Die Entwickler des KI-Code-Editors Cursor wollten es genau wissen: Wie leistungsfähig sind KI-Agenten heute wirklich, wenn man sie nicht nur Programmteile schreiben lässt, sondern ein vollständiges, komplexes Softwaresystem? Als Belastungstest wählten sie kein triviales Projekt, sondern eines der anspruchsvollsten überhaupt: den Bau eines Webbrowsers – also genau die Software, mit der wir täglich durchs Internet gehen, ob in Google Chrome, Safari oder Firefox.

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Was dabei herauskam, überrascht selbst erfahrene Programmierer und führt zu einer Frage, die über dieses Experiment hinausgeht: Wie nah ist Künstliche Intelligenz (KI) heute daran, Software nicht nur zu unterstützen, sondern sie tatsächlich eigenständig zu bauen?

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Künstliche Intelligenz im Stresstest: Warum Cursor ausgerechnet einen Webbrowser bauen ließ

Cursor ging dabei bewusst aufs Ganze. Ein Webbrowser ist keine gewöhnliche Software, sondern ein technisches Schwergewicht: Er muss Texte und Bilder korrekt anzeigen, interaktive Inhalte ausführen, Sicherheitsregeln durchsetzen und dabei schnell und stabil bleiben – alles gleichzeitig. Für menschliche Entwicklerteams bedeutet das normalerweise Jahre an Arbeit.

Cursor wählte einen anderen Weg. Statt ein Team von Programmierern einzustellen, ließ das Unternehmen Hunderte sogenannter KI-Agenten arbeiten. Das sind KI-Systeme, die nicht nur einzelne Befehle befolgen, sondern über längere Zeit selbstständig Aufgaben abarbeiten können. Koordiniert wurde der Versuch von Michael Truell, dem 25-jährigen CEO von Cursor. Nach Angaben des Unternehmens liefen die Agenten eine Woche lang praktisch ohne Pause.

Technische Grundlage war dabei GPT-5.2, ein Modell von OpenAI, das für längere, weitgehend autonome Arbeitsphasen ausgelegt ist. Als es im Dezember 2025 vorgestellt wurde, wurde es vor allem für seine Fähigkeiten beim Programmieren gelobt.

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KI-Agenten koordinieren: Zusammenarbeit scheiterte an fehlender Hierarchie

Der größte Stolperstein im Experiment war nicht das Programmieren, sondern die Zusammenarbeit der KI. Anfangs durften alle Agenten gleichberechtigt entscheiden, woran sie arbeiten. Was nach Freiheit klingt, führte jedoch zu einem klassischen Organisationsproblem: Statt voranzukommen, blockierten sich die Agenten gegenseitig. Manche warteten, weil sie fürchteten, anderen in die Arbeit hineinzurutschen. Andere sicherten sich Aufgaben zu lange und ließen sie dann liegen. Der Effekt war derselbe: Stillstand.

Erst als die Cursor-Entwickler klare Rollen einführten, kam Bewegung hinein. Ein Teil der Agenten kümmerte sich fortan darum, die nächsten Schritte zu planen und Arbeitspakete zu formulieren. Andere setzten diese Aufgaben konsequent um. Und eine dritte Gruppe prüfte, ob das Ergebnis wirklich passt – oder ob nachgebessert werden muss.

KI-Browser: Was der Browser tatsächlich kann – und was nicht

Am Ende dieses Experiments stand tatsächlich ein Ergebnis, das sich vorzeigen lässt: ein Browser namens FastRender. Der Quellcode ist öffentlich auf GitHub einsehbar. Cursor-Chef Michael Truell schreibt auf der Plattform „X“, die KI-Agenten hätten dabei rund drei Millionen Zeilen Programmcode erzeugt. FastRender enthält zentrale Grundbausteine eines Browsers und kann Webseiten nach Truell „schnell“ und „weitgehend korrekt“ darstellen. Außerdem bringt er eine eigene JavaScript-Umgebung mit – also jenes System, das interaktive Elemente auf Webseiten überhaupt erst möglich macht.

Bemerkenswert sei laut Truell nicht nur das Resultat, sondern der Weg dorthin: Die KI habe bei Problemen nicht abgebrochen, sondern Fehlermeldungen selbst weiterverfolgt und Lösungen gesucht, statt auf menschliche Hilfe zu warten.

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KI-Browser im Alltag: Warum FastRender noch lange kein Chrome-Ersatz ist

So beeindruckend das Ergebnis ist: Für den Alltag ist dieser Browser noch weit entfernt von dem, was Nutzer von Google Chrome, Safari oder Firefox erwarten. Truell dämpft die Euphorie auf X selbst mit einem knappen Fazit: „Es funktioniert irgendwie.“

Der Abstand zu etablierten Browsern ist enorm – schon rein quantitativ. Das Projekt Chromium, auf dem auch Google Chrome basiert, umfasst laut der Codeanalyse von Open Hub weit über 35 Millionen Zeilen Code und wurde über viele Jahre von großen Teams geschliffen. Und die eigentliche Schwierigkeit steckt nicht nur darin, eine Webseite „anzuzeigen“, sondern in all den Dingen, die man erst bemerkt, wenn sie fehlen: Sicherheit, Erweiterungen, Barrierefreiheit, der Umgang mit Abstürzen und Passwörtern – und tausende Sonderfälle, die das Web im Laufe der Jahrzehnte angesammelt hat.

Auch die Frage der Wartung bleibt offen. Code zu erzeugen ist das eine. Ihn langfristig verständlich, sicher und stabil zu halten, ist eine andere Disziplin. Kritiker warnen, dass die Nacharbeit im Extremfall länger dauern könnte als das Schreiben selbst – gerade weil bei sehr großen Code-Mengen nicht nur Fehler, sondern auch unklare Strukturen zum Problem werden. Auf Entwicklerplattformen wie „Hacker News“ wird bereits diskutiert, wie übersichtlich der KI-Code wirklich ist.

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Ein weiterer Punkt: Die KI hat nicht selbst entschieden, wie ein Browser grundsätzlich aufgebaut sein sollte. Ziele, Rollen und Arbeitsabläufe kamen von Menschen. Solche Projekte bleiben damit vorerst eher Versuchsanordnungen als Blaupausen für die Praxis.

Cursor will den Ansatz trotzdem ausbauen. Das Unternehmen, das nach eigenen Angaben 2025 rund 500 Millionen Dollar Umsatz gemacht hat, plant, KI-Agenten stärker in sein Hauptprodukt zu integrieren. Parallel erprobt Cursor ähnliche Agenten-Ansätze bereits in weiteren Projekten – darunter ein Windows-7-Emulator und ein Excel-Klon.