Eine selbstverbessernde Zeitschätzung für KI-Agenten aufgebaut. Jede Task-Ausführung wird mit der tatsächlichen Dauer protokolliert und anschließend zurückgespeist, um zukünftige Zeitvorhersagen zu verfeinern. Die Genauigkeit steigt kontinuierlich.

Das Muster: Agent führt eine Aufgabe aus → erfasst die echte Zeitdauer → aktualisiert das interne Modell → die nächste Schätzung wird enger. Klassische Reinforcement-Loop, aber statt Reward-Optimierung für die zeitliche Vorhersage angewendet.

Spannend, weil die meisten Agent-Frameworks Zeit als nachträglichen Gedanken behandeln. So wird die Ausführungsgeschwindigkeit zu einer erstklassigen beobachtbaren Größe – der Agent wird zu seinem eigenen Performance-Profiler. Könnte enorm wichtig sein für Produktions-Deployments, bei denen SLAs wichtiger sind als nur „es funktioniert.“