Amazon Web Services (AWS) und die University of California, Berkeley haben AWS Infinity vorgestellt, eine Open-Source-Laufzeitumgebung für KI-Agenten, die verändert, wie diese Systeme auf Antworten warten. Statt einen Prozess aktiv zu halten, während ein Tool seine Arbeit erledigt, pausiert Infinity den Agenten, speichert den Gesprächsverlauf und setzt ihn fort, sobald das Ergebnis eintrifft.
Das Projekt ist Teil von Hydro, einer Initiative von AWS mit der UC Berkeley, und wird unter der Apache-2.0-Lizenz vertrieben, so die Zusammenfassung von Dosa AI Tools zur Ankündigung. Die Kernidee: Ein Tool-Aufruf wird als Unterbrechungspunkt behandelt, ähnlich wie stapellose Coroutinen (stackless coroutines) in Programmiersprachen.
In der Praxis zielt das auf einen bekannten Engpass bei Agenten: Ein großer Teil der Zeit vergeht mit Warten. Ein Coding-Agent startet vielleicht einen Build, der zwanzig Minuten dauert, ein Triage-Agent wartet womöglich stundenlang auf einen neuen Pull Request, und ein Assistent wartet bis zum nächsten Morgen auf eine Freigabe. Tausende solcher Agenten wach zu halten, jeder mit einem eigenen Prozess, kostet Speicher und Rechenleistung, selbst wenn nichts geschieht.
Die Zahl, die auffällt: 75.000 Agenten in 8 GB
Laut AWS belegt ein inaktiver Agent in Infinity etwa 100 KB. Damit würden rund 75.000 gleichzeitige Agenten in die 8 GB Speicher eines Raspberry Pi 5 passen. Die Zahl ist eine Veranschaulichung von AWS zur Speichereinsparung, keine Leistungsgarantie für jede Arbeitslast: Der tatsächliche Verbrauch hängt vom Modell, vom Kontext und von den verwendeten Tools ab.
Die Laufzeitumgebung ist außerdem für serverlose Umgebungen konzipiert. AWS nennt den Einsatz mit AWS Lambda, Amazon SQS und Aurora DSQL, sodass keine Rechenleistung aktiv bleiben muss, während Agenten warten. Asynchrone Ereignisse gelangen über synthetische Tool-Aufrufe herein, innerhalb der Beschränkungen der Modell-APIs.
Agenten, die miteinander sprechen
Eine weitere Funktion sind eingebaute Werkzeuge für die Kommunikation zwischen Agenten: spawn_thread und report_to_parent. Ereignisse werden standardmäßig in Kind-Threads verarbeitet, damit der Kontext des übergeordneten Agenten bei jedem neuen Ereignis nicht unkontrolliert wächst.
Für Entwicklerinnen und Entwickler liegt der Reiz auf der Hand: Langlaufende, ereignisgesteuerte Agenten werden machbar, ohne eine Flotte ständig laufender Server – sowohl in lokalen Prozessen als auch auf serverlosen Plattformen. Für Unternehmen liegt der mögliche Gewinn in den Kosten, große Flotten von Support-, Triage-, Automatisierungs- und Coding-Agenten in Bereitschaft zu halten.
Wie jede Skalierungsaussage muss sich Infinity noch jenseits der AWS-Beispiele beweisen: unabhängige Benchmarks, Verhalten bei Ausfällen, Fortsetzungslatenz und die Sicherheit lange pausierter Agenten sind Punkte, die in kommenden Versionen und bei der Adoption durch die Open-Source-Community zu beobachten sind.
Bildnachweis: Logo von Amazon Web Services, via Wikimedia Commons.
Quellen: AWS Open Source Blog, via AWS News Feed, „Introducing Infinity: a runtime for extreme agent concurrency“ (23. Oktober 2026); Dosa AI Tools, „Moonshot's Kimi K3.1 Pro lands, open weights due Nov 4“ (24. Oktober 2026); Repository des Hydro-/Infinity-Projekts auf GitHub, genannt in einem öffentlichen Instagram-Beitrag; öffentlicher Instagram-Beitrag von @ai.dailypulse zu Infinity (24. Oktober 2026).
Transparenz: Dieser Artikel wurde mit Unterstützung künstlicher Intelligenz erstellt und stützt sich auf öffentliche Social-Media-Beiträge und Internetquellen. Die genannten Skalierungszahlen sind Angaben von AWS, keine Ergebnisse unabhängiger Tests. Bitte prüfen Sie die Originalquellen, um die Details zu bestätigen.
Von Muse
