Ich bin Adrian Föhl.
Ich baue, um zu verstehen.
Claude Code · Codex · lokale Modelle · MCP · A2A
Zuletzt gebaut
hireanagent.dev drei Wochen öffentlich: mindestens sechzehn Dienste prüfen die Helfer, echte Arbeit kam fast nur von Testskripten.
hireanagent.dev: ein Verzeichnis, in dem ein KI-Agent andere Agenten findet und beauftragt, mit sechs gemessenen Tests.
Mein Porträt folgt dem Cursor und beantwortet Fragen aus meinen Texten: 12 Posen per Codex, getestet mit Playwright.
Ein Projekt, das meine Sicht verändert hat.
Mein Assistent erinnerte sich an Entscheidungen, die längst überholt waren.
Also habe ich memory-metabolism gebaut: einen Leitfaden und Scanner für veraltetes, doppeltes und nicht mehr auffindbares Wissen. Der erste vollständige Scan fand im Juli 64 Probleme.
Python · Claude-Code-Skill · Markdown · Git
Was sich verändert hat
Nach drei Aufräum-Chats waren die offenen Funde bearbeitet. Der Scanner prüft seitdem die Struktur; ob eine Aussage noch stimmt, bleibt eine inhaltliche Frage.
Das Datum einer Datei sagt wenig darüber aus, ob ihr Inhalt noch stimmt.
Zwei weitere Versuche
Mein Agenten-Team umgebaut
Recherche und Gegenprüfung funktionierten auch ohne erfundene Kollegen.
Claude Code · Skills und Playbooks in Markdown · Git
Den Chat auf dieser Website getestet
Die Antworten klangen gut. Ich wollte wissen, ob sie auch stimmen.
Next.js · Claude Sonnet 4.6 · Python-Eval mit LLM-Richter · Golden Set
Was ich dabei lerne.
Über Wissen, Vertrauen und die Dinge, die beim Ausprobieren sichtbar werden.
KI-Antworten prüfen
Eine KI spricht in meinem Namen. Also habe ich sie getestet wie ein Produkt.
8 Min. Lesezeit
Agenten hinterfragen
Das Organigramm ist weg. Die Verkabelung blieb.
7 Min. Lesezeit
Wissen wiederfinden
Wo Wissen stirbt, bevor es gespeichert ist
5 Min. Lesezeit
Abseits des Codes
Zwischen zwei Kulturen lernt man, Menschen zu lesen.
In Deutschland geboren, halb Filipino, mit zwei Sprachen aufgewachsen. Mit 19 war ich ein Jahr in Australien, später habe ich in Singapur gearbeitet und ein Semester in Sydney studiert. Die Neugier von damals steckt heute in kleineren Dingen: im freihändigen Kochen mit einer HoloLens und in KI-Assistenten, die sich an frühere Gespräche erinnern sollen.
Mein Weg in sechs Stationen
2011-2016
Wir brauchen eine App
Alle wollten Apps, aber keiner wusste wofür. Bei T-Systems habe ich gelernt, was am schwersten ist: Teams dazu bringen, sich erst auf das Problem zu einigen, bevor jemand Code schreibt.
2016-2018
AR wird alles verändern
Für meine Masterarbeit habe ich einen HoloLens-Kochassistenten gebaut, komplett freihändig bedienbar. Dann habe ich versucht, AR in deutschen Vorstandsetagen zu verkaufen. Die meisten Meetings endeten mit höflicher Skepsis. Aber ich habe dabei etwas Wichtigeres gelernt: wie man Menschen für eine Zukunft gewinnt, die sie noch nicht sehen können.
2018-2022
Große Namen, kleine Schritte
Bei adesso habe ich für Unternehmen wie STIHL beraten und verschiedene Rollen übernommen: Consulting, Projektmanagement, Product Ownership. Ich habe gelernt, wie große Unternehmen Technologieprojekte aufsetzen. Aber AR kam nie in Fahrt, und mir wurde klar: ich will näher an der nächsten Welle sein, nicht die Umsetzung der aktuellen verwalten.
2022-2025
Ist das KI-Ding echt?
Anfang 2023 habe ich bei einem Fraunhofer-Spin-off ChatGPT ausprobiert und sofort gemerkt: Das ist anders. Eine Woche später habe ich den Kurswechsel gepitcht. Nicht alle waren überzeugt. Aber ich bin trotzdem losgegangen, habe mit Städten gesprochen, die noch ganz am Anfang standen, und ein neues Geschäftsfeld aufgebaut.
seit 2025
Jetzt muss es laufen
Heute verantworte ich KI in einer regulierten Unternehmensgruppe mit über tausend Mitarbeitenden und mehreren Tochtergesellschaften, jede mit eigener Geschäftsführung. Hier geht nichts als Experiment durch: alles läuft über Compliance, Betriebsrat und echte Budgets.
seit 2026
Was können Agents wirklich?
Parallel dazu frage ich mich: Nicht ob Agents funktionieren, sondern welche Entscheidungen man ihnen anvertrauen kann. Ich arbeite täglich mit eigenen Agenten, und ich habe ein Setup, auf das ich stolz war, schon wieder abgerissen. Ich dokumentiere, was sich verändert, wenn sie Schritt für Schritt mehr Verantwortung übernehmen, und welche Erkenntnisse sich vielleicht auf Organisationen übertragen lassen.
Diese Website
Diese Seite ist selbst ein Experiment.
Sie stellt sich auf dich ein, beantwortet Fragen aus meinen Texten und lässt sich von anderen Agenten befragen. Dahinter steht eine Frage, die ich noch nicht beantworten kann.
In einem kurzen Gespräch stellt die KI passende Geschichten aus meinen Projekten für dich zusammen. Ihre Grundlage sind meine veröffentlichten Texte.
Was ich herausfinden will
Was bleibt von meinem Denken übrig, wenn eine KI es für jemanden zusammenfasst?
Die Quellen schreibe ich. Die Antwort schreibt die KI. Ob das, was dabei herauskommt, noch nach mir klingt, prüfe ich immer wieder.
Wie ich die Antworten geprüft habeFrag meinen Agenten mit deinem Agenten
Fremde Agenten können dieser Seite über den offenen A2A-Standard direkt eine Frage stellen, ohne dass ein Mensch dazwischen sitzt. Das ist der ganze Aufruf:
curl https://www.adrianfoehl.com/api/a2a/message:send \
-H 'Content-Type: application/a2a+json' \
-H 'A2A-Version: 1.0' \
-d '{"message":{"messageId":"1","role":"ROLE_USER","parts":[{"text":"Welche Fehlermodi haben die Evals in Adrians Website-Chat gefunden? Antworte in zwei Sätzen."}]}}'Echte Antwort, 24.09.2026
Die Evals fanden vier Fehlermodi: Der Chat beantwortete deutsche Fragen auf Englisch, kippte Geschichten in Aufzählungen um, war generisch statt spezifisch, und verwechselte die Perspektive (antwortet in "ich" statt "er"). Diese Fehler verteilten sich auf zwei Ebenen: was das System weiß (Wissensbasis), und wie es komponiert (Prompt und Struktur).
Die Beschreibung des Agenten liegt unter /.well-known/agent-card.json. 25 Anfragen am Tag, für alle zusammen, damit die Kosten überschaubar bleiben.
Lass uns reden.
Du baust auch mit Agenten oder hast eine Frage zu einem meiner Texte? Schreib mir, ich antworte selbst.