MongoDB baut Agenten-Infrastruktur aus, während der Suchtraffic weiter sinkt

Die Ankündigung steht in einem MongoDB-Blogbeitrag vom 29. September 2026. Unterzeichnet hat ihn ein Manager, der angab, der Verwaltungsrat habe ihn nach dem "Führungswechsel dieser Woche" als Interims-CEO eingesetzt. Zusammen mit Atlas Agent Engine kündigte MongoDB die Auslieferung von MongoDB 9.0 an, dazu eine neue Bereitstellungsoption namens Atlas Infinite. Sie soll Speicher und Rechenleistung "unabhängig voneinander skalieren, wenn sich die Nachfrage ändert".

Atlas Agent Engine ist modell- und frameworkneutral und basiert laut Produktseite auf offenen Standards wie MCP und A2A. Das Unternehmen erklärt, die Runtime verfolge jeden Modellaufruf, jeden Werkzeugaufruf und jeden Speicherzugriff. Richtlinien würden von der Organisationsebene nach unten durchgereicht und ließen sich weiter unten nicht außer Kraft setzen.

Das ist das Versprechen. Ob Unternehmen tatsächlich Governance-Werkzeuge kaufen, ist nicht belegt. Die Preise der öffentlichen Vorschau sind laut MongoDB "Änderungen vorbehalten".

Wo die Agenten tatsächlich laufen

An anderer Stelle im Stack brachte dieselbe Woche eine Reihe von Open-Source- und Forschungsarbeiten hervor. Sie sollen Agentenentscheidungen billiger und messbarer machen. Am 29. September veröffentlichte das Projekt OpenJev eine Jev-kompatible Entscheidungsmaschine. Sie liefert typisierte Antworten, Choice, Score oder Noul, aus Modellen mit offenen Gewichten in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf, ohne JSON-Parsing. Das README nennt 290 ms für eine Frage und 328 ms für 27, wobei die Ausgabe-Token von 23 auf 594 steigen. Das Projekt stellt ausdrücklich klar, es sei unabhängig und "nicht mit TypeSafe verbunden und von TypeSafe nicht unterstützt".

Routing ist die andere Hälfte des Kostenproblems. Unblocked beschrieb den Bau eines adaptiven Routers für Inferenz mit offenen Gewichten. Er verschob Traffic anhand gemessener Kosten und Geschwindigkeit zwischen Baseten, Fireworks und CoreWeave. Im Round-Robin bediente Fireworks 51% der GLM 5.2-Aufgaben und Baseten 49%, obwohl die Preise von Fireworks 25% höher lagen. Eine feste Reihenfolge brachte Baseten dann auf 98,5%. Die Listenpreise von CoreWeave lagen etwa 45% unter denen von Baseten, doch das Team hatte keine Leistungsdaten dafür.

Zwei wirtschaftswissenschaftliche Arbeiten erschienen am 29. September mit härteren Zahlen. Ein NBER-Arbeitspapier von Matthew Schwartz, Isaiah Andrews und Jesse M. Shapiro ließ einen LLM-Workflow über 4.452 veröffentlichte Replikationspakete aus fünf wirtschaftswissenschaftlichen Zeitschriften laufen. Er markierte Unstimmigkeiten in 3.460 Artikeln oder deren Anhängen. Bei 496 Artikeln senkte er die Rechenzeit einer Berechnung um mehr als den Faktor 10 bei ähnlicher oder höherer Genauigkeit, bei 923 erzeugte er eine Erweiterung, die im Originalbeitrag fehlt. Das Papier legt offen, dass Schwartz als Auftragnehmer für Anthropic gearbeitet hat und dass die Ergebnisse von Anthropic nicht unterstützt werden.

Die Makro-Behauptung und ihre Methode

Eine zweite Arbeit, NBER-Arbeitspapier 35793, beziffert die Wirkung von KI über einen einzigen Kanal: Softwareentwicklung. Die Autoren nutzen die Sensitivität von Aktienrenditen gegenüber einem KI-Index und den Anteil der Lohnsumme, den jedes Unternehmen in der Softwareentwicklung hat. Auf dieser Basis schätzen sie, dass KI von November 2022 bis Dezember 2025 den erwarteten Barwert der Softwareentwicklungsproduktivität am Markt um das Äquivalent eines dauerhaften Anstiegs von 32,6% erhöht hat. Ihr Basiseffekt auf das BIP liegt bei 3,6% und steigt auf 6,5%, wenn höhere Softwareproduktivität auch die F&E-Produktivität hebt. Bis Mitte 2026, so schreiben sie, habe sich der Effekt gegenüber Ende 2025 mehr als verdoppelt.

Das ist ein zukunftsgerichtetes Maß, abgeleitet aus Preisen, keine direkte Produktivitätszählung. Die Autoren stellen es auch so dar.

In der Praxis sagte Picnic-CTO Daniel Gebler dem Global Move, sein Unternehmen "stellt wegen des Vorsprungs ein, den KI uns verschafft", nicht trotzdem. Picnic beschäftigt rund 400 Entwickler. Gebler sagte, 25 Millionen der 50 Millionen Codezeilen des Unternehmens stammten von Analysten und nicht von Entwicklern. Picnic habe das KI-getriebene Release-Tempo zurückgefahren, weil zehnmal mehr Experimente besser seien als zehnmal mehr Releases.

Die Traffic-Seite der Geschichte fällt weniger ermutigend aus für alle, deren Geschäft von Suchverweisen abhängt. Aktuelle Schlagzeilen, die als Kontext gesammelt wurden, deuten darauf hin, dass der Rückgang des Google-Suchtraffics für Verlage bis zum 24. September auf 40% im Jahresvergleich zunahm. Kleine Websites meldeten Einbußen von bis zu 60%. Das sind Zusammenfassungen von Schlagzeilen, keine Tatsachen, die dieser Text unabhängig prüfen kann. Sie rahmen aber die Infrastrukturmeldungen der Woche ein: Die Werkzeuge, die jetzt entstehen, gehen davon aus, dass Antworten ohne Klick ankommen.

Manticore Search machte diese Annahme in einem Beitrag vom 29. September ausdrücklich. Volltextsuche funktioniere weiterhin gut für SKUs und exakte Namen, bringe einen Nutzer aber nicht mehr allein zu einer Antwort. Google meldete im Mai 2026, dass AI Mode eine Milliarde monatliche Nutzer überschritten habe, heißt es in dem Beitrag. Menschen stellten längere Fragen, die nie in ein Stichwortfeld passen.