Konkurrenten als Team: GPTs und Claude arbeiten in neuen Workflows zusammen

Die einen schwören auf OpenAI, die anderen sehen sich beim Konkurrenten Anthropic besser aufgehoben. Doch zwei aktuelle Beispiele zeigen, dass die Grenzen zwischen den großen KI-Anbietern zunehmend durchlässig werden. Sowohl Microsoft als auch Entwickler aus der Open-Source-Community setzen inzwischen auf Workflows, in denen Modelle von OpenAI und Anthropic gemeinsam eingesetzt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen als jedes System für sich allein.

Microsoft Copilot Researcher: Zwei Modelle, ein Ergebnis

Microsoft hat für sein Copilot-Researcher-Werkzeug zwei neue Funktionen vorgestellt, die unter den Namen Critique und Council laufen. Beide verbinden OpenAIs GPT mit Anthropics Claude, um komplexe Rechercheaufgaben zu bewältigen. Das Grundproblem, das beide Ansätze adressieren, ist dasselbe: Wenn ein einzelnes KI-Modell eine Recherche plant, Quellen auswertet und einen Bericht verfasst, prüft niemand das Ergebnis. Fehler, ungenaue Zitate oder erfundene Informationen können so unbemerkt bleiben.

Critique: Generierung und Prüfung getrennt

Bei Critique übernimmt GPT die erste Phase. Es plant die Recherche, wertet Quellen aus und erstellt einen ersten Berichtsentwurf. Anschließend tritt Claude als strenger Gutachter auf, prüft den Entwurf auf sachliche Richtigkeit, Quellenqualität und inhaltliche Vollständigkeit. Erst nach dieser Prüfung wird der abschließende Bericht an den Nutzer übergeben. Microsoft beschreibt das Prinzip so:

„Ein Modell leitet die Generierungsphase, plant die Aufgabe, iteriert durch die Recherche und erstellt einen ersten Entwurf, während ein zweites Modell sich auf Überprüfung und Verfeinerung konzentriert und als Fachgutachter agiert, bevor der abschließende Bericht erstellt wird.“

Council: Parallele Perspektiven, ein Urteil

Council verfolgt einen anderen Ansatz. Hier arbeiten GPT und Claude nicht nacheinander, sondern gleichzeitig an derselben Aufgabe. Beide Modelle erstellen unabhängig voneinander vollständige Berichte. Ein drittes Modell, das als Richter fungiert, liest beide Ergebnisse und fasst zusammen, wo die Modelle übereinstimmen, wo sie voneinander abweichen und welche Aspekte jeweils nur eines der beiden erfasst hat.

Der wesentliche Unterschied zwischen beiden Funktionen lässt sich so zusammenfassen:

• Critique: Die Modelle arbeiten nacheinander und ergänzen sich gegenseitig. GPT generiert, Claude prüft.
• Council: Die Modelle arbeiten parallel und konkurrieren miteinander. Ein drittes Modell bewertet die Unterschiede.

Critique ist die Standardeinstellung im Researcher-Werkzeug. Council muss über einen Modellauswähler manuell aktiviert werden. Beide Funktionen sind derzeit nur für Teilnehmer von Microsofts Frontier-Programm verfügbar und setzen eine Microsoft-365-Copilot-Lizenz voraus.

Codex-Plugin für Claude Code: Zweite Meinung im Entwickleralltag

Ein ähnliches Prinzip findet sich auch in der Softwareentwicklung. OpenAI hat ein Plugin veröffentlicht, das seinen Codex-Agenten direkt in Claude Code einbindet, das beliebte KI-gestützte Entwicklerwerkzeug von Anthropic. Ziel ist es, Entwicklern eine echte zweite Einschätzung aus einem anderen KI-System zu ermöglichen, ohne den gewohnten Arbeitsablauf verlassen zu müssen.

Drei Kernfunktionen

Das Plugin stellt drei zentrale Befehle bereit:

1. /codex:review führt eine standardmäßige, lesende Überprüfung durch Codex durch.
2. /codex:adversarial-review startet eine kritischere Prüfung, bei der Codex die Implementierung aktiv hinterfragt statt sie nur zu inspizieren.
3. /codex:rescue übergibt eine Aufgabe vollständig an Codex, etwa wenn ein Gesprächsstrang nicht weiterkommt.

Längere Aufgaben können im Hintergrund laufen und über ergänzende Befehle verwaltet werden. Ein optionales Überprüfungstor lässt sich aktivieren, um zu verhindern, dass Claude Code eine Sitzung beendet, bevor Codex seine Prüfung abgeschlossen hat. Allerdings wird darauf hingewiesen, dass dieses Feature mit Bedacht eingesetzt werden sollte, da es zu langen Schleifen zwischen beiden Systemen führen und Nutzungslimits schnell ausschöpfen kann.

Technische Grundlage

Das Plugin arbeitet nicht als eigenständige Laufzeitumgebung. Es delegiert Aufgaben über die lokal installierte Codex-Befehlszeile und nutzt dabei dieselbe Authentifizierung, Konfiguration und Umgebung, die bereits für Codex eingerichtet ist. Voraussetzungen sind ein ChatGPT-Abonnement oder ein OpenAI-API-Schlüssel sowie Node.js in Version 18.18 oder höher.

Ein gemeinsames Muster hinter beiden Ansätzen

Beide Beispiele folgen demselben Grundgedanken: Ein einzelnes KI-Modell hat blinde Flecken. Fehler, die bei der Generierung entstehen, werden vom selben System, das sie erzeugt hat, oft nicht erkannt. Indem ein zweites Modell eines anderen Anbieters hinzugezogen wird, entsteht eine unabhängigere Prüfinstanz.

Ob im professionellen Recherche-Umfeld oder in der täglichen Softwareentwicklung: Die Kombination von GPT und Claude scheint sich als praktisches Muster zu etablieren, bei dem nicht die Überlegenheit eines einzelnen Modells im Vordergrund steht, sondern die Qualität des gemeinsamen Ergebnisses.