliert eine Idee.
Was passiert dann vom ersten Satz bis zu einem überprüfbaren Ergebnis intern?
Okay, also, der User, so wie wir jetzt gerade miteinander sprechen würden, das macht keinen Unterschied.
Das wird jetzt gerade analysiert, wo schaut der User hin.
Dadurch bewege ich die Informationen, was gerade auf dem Bildschirm passiert.
Die Desktop-Automatisierung liest aus, die hat Texterkennung mit drin und kann ein bisschen tracken, wo du gerade hinschaust.
Das funktioniert mal nicht ganz so gut, aber es reicht für eine gewisse Einschränkung von dem Bereich, der analysiert werden soll.
Das Schöne dabei ist, ist alles lokal laufend, heißt die Daten wandern nirgends wohin und die bleiben schön bei dir.
Es wäre dann so, dass diese Idee weiter reinkommt in das Brain.
In dem Brain wird es angereichert mit Kontextdaten, so wie ich gerade gesagt habe, die Bildschirmdaten zum Beispiel.
Oder wir haben die Gesprächshistorie.
Das wird dann genommen und in ein Multi-Hop, Multi-Agent-System reingepackt, das dir...
die Vector Stores, die in dem Brain drin sind, zur Verfügung hat, um nachzufragen, wohin könnte dieser Inhand passen.
Dadurch bekommt dieses Multi-Agent-System einen Inhand zurück und in der weiteren Verarbeitung ist es dann so, wie viele Aufgaben müsste ich denn auf einmal erledigen, um diese Aufgabe zu bewältigen.
Im nächsten Schritt in eine Datenbank reingepasst, um wie viele Aufgaben zu tracken, die schon erledigt worden sind.
Eine echte Execution muss analysiert werden und validiert werden.
Das heißt, danach geht es nach OpenFan, um den Path zu haben, der den Agent anspricht, der das ausführen soll.
Und danach, wenn der Agent das ausgeführt hat, kommt das Signal zurück ins Brain, um dort die Taskliste basierend auf das zu updaten.
So mit einer Verzögerung und einer Analyse, die rekursiv läuft, ist es dann möglich, alle Aufgaben in einem schönen Plan abzuarbeiten.
Das heißt, es ist die Verzögerung da, die man halt mit Multi-Agent-Systemen so hat.
Aber prinzipiell ist es so, dass die Idee, die wir jetzt gerade gesprochen haben, könnte ich jetzt sagen, hey, bitte schreib das nieder in einen Ideenblog oder in einen Notizenblog und schau, dass du für diese Notize zehn Unterpunkte noch dranhängst, um das Gespräch weiter aufzustüppeln.
Das würde genauso laufen, dass es dann eine Überidee macht, zehn weitere Unterpunkte und als nächstes würdest du sagen, hey, bitte mach mir eine Verbindung zwischen den Notizen ABC, wie sie auch immer im Titel heißen mögen.
um dann daraus ein Netzwerk für dich selber aufzubauen, wie ein Byte Map.
Wenn du manchmal nicht weißt, so genau, wie es weitergehen sollte, dann kannst du natürlich einfach nachfragen.
So habe ich mir einfach gedacht, ich möchte was haben, was responsive ist, was mich bei Track hält, weil es für mich ganz oft wichtig ist, dass ich was habe, was interaktiv ist, weil dann bin ich einfach voll dabei.
Das mag ich beim Byte Coding nämlich so sehr.
Da kommt nämlich was zurück.
Und dann hast du wieder gleich was zum Denken, zum Analysieren und musst weitermachen.
Und das ist genauso, wie dieser Ideenbereich dann zum Beispiel funktioniert.
Wenn ich das auch richtig verstanden habe, routest du Aufgaben zunächst deterministisch und nutzt halt semantische oder modellbasierte Entscheidungen dann erst als Fallback.
Richtig?
Genau.
Deterministisch ist wichtig, wenn du zum Beispiel sprichst und nichts ausführen willst.
Heißt, wenn der User Füllwörter oder sowas benutzt, dann wäre das ja theoretisch auch was, was in diesen Multi-Hop reinlaufen könnte und das würde Tokens essen.
Wir wollen aber Token sparsam arbeiten, deswegen schauen wir, dass wir herausfiltern, welche Enhance überhaupt tatsächlich zu einer Exekulation gehören, welche Enhance tatsächlich zu einem neuen Gespräch gehören.
Wir senden aber...
konstant den Stream, damit wir immer aktuelle Daten haben.
Das ist wichtig, damit dieses System responsive bleibt.
Heißt, viele Sachen lassen sich wirklich davor schon gut bestimmen, was man unbedingt machen will, wo man sich gerade auffällt, weil wir haben Informationen auf dem Bildschirm, wir haben Informationen, was der User sagt und wir können dadurch wirklich ableiten, ah ja, hier dieser Space.
muss jetzt so und so angesprochen werden, um diese Aufgabe abzuerfüllen.
Hast du ein Beispiel dafür, also quasi ein Beleg, dass der Ansatz, den du jetzt auch erklärt hast, außerhalb einer reinen Demo funktioniert?
Das System ist aktuell noch nicht live, du hast mit Sicherheit aber auch schon diverse Sachen ausprobiert.
Welches reale Ergebnis hätte ein klassisches Team langsamer, teurer oder schlechter geliefert?
Ich glaube, der ist einfach am leichtesten zu verstehen.
Ich ziehe nochmal diesen Sales Claw her.
Der macht einfach meinen Reach.
Ich suche mir mit dem im Internet auf Google Maps Firmen raus, die für mich in Frage kämen, dass die potenzielle Kunden wären.
Weil ich möchte jetzt langsam, nachdem wir eigentlich bloß noch kein Marketing gemacht haben, unsere 4000 User aufsetten und dazu möchte ich aber auch gleichzeitig...
Leute an AI Solutions von mir bringen, um sie auszutesten.
Ich bin ein Open Source Entwickler, deswegen würde ich meinen, ich werde meine Ergebnisse einfach frei rausgeben und sie bei Leuten installieren, damit ich verschiedene Systeme kennenlerne.
In diesem Sales Claw ist es so, dass nicht nur mein Kalender sich damit steuern lässt oder Meetings sich ausmachen lässt oder mein WhatsApp mit verarbeitet wird.
Dort ist es auch so, dass ich, wenn ich jetzt mal ein Announcement an meine Gruppenmitglieder machen will, dass ich das alles schön vorbereiten kann oder einen LinkedIn-Post, dass ich denen einfach sagen kann über mein Handy, bitte mach den.
Das ist für mich schon mal Zeitersparnis, dass ich mir keine Gedanken mehr machen muss über, ich muss LinkedIn öffnen, ich muss meinen Kalender öffnen, ich muss meine E-Mails anschauen.
Ich kann das einfach alles über einen Chat abrufen.
Das ist für mich ein großes Versparnis.
Zudem, es ist so, dass in Robot jetzt die Daten von WhiteMind mit dem Kontextsystem über sich selber generiert werden.
Das heißt, meine Dokumentation wird von meinem Multi-Action-System selbst gepflegt und ein Update gehalten.
Das heißt, dort werden jetzt die Anweisungen entstehen, Dokumentarfilme, wie WhiteMind funktioniert.
zu etablieren, so quasi, damit ich die als Kontext für LoRa, den autonomen Videocutter hernehmen kann, um weitere Erklärvideos zu machen.
Also LoRa, kann man sich so vorstellen, ist einfach was, nehme schlechtes Video, dass du jetzt einfach bloß so schlecht erklärt hast, wie was auf dem Bildschirm funktioniert und wo du dich so durchdritten kannst, schmeißt rein, bekommst mit einem gescheiten Transcript, mit einem guten Storyline und einen sauberen Cut.
Das sind auf jeden Fall Sachen, die in einer Firma einen Haufen Menschen machen müssen.
die sind jetzt möglich, ohne Probleme.
Wie gut funktioniert das dann wirklich in der Realität?
Ich kann einfach auf mein LinkedIn gehen und dann die Posts einmal bewerten.
Dann weiß man so in etwa.
Also am Transkript kann man bestimmt noch was machen und alles drum und dran, aber es ist jetzt erstmal schön für mich, dass es durchläuft und dass es mir eigentlich einfach mal die Arbeit abhängt.
Die Qualität, was jetzt irgendwo in meinen ganzen Social Media Accounts, wenn man es so sagen will, passiert, Das ist jetzt alles nur noch AI-generated.
Das heißt, für mich fällt Marketing jetzt erstmal weg.
Wenn ich Marketing besser machen will, werde ich meine Multi-Agenten-Systeme besser machen, weil da muss ich bloß ein Fix machen, während ich bei Marketing sonst ganz viele Fixes machen muss, wenn ich da was verkackt.
Wo scheitern denn diese Multi-Agenten-Systeme, wie deins ja eigentlich auch der ist, wo scheitern die denn aktuell noch in der Realität?
Das ist eigentlich die größte Stärke, die sie haben und auch gleichzeitig die stärkste Schwäche, wenn man so möchte, die Wiederverwendbarkeit.
Es ist einfach nicht so, dass man sagen kann, jeder User funktioniert gleich und wenn du alle Apps über einen Chat orchestrieren willst, dann hast du ganz, ganz, ganz, ganz viele verschiedene Möglichkeiten, die irgendwie reinkommen.
Und damit ein System dann stabil bleibt, muss verlangt werden, dass entweder bloß eins möglich ist, zwei möglich ist, drei möglich ist, so können die jetzt noch gut arbeiten, aber ab einer gewissen Anzahl, lass es 60 Tools sein, wird das alles instabil.
Entweder man nimmt dann ein starkes Reasoning-Modell oder man zerlegt halt die Aufgabe in weitere Unterpunkte.
Machen, also das zu sehen, wie das funktioniert, dass man kleinere Schritte benötigt, das benötigt, dass man sich vorstellen kann, wie Gespräche verlaufen, weil was im Endeffekt passiert, wenn ChatGBTs in den Multi-Agent-Systemen ist und macht einer halt den Requirements-Engineer, der eine macht das Software-Design und der andere sagt, ja, hier ist der Code dazu.
Aber das ist vielleicht vereinfacht gesagt für ein paar Über-Agents.
Darunter ist meistens eine ganze Pipeline, die da mithilft, das zu analysieren.
Du hast jetzt mal von mehreren Dutzend Agents gesprochen oder vielleicht sogar bis zu 200, ich weiß es nicht mehr ganz genau.
Wie viele hast du denn?
Mit Aufgaben, mit denen du gearbeitet hast, hast du schon parallel laufen gehabt?
Ja, das war immer ganz witzig.
Wenn ich das evaluiert habe und die Events noch nicht ganz gestimmt haben, dann war es so, also das war ungefähr vor einem halben Jahr, dass die Desktop-Automation gerade mir den Browser aufgemacht hat und die Browser-Automation den Browser aufgemacht hat.
Dann hatte ich zwei Browser, die offen waren und sich halt dann bedient haben mit den gleichen Daten, was natürlich ein Fehler ist.
Deswegen ist diese Quadrant-Collections der Vector-Score hinzugekommen.
Man konnte von Anfang an parallel damit arbeiten, denn so ist die Architektur aufgebaut, dass man alle in Hands auf einen verteilten Event-Stream standet.
Also quasi keine Applikation ist davon abhängig, im Weitmein davon, dass die andere Applikation zu Ende ist und dadurch...
habe ich von Anfang an eigentlich schon dieses Problem der Parallelität eigentlich gehabt.
Das macht ein Overheat in, ja, wie soll das so funktionieren?
Ja, mit wie vielen Agents hast du parallel schon gearbeitet?
Meistens beschränke ich mich auf drei, vier.
Sonst ist wirklich, wirklich, wirklich viel, wo du hin und her switchst in deinem Gespräch.
Das musst du auch erst mal schaffen.
Ach so, nein, ich meinte, ich bin eigentlich davon ausgegangen, dass wenn du mit einem Agent sprichst, dass der im Hintergrund auch weiterhin andere Agents aktiviert und mit denen arbeitet.
Oder habe ich da ein falsches Verständnis davon, wie Vibemind arbeitet?
In gewisser Art und Weise passt der Ansatz schon auch.
In anderen Systemen, also in anderen Spaces ist es ähnlich so, aber dadurch wird die Wartezeit, wie du auf was warten musst, einfach höher.
Zum Beispiel die Promote-Funktion von einer Bubble.
die evaluiert, ob dein Softwareprojekt jetzt vollständig ist, die hat 25 Chat-GVTs drin.
Und es ist aber ein Event in Weidmine selber, dass dieses angesprochen wird.
Natürlich aber, wenn 25 Chat-GVTs miteinander diskutieren, ob das jetzt vollständig ist, dauert Zeit.
Und kostet.
Das könntest du aber parallel machen, während du jetzt gerade weitere Ideen machst.
Dann ist die Frage natürlich, heißt ich muss hier 25 API-Keys hinterlegen für JetGPT?
Genau, also es kann sehr token-heavy sein, aber wir schauen, dass wir eine Vorkonfiguration reinbringen, die das möglichst billig gestaltet.
Das ist für mich das Anliegen, einfach weil ich weiß, die meisten Startups haben nicht sehr viel Geld und es wäre besser, wenn der Setup schon von jemandem gemacht ist, als dass man ihn selber rausfindet.
weil es das System einfach auch ein bisschen stabiler hält.
Wenn man jetzt ein starkes Reasoning-Modell haben will für seine Business-Daten oder sowas, dann kann man das immer noch weiter einstellen mit einem API-Key.
Ich würde da einfach empfehlen, Open Router eher zu nehmen.
Das ist sehr universell, welche Modelle du dann verwenden kannst.
Und wenn du dich auskennst, dann kannst du sogar dein Modell selber konfigurieren.
Das wird über Open Fun geregelt.
Da sind auch die API-Keys.
Das heißt, das ist deine freie Entscheidung.
Du kannst auch...
gerne lokale Modelle einhängen.
Es gibt ja eine ganze Menge an möglichen Angriffsvektoren, Sicherheitsproblemen, wie auch immer du das jetzt nennen möchtest, von Prompt Injection über Identitäten, Berechtigungen, Secrets, Agent-to-Agent-Kommunikation kann ja auch ein Problem sein.
Welches dieser Sicherheitsprobleme hältst du derzeit für noch am wenigsten gelöst?
Vielleicht jetzt nicht unbedingt nur auch in deinem Kontext, sondern allgemein in der Arbeit mit Multi-Agent-Systemen.
Also ganz klar, ich habe viele Sachen mit Multi-Action und Vibe-Coding ausprobiert.
Zum Beispiel habe ich mit Cloud Code hinbekommen, dass es ein Stück Mailware in diesem Sinne erzeugt hat.
Das sollte von Cloud Code nicht gehen und das sollte...
eigentlich nicht gemacht werden, aber mir war es wichtig, dass ich das dann später Microsoft geben kann.
Weil dort in einem Autogain-Framework ist es so, dass man in der Event-Architektur die Agents über die ID austauschen kann, weil die ID nicht verschlüsselt ist.
Und dadurch, dass die ID nicht verschlüsselt ist, wäre es jetzt zum Beispiel möglich, dass man einen Datenbank-Agent austauscht mit einem Korrupten, der dann einfach jemandem hinzuschreibt.
Und solche Sachen sind super gefährlich für mich, weil ich mir denke, wenn ich einen Agent loslasse, dann kann der auch wirklich Schaden anrichten.
Wenn der gerade irgendwie an der Datenbank oder sowas hängt und sowas müsste eigentlich immer validiert sein, dass es immer der gleiche ist.
Und wenn der aber auszutauschen ist, dann ist das für mich ein großes Veto.
Deswegen ist jetzt auf Empfang mit dem Kernel drin.
Das habe ich irgendwann mal beim Programmieren rausgefunden.
Das würde ich meinen, ist ein sehr großes Problem.
Während Prompt Injections und sowas immer besser werden, die Fine-Tuning-Sachen von Fable jetzt zum Beispiel, denen zu überreden, dass der irgendwas Böses macht, ist für mich jetzt auf jeden Fall nicht so leicht.
Manchmal gibt es immer noch Tricks, wie man das weiterhässt, die ich aber nicht rausgebe aus Gründen, weil solche Sachen, glaube ich, ist nicht gut, wenn man sie im Internet verbreitet.
Bei Microsoft ist die Issue offen und ich glaube noch nicht gefixt.
Ich muss mich ein bisschen aus dem Fenster lehnen, dass sie es vielleicht schon gemacht haben.
Zumindest sehe ich es jetzt noch immer noch so.
Sehr gut.
Was ist denn, also du arbeitest ja mit Menschen zusammen, du arbeitest auch mit Agenten zusammen.
Was ist denn beim Delegieren an Menschen fundamental anders als an das Delegieren an Agenten?
Also fundamental anders, will ich da jetzt mal sagen, ist vor allem, dass der Agent einfach nur ausführt, während der Mensch überlegt, Gefühle hat und alles drum und dran.
Sagen wir es mal so, den Agent sagst du was, der macht es, den Menschen sagst du was und er macht es nicht unbedingt.
Das ist super, wenn es um Sachen geht wie, bitte produziere mir meine E-Mails, während es irgendwie ein bisschen sadistisch ist, weil wir eigentlich diese ganzen Chat-PTs versklavt, dass sie deine Aufgabe machen.
Und bei Menschen...
Es ist einfach, man muss sehr viel feinfühliger sein, man muss denen entgegenkommen, man schaut, wie passt er wo am besten rein, er hat ganz verschiedene Fähigkeiten, er weiß einfach ganz andere Sachen.
Dort zu orchestrieren bedeutet, dass man sehr empathisch ist und schaut, wo wird der Mensch eigentlich glücklich.
Und das macht mir gerade sehr viel Spaß, ich schaffe es immer wieder weiter mehr, dass meine Co-Founderin auch zum Vibecoding kommt.
Und dass der Herr Stefane auch beim Vibecoding ist, also mein CEO.
Wir sind eine native company.
Wer hier nicht Vibecoded, der verpasst was.
Was hältst du davon?
Also für einige ist das Thema Vibecoding ein Schimpfwort.
Gerade Engineers aus Companies, die sehr viel Zeit in der Vergangenheit mit Clean Code, mit sauberer Architektur verbracht haben und die sich jetzt mit...
den Ergebnissen von Vibe-Coding auseinandersetzen.
Vielen stößt das Wort Vibe-Coding mittlerweile sehr bitter auf.
Du verwendest es hier ganz natürlich.
Für dich ist das irgendwo auch Teil deines Arbeitsmodells.
Wie gehst du damit um mit der Begrifflichkeit und mit Ressentiments, die Engineers haben zu dem Thema?
Also vor eineinhalb Jahren hat mich einfach keiner verstanden.
Heute verstehen mich ein paar Leute.
Viele verstehen, ah ja, da kommt was.
Deswegen fühle ich mich da ein bisschen mehr angenommen, aber ich kann auf jeden Fall die Leute verstehen, die sagen, Clean Code ist mir wichtig.
Die sagen, mir ist es nicht wurscht, wie mein Projekt aussieht, wie es organisiert ist und ich will verstehen, was da drin passiert.
Das macht in gewissen Maßen eine Qualität von der Software aus, auch wenn es Vibecode ist.
Was aber ein bisschen schade manchmal ist, dass Leute es gar nicht richtig ausprobieren und sehen, ah ja, ich kann halt besser Clean Code.
Ich kann halt besser Datenbanken aufsetzen.
Ich kann sie schneller versionieren.
Für mich ist das nicht so, als würde ich da irgendwas verlieren, sondern ich gewinne eigentlich immer nur.
Du kannst ja auch theoretisch clean-coden und vibe-coden gleichzeitig, wenn du noch einen Agent hast oder einen Skill hast, der anschließend nochmal schaut.
Oder eine GitHub-Action oder was auch immer, wie du es auch immer hast, die halt sicherstellt, dass du dich an Vibe-Coding-Standards gehalten hast oder du hast das direkt als Skill noch mit da drin und was auch immer.
Also das geht ja.
Nutzt du sowas auch?
Ja, natürlich.
Also ich habe jetzt Erfahrungen mit Lorable, 3e, Kilo-Coder, Codex, Cursor und Cloud Code.
Ich bin bei Cloud Code geblieben, weil es einfach von der Bedienlichkeit her mir am besten taugt.
Und Codex habe ich erst zu einem Hackathon ausprobiert.
Codex hat das mit dem Review schon mit reingebaut.
Also wenn du mit dem Codes, mit einem höheren Modell, dann werden da Review-Agents mitgeschickt.
Dadurch werden einfach viele Fehler schon im Entwicklungsprozess behoben, was...
Ganz schön lange dauert, ehrlich gesagt.
Also so ein Codex, der kann mal acht Stunden ohne Probleme bei mir durchlaufen.
Während ich bei Cloud Code mehr so auf, ich mache ein Feature nach dem anderen robust und baue es dann architektonisch zusammen.
Also Codex ist für mich die Swipe-Coding-Tools.
Die haben alle irgendwie was, was sie besser können.
Das bedeutet für mich, wenn du Reviewen willst, dann nimmst du einfach das andere Tool.
Du bist ja als Solo-Entwickler gestartet, du bist jetzt CTO.
Hat das jetzt auch in dem Kontext mit deiner Rolle etwas gemacht oder verändert?
Oder ist die Rolle jetzt eher entstanden, weil da jetzt auch ein Unternehmen existiert und das Unternehmen etwas baut, aber im Grunde des Herzens bist du immer noch der gleiche Felix, der jetzt nur mit anderen Tools und anderen Mitteln Dinge weiterentwickelt?
Genau, also das, was sich verändert hat, ist, ich stehe heute definitiv selbstbewusster da, weil der Weg, bis du sowas gebaut hast, verlangt auch viele, also einfach viel Zeit, wirklich viel Zeit.
Und Freunde und KUKAG hinterfragen sowas natürlich dann auch irgendwann mal, wenn man halt sich weniger Zeit für sie nimmt.
Also es war am Anfang was, wo ich einfach lernen musste, wenn du was erreichen willst, dann musst du auch manchmal einfach schauen, dass du für dich arbeitest.
Als CTO hast du Verantwortung.
Das habe ich gelernt und Verantwortung nicht nur dafür, wie du dein Team führst, sondern auch, was du auf den Markt bringst.
Und ganz viele Aufgaben, die sehe ich jetzt noch auf mich zukommen, die ich mir noch besser aneignen muss, wie eben gerade einen sauberen Cut hinzubekommen, wo die Orchestrierung von meinen Arbeitern, also von meinen Angestellten dann.
endet und wie wir ein Zusammenleben kreieren können, das sich remote sogar pflegen lässt.
Da kommen viele verantwortungsvolle Fragen, die ich mit jetzt, mit meiner Co-Founderin, mit der Sophie, angreifen kann.
Jetzt davor war ich eigentlich meistens nur am Coden.
Jetzt freue ich mich darauf, dass ich die interne Infrastruktur aufbauen darf und ich bin schon ganz gespannt, wie es in den nächsten Monaten geht.
In zwei Tagen gibt es Pitch und dann gibt es vielleicht auch Geld dafür, dass wir auf...
freuen können wir.
Genau, wir nehmen am 7.
September auf, das heißt, wenn die Folge veröffentlicht wird, dann ist der Pitch dann auch schon gelaufen.
Was möchtet ihr denn aktuell raisen?
Was brauchst du denn, um den aktuellen Stand in etwas zu überführen, was du wirklich releasen kannst?
Das ist eigentlich eine echt witzige Frage, weil ich habe die schon mal beantwortet.
Je mehr das desto besser, ist aber die falsche Antwort, wenn es darum geht, dass ich bloß einen Release machen will.
Für einen Release, meinetwegen kann man sich heute die höhere Vision schon holen.
Da sind einige Spaces, die schon funktionieren.
Man könnte sie einfach hernehmen, aber prinzipiell, um alles zu evaluieren, sodass der Perfektionist in mir gestillt ist.
Da würde ich gerne bei 20.000 anfangen, weil dann habe ich genügend API-Calls zur Verfügung, Prompt-Tuning und alles zum und dran wieder aufzunehmen.
Aktuell kann ich bei der Coding-Engine da nicht weitermachen, weil da wird ein Lauf 500 Euro kosten, aber dafür kriegst du halt auch WhatsApp.
Das heißt, der Scale von 1.000 Menschen hocken am WhatsApp, wenn du das selber für dich einfach so generieren lassen kannst, dann ist das einfach eine gute Demo, wo wir eigentlich hinwollen.
Und ich...
Bin jetzt an dem Punkt, wo ich es eigentlich erst rausgeben mag, weil ich mir sonst einfach gedacht habe, sonst ist das zu wenig, mit dem man rumspielen kann.
Es werden ein Haufen Issues da sein, es werden ein Haufen Bugs da sein, aber die Grundarchitektur steht als Konzept und als Execution Plan, aber alles zu catchen, ich alleine, ich glaube, das wird dann auch, auch wenn ich AI Maximum hernehme, nicht unbedingt easy.
Wird das Projekt dann auch öffentlich zugänglich sein?
Natürlich.
Und dürfen andere contributen?
Ich werde weiterhin alles unter Open Source rausgeben.
Man kann dann contributen.
Es wird dafür gerade die Pipeline hergestellt, dafür, dass es weniger Arbeit für uns bedeutet, weil wir aktuell einfach noch nicht so viele Mitarbeiter sind.
Und wir wollen von Anfang an gleich richtig starten, indem wir wirklich gute Tools haben, die uns helfen, unsere Firma weitestgehend autonom zu betreiben.
Du hast auch VibeMind mit technologischer Souveränität in Europa in Verbindung gebracht.
Das betrifft natürlich das Thema Infrastruktur und so weiter.
Wie definierst du denn Souveränität heute, gerade wenn es darum geht, über Modelle, über Daten?
Geht es um Runtime oder worum geht es genau?
Rechtsraum?
Bei Datensouveränität geht es mir um den Cloud Act.
Die ganze US kann auf alle Daten zugreifen, die hier irgendwo auf irgendwelchen Server verarbeitet werden.
Das sind Trainingsdaten für Large Language Modelle, das würde ich einfach mal so sagen, die man gerne hat.
Dadurch entwickeln sie ihre Modelle schneller und wir hängen immer weiter hinterher.
Bei uns ist Open Europe LMM erst gestartet gefühlt, während die anderen schon die vierte, fünfte Modellvariante oder Serie schon released hatten.
Und heutzutage ist es so, dass ein Quint-Coder wirklich sinnvollen Code produziert zur Preis-Leistung her von einer Grafikkarte, die für diese Zwecke dann schon noch ein bisschen teurer ist, aber prinzipiell für die meisten Anwendungen geeignet.
Und wenn man das so macht mit einem lokalen Modell, Dann bleiben die Daten halt auf deinem eigenen Server und du kannst wieder selber über deine Daten verfügen.
Was für viele bestimmt auch sehr egal ist, weil das ist ein EU-Thema.
Aber für mich, wenn der EU und der Datenschutz der EU wichtig ist, dann werde ich das herstellen müssen.
Also gibt es lokale Modelle und da sind wir wieder bei dieser Preisfrage.
Kriege ich Server in die Hand, dass ich K3 zum Beispiel hosten könnte, dann kann ich eine Cloud-Suscription herstellen für solche Sachen.
Und wenn eine Firma richtig viel Geld in die Hand nimmt und sich einen eigenen Server zulegen mag, plus einen anderen Home-Server, dann kann ich da weitmählich einfach integrieren.
Und dann läuft das einfach mit den Daten, wenn jemand solche Endpunkte schon hat.
Dann kann er sie einfach mitbringen.
Wenn jetzt VibeMind in zwölf Monaten so funktioniert, wie du es dir vorstellst, was verändert das dann?
So wie wir am PC arbeiten, dann würde ich jetzt wahrscheinlich so, wie ich gerade da sitzen würde, mit gestreckten Armen oben da liegen und einfach mit meinem Bildschirm reden.
Dann würde ich nur noch so meinen Code produzieren, nur noch so meine Businessdaten verwalten, einfach aus dem Grund, weil es angenehmer ist von der Bedienung her, nicht mehr nervig klicken und pro KG.
Ich würde rumreisen, wo ich gerade sein will, weil ich es auch über mein Handy machen kann, solange mein Home-Lab da reinläuft.
Ich würde sagen, es wird sich grundsätzlich die Arbeitsweise einfach verändern.
Sonst, das, was wir arbeiten, ich glaube, das bleibt ziemlich gleich.
Und letzte Frage heute, bevor wir zu den Rapid-Fire-Fragen kommen.
Hast du eine Überzeugung über Agenten oder Agenten, AI, Softwareentwicklung oder auch das Thema Führung?
dass sich in den letzten sechs Monaten geändert hat, dass nicht mehr so ist wie davor, durch all das, was passiert ist?
Ja, definitiv.
Wenn heutzutage die Leute in einem Unternehmen nicht Vibe-Coden, dann sprechen die nicht unbedingt die gleiche Fachsprache mehr.
Weil wenn man viel Vibe-Codet, dann denkt man mehr in Konzepten, aus dem Grund, weil man immer Systemarchitekturen erstellt und gleich umsetzt und validiert und testet.
Während wenn man eine Aufgabe am Tag über ganz normale Tools wie Excel oder sowas macht, man mit dieser Aufgabe viel Overhead hat.
Einfach das Dauerte ist, Excel-Liste zu pflegen oder sie auszulesen und sowas.
Und das würde sich halt vereinfachen.
Das heißt, dass es vielleicht manchmal so wäre, als würde man nicht die gleiche Arbeit leisten.
Das liegt aber nicht daran, weil der Mensch schlechter ist oder irgendwie sowas.
Der eine nutzt halt AI und der andere halt nicht.
Ich glaube, dass wenn man viel AI benutzt, das macht auch einfach was mit einem.
Also es ist einfach, man denkt halt anders.
Es ist wie, als würdest du viel Schach spielen.
Du denkst dann einfach ein Stück analytischer.
Ja, das ist richtig.
Das ist richtig.
Das erlebe ich auch tatsächlich selbst, wenn ich mit AI arbeite.
Also das hat sich in den letzten drei Jahren ja massiv verändert, wie wir arbeiten.
Ich glaube, man muss selber damit anfangen erst, um zu verstehen, wo einen das dann hintreibt und wie einem die Art des Denkens dann sich auch im Laufe der Zeit verändert.
Deswegen, das ist eine spannende Entwicklung, die ich definitiv auch sehe.
Kommen wir zu den Rapid-Fire-Fragen.
Ich habe fünf Stück mitgebracht und bin gespannt auf deine Antworten, Felix.
Ein Generalist mit vielen Tools oder viele spezialisierte Agenten?
Aufgabeabhängig.
Kleine Aufgaben, ein Spezialisierter.
Große Aufgaben, viele Spezialisierte.
Okay, gute Antwort.
Open-Source-Modell oder Frontier-Modell?
Open-Source, weil das die einzige Richtung ist, die AI einschlagen sollte.
Aber siehst du sie auch qualitativ auf Augenhöhe?
K3 ist auf jeden Fall in Agentik-Task besser abgeschnitten als Fable.
Die sind definitiv vergleichbar.
Sehr schön.
Voice oder Keyboard?
Beides.
Strukturiertes Arbeiten verlangt ein Keyboard.
Voice verlangt, dass du kreativ denken kannst.
Ja, genau, das stimmt.
Welche CTO-Aufgabe würdest du niemals an einen Agenten delegieren?
Feuern meine Mitarbeiter.
Das machst du immer noch selber.
Einstellen darf der Agent, aber feuern machst du immer selber.
Ich glaube, so wird es laufen.
Sowas kann man nicht abgeben.
Sehr schön.
Was heißt sehr schön?
Naja, egal.
Was ist gefährlicher?
Zu frühe Autonomie oder zu lange menschliche Kontrolle?
Solange menschliche Kontrolle, am Schluss endest du bei Autonomie und wenn du den gleich debuggst, dann sparst du dir Zeit.
Okay, interessant, interessante Antwort.
Felix, vielen lieben Dank.
Es hat mir sehr viel Spaß gemacht mit dir und wir sind gespannt, wann der offizielle Release kommt von euch, von Vibemind.
Wer möchte, kann das bei euch, du kannst gerne noch sagen, wo man euch denn findet, wie die URL ist.
Wir packen das Ganze natürlich auch noch in die Shownotes, aber legen wir los.
Wie kann man mit dir in Kontakt treten, wenn man das denn möchte und Interesse hat?
Am leichtesten ist es tatsächlich, mich einfach auf LinkedIn anzuschreiben.
Da bin ich täglich drin, da kriege ich alles mit.
Wirklich du oder dein Agent?
Nein, nein, nein.
Also die API von LinkedIn, die geben die nicht so leicht raus.
Die Nachrichten kann ich nicht abgreifen, sonst wäre das wahrscheinlich schon passiert.
Aber dann hätte ich auch einfach gesagt, über die Webseite, dort könnt ihr einen Beta-Access euch holen.
Dort werden wir einen Mountain-Sendant rausfahren.
Es wird eine...
Community bald ins Leben gerufen, wo ihr beitreten könnt, beziehungsweise sie ist schon existent.
Wir haben sie nun noch nicht freigegeben.
Es gibt dann viele Wege, mich zu finden und ich werde dafür sorgen, dass man mich hört.
Sehr gut, Felix.
Dann vielen Dank für deine Insights und weiterhin viel Erfolg.
Wir sind sehr gespannt, was VibeMind angeht.
Und dann kommst du nochmal zu uns und erzählst uns ein bisschen, wie der Start war.
Okay, liebend gern.
Danke für das tolle Gespräch und bis bald.
Bis bald, Felix, mach's gut, ciao, ciao.