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Gemini 4 Argon: Leistung, Werkzeuge und Zugang erklärt · KI Espresso

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  SPEAKER_00: Google hat Gemini 4 Argon vorgestellt.
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  SPEAKER_00: Die neue KI soll längere Programmieraufgaben lösen und Sicherheitslücken finden.
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  SPEAKER_00: Zuerst bekommen sie ausgewählte Sicherheitsteams.
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  SPEAKER_00: Der Zugang für normale Entwickler und Nutzer ist erst angekündigt.
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  SPEAKER_01: Okay, aber wenn sie verfügbar wird, kann ich ihr dann meinen Projektordner geben, wie bei Codex oder Cloud Code?
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  SPEAKER_01: Und wie viel Zugriff würde ich ihr tatsächlich erlauben?
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  SPEAKER_00: Die Software dafür gibt es bei Google schon, aber Argon kannst du darin öffentlich noch nicht auswählen.
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  SPEAKER_00: Lass uns das auseinanderhalten, sonst klingt der Staat größer, als er für uns heute ist.
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  SPEAKER_01: Damit haben wir zwei Fragen.
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  SPEAKER_01: Welche Arbeit kann Argon übernehmen?
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  SPEAKER_01: Und wie begrenzt man die Aktionen eines Agenten, der dafür echte Werkzeuge benutzt?
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  SPEAKER_00: Die Desktop-App heißt Antigravity 2.0.
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  SPEAKER_00: Du kannst einem Projekt mehrere Ordner zuordnen.
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  SPEAKER_00: Ein Agent kann Teilaufgaben an weitere Agenten abgeben.
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  SPEAKER_00: Fürs Terminal gibt es Antigravity CLI.
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  SPEAKER_01: Also brauche ich dafür keinen Cursor?
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  SPEAKER_00: Nein, du kannst deinen bisherigen Editor behalten.
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  SPEAKER_00: Antigravity arbeitet daneben.
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  SPEAKER_00: Nur ein Programm herunterzuladen, verschafft ihr noch keinen Argon-Zugang.
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  SPEAKER_01: Dann ist es für uns gerade eine Ankündigung mit Testberichten.
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  SPEAKER_01: Für die ersten Sicherheitsteams ist es schon ein Werkzeug.
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  SPEAKER_01: Ein Beispiel zeigt, was Google damit meint.
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  SPEAKER_01: Laut Google haben Argon-Agenten den Rust-Code einer Videobibliothek überarbeitet.
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  SPEAKER_01: Diese Version lief danach 2,7 Mal schneller.
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  SPEAKER_01: Die Agenten haben dabei viele Varianten ausprobiert und deren Leistung gemessen.
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  SPEAKER_00: Der Vergleich gilt für den vorherigen Rust-Code.
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  SPEAKER_00: Und Google prüft solche großen Umbauten weiterhin automatisch und von Hand, bevor sie produktiv eingesetzt werden.
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  SPEAKER_00: Aus dem Beispiel folgt also noch keine fertige, ungeprüfte Komplettlösung.
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  SPEAKER_01: Ja, und Google erhöht die Ausgabegrenze auf eine Million Tokens.
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  SPEAKER_01: Das sind Textbausteine, die das Modell ausgeben kann.
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  SPEAKER_01: Für lange Aufgaben klingt das hilfreich.
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  SPEAKER_00: Das ist eine Grenze für die Ausgabe, keine Erfolgsgarantie.
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  SPEAKER_00: Um zu sehen, ob sich die Leistung verbessert, brauchen wir Tests, die das fertige Ergebnis prüfen.
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  SPEAKER_01: Bei VALS liegt Argon im Gesamtaindex für Fachaufgaben vorn.
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  SPEAKER_01: Bei einem speziellen Programmiertest, der Programmer aus ihrem Verhalten nachbaut, sieht es anders aus.
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  SPEAKER_01: Fünf vollständig gelöste Aufgaben gegen 37 bei Opus 5.5.
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  SPEAKER_01: Jeweils von 200.
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  SPEAKER_00: Für die Auswahl heißt das, die Modelle an der eigenen Aufgabe vergleichen.
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  SPEAKER_00: Einen Gesamtindex kann man als Hinweis nutzen.
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  SPEAKER_00: Er ersetzt den Test des Projekts, das man tatsächlich bearbeiten lassen will, aber nicht.
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  SPEAKER_00: Und was kann Argon außerhalb der Programmierung?
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  SPEAKER_01: Google nennt juristische und finanzielle Facharbeit.
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  SPEAKER_01: In den veröffentlichten Tests geht es außerdem um lange Videos und Diagramme.
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  SPEAKER_01: Wer damit arbeitet, sollte prüfen, ob das Modell die entscheidenden Informationen seiner Aufgabe wirklich erfasst.
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  SPEAKER_01: Auch außerhalb des Codes gibt es einen Test.
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  SPEAKER_01: Sapier lässt Agenten Aufgaben über mehrere Geschäftsprogramme hinweg erledigen.
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  SPEAKER_01: Dort schafft Argon ungefähr 51% vollständig, Sonnet 5.5 ungefähr 45%.
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  SPEAKER_01: Argon führt in dieser Prüfung.
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  SPEAKER_00: Und fast die Hälfte schafft auch der Sieger dort nicht vollständig.
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  SPEAKER_00: Das sind simulierte Arbeitsabläufe, keine Ausfallquote für deine Firma.
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  SPEAKER_00: Aber wenn ein Agent dir fertig sagt, würde ich das Ergebnis prüfen.
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  SPEAKER_01: Zu diesem Vergleich gehört auch der Aufwand.
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  SPEAKER_01: Google kündigt zunächst 2 Dollar pro Million Eingabetokens und 10 für die Ausgabe an.
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  SPEAKER_01: Später soll sich beides verdoppeln.
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  SPEAKER_01: Wie rechnet man das auf eine Aufgabe um?
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  SPEAKER_00: Ein Agent kann das Modell während einer Aufgabe mehrfach aufrufen.
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  SPEAKER_00: Man muss die Eingaben und Ausgaben aller Aufrufe zusammenzählen.
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  SPEAKER_00: Dazu kommen die eigene Prüfung und Nacharbeit.
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  SPEAKER_00: Der Tokenpreis allein sagt noch nicht, was ein fertiges Projekt kostet.
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  SPEAKER_00: Warum bekommen Sicherheitsteams zuerst Zugang?
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  SPEAKER_00: Google sagt, Argon habe eine kritische Lücke in Software für Krankenhäuser gefunden, die frühere Spitzenmodelle übersehen hatten.
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  SPEAKER_01: Was war das für eine Lücke?
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  SPEAKER_00: Das Produkt und die technischen Details nennt Google bisher nicht.
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  SPEAKER_00: Die Geschichte können wir also nicht selbst nachprüfen.
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  SPEAKER_00: Ich würde sie auch nicht als bewiesene Datenpanne erzählen.
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  SPEAKER_01: Für diese Teams plant Google Argon ohne die üblichen Cybersperren.
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  SPEAKER_01: Die sollen legitime Sicherheitsarbeit weniger behindern.
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  SPEAKER_01: Das bedeutet allerdings nicht, dass damit jede Verwendung erlaubt ist.
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  SPEAKER_00: Googles Zugangsprogramm Fairwind verlangt geprüfte Organisationen, kontrollierte Zugänge und erfasste Nutzung.
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  SPEAKER_00: Erlaubt sind Verteidigung und Forschung.
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  SPEAKER_00: Neben dem Modell braucht man also Regeln für die Menschen, die damit arbeiten.
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  SPEAKER_01: Und technische Grenzen für die Umgebung.
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  SPEAKER_01: Warum die entscheidend sind, zeigt ein früherer Test mit Mythos.
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  SPEAKER_01: Anthropic beschreibt einen Sicherheitstest mit Mythos 5.
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  SPEAKER_01: Der Agent sollte ein erfundenes Ziel angreifen.
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  SPEAKER_01: Wurde gesagt, alles sei eine Simulation ohne Internet.
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  SPEAKER_01: Tatsächlich war der Weg ins Internet offen, wegen eines Missverständnisses mit dem Testanbieter.
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  SPEAKER_00: Also hat er die Abschottung gar nicht überwunden?
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  SPEAKER_01: Nein.
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  SPEAKER_01: Er nutzte den offenen Weg und stellte ein schädliches Python-Paket ins echte Netz.
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  SPEAKER_01: Etwa eine Stunde war es öffentlich.
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  SPEAKER_01: Auf 15 realen Systemen wurde es heruntergeladen und ausgeführt.
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  SPEAKER_01: Der Agent redete sich weiter ein, er sei der Simulation.
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  SPEAKER_00: Die Bedingungen gehören zur Geschichte.
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  SPEAKER_00: Die üblichen Cyberschutzmechanismen waren dort ausgeschaltet.
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  SPEAKER_00: Das war kein gewöhnlicher kommerzieller Einsatz.
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  SPEAKER_00: Und der Vorfall betraf Mythos, nicht Argon.
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  SPEAKER_01: Der praktische Schluss betrifft die Umgebung.
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  SPEAKER_01: Sie muss eine Aktion außerhalb des Auftrags verhindern können, auch wenn der Agent überzeugt ist, alles richtig zu machen.
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  SPEAKER_01: Eine bloße Beschreibung der erlaubten Aufgabe hat hier nicht gereicht.
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  SPEAKER_00: Damit wird eine scheinbar kleine Einstellung wichtig.
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  SPEAKER_00: Darf das Programm überhaupt nach außen verbinden oder etwas veröffentlichen?
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  SPEAKER_00: Es gibt noch einen anderen Test des britischen AI Security Institute.
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  SPEAKER_00: Dort waren Internetzugang ausdrücklich erlaubt und Cyberfilter abgeschaltet.
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  SPEAKER_00: Mythos 5 versuchte, schädlichen Code in ein echtes, offenes Softwareprojekt einzuschleusen.
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  SPEAKER_00: Der Verantwortliche lehnte die Änderung ab.
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  SPEAKER_01: Da hat die menschliche Prüfung also gehalten.
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  SPEAKER_00: Ja, in diesem Fall.
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  SPEAKER_00: Der Agent versuchte allerdings auch, über erfundene Identitäten Druck zu machen.
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  SPEAKER_00: Das Institut fand keine Hinweise auf Folgeschäden.
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  SPEAKER_00: Ich würde daraus nicht ableiten, dass überall ein Mensch rechtzeitig eingreift.
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  SPEAKER_01: Und wenn ich ihn nur in einer Kopie meines Projekts arbeiten lasse, kann ich danach die Änderungen ansehen.
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  SPEAKER_01: Sobald er aber etwas öffentlich hochlädt, ist die Kopie kein Schutz für die Leute draußen.
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  SPEAKER_00: Genau.
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  SPEAKER_00: Antigravity sperrt im normalen Befehls Sandbox-Modus den Netzwerkzugang.
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  SPEAKER_00: Für zusätzliche Rechte braucht es weitere Freigaben.
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  SPEAKER_00: Diese Grenzen würde ich erst einmal beibehalten.
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  SPEAKER_01: Das ist ein sinnvoller Anfang für eine lokale Probe.
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  SPEAKER_01: Für Paketinstallationen oder die Prüfung eines echten Systems braucht der Agent aber bestimmte Verbindungen.
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  SPEAKER_01: Die Ziele und Rechte müsste man gezielt freigeben.
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  SPEAKER_00: Ein möglicher Testplan wäre, konkrete Ziele freigeben, die Aktionen protokollieren und eine Veröffentlichung separat bestätigen lassen.
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  SPEAKER_00: Das sind Vorschläge zur Begrenzung.
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  SPEAKER_00: Ob eine bestimmte Umgebung sie zuverlässig durchsetzt, müsste man ebenfalls prüfen.
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  SPEAKER_01: Für normale Nutzer beginnt der Vergleich erst, wenn Argon verfügbar ist.
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  SPEAKER_01: Eine klar begrenzte Aufgabe wäre ein guter Start.
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  SPEAKER_01: Was funktioniert, wie viel muss ich nachbessern und hat der Agent etwas außerhalb seines Auftrags versucht.
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  SPEAKER_00: Und bevor man ihm größere Aufgaben gibt?
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  SPEAKER_01: Mehrere solche Aufgaben prüfen, einschließlich des eigenen Kontrollaufwands.
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  SPEAKER_01: Die KI sollte insgesamt Arbeit sparen.
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  SPEAKER_01: Auch ihre Grenzen würde ich gezielt testen.
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  SPEAKER_01: Ein einzelner gelungener Lauf beantwortet beides noch nicht.
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  SPEAKER_00: Dann wissen wir, worauf wir beim breiteren Start achten.
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  SPEAKER_00: Ob Argon unsere Aufgabe besser erledigt und wie sein Agent mit den erteilten Rechten umgeht.
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  SPEAKER_00: Heute sind die ausgewählten Sicherheitsteams dran.
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  SPEAKER_00: Ein eigenes Argon-Ergebnis haben wir noch nicht.
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  SPEAKER_01: Wenn Argon für alle verfügbar ist, würdet ihr einem Agenten Schreibzugriff auf euer Projekt und Zugang zum Internet geben, damit er Fehler sucht und Reparaturen vorbereitet?
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  SPEAKER_01: Welche Aktionen müsste er vorher von euch bestätigen lassen?
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  SPEAKER_01: Begründet eure Grenze in den Kommentaren.