Terminale Agenten genügen für die Unternehmensautomatisierung.
Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation
March 31, 2026
Autoren: Patrice Bechard, Orlando Marquez Ayala, Emily Chen, Jordan Skelton, Sagar Davasam, Srinivas Sunkara, Vikas Yadav, Sai Rajeswar
cs.AI
Zusammenfassung
Es besteht ein wachsender Interesse daran, Agenten zu entwickeln, die mit digitalen Plattformen interagieren können, um eigenständig bedeutende Unternehmensaufgaben auszuführen. Zu den untersuchten Ansätzen gehören werkzeuggestützte Agenten, die auf Abstraktionen wie dem Model Context Protocol (MCP) basieren, sowie Web-Agenten, die über grafische Oberflächen agieren. Dennoch bleibt unklar, ob solche komplexen agentenbasierten Systeme angesichts ihrer Kosten und ihres Betriebsaufwands notwendig sind. Wir vertreten die Ansicht, dass ein Code-Agent, der lediglich mit einem Terminal und einem Dateisystem ausgestattet ist, viele Unternehmensaufgaben effektiver lösen kann, indem er direkt mit den Plattform-APIs interagiert. Wir überprüfen diese Hypothese anhand verschiedener realer Systeme und zeigen, dass diese Low-Level-Terminal-Agenten komplexere Agentenarchitekturen erreichen oder übertreffen. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass einfache programmatische Schnittstellen in Kombination mit leistungsstarken Foundation-Modellen für die praktische Unternehmensautomatisierung ausreichen.
English
There has been growing interest in building agents that can interact with digital platforms to execute meaningful enterprise tasks autonomously. Among the approaches explored are tool-augmented agents built on abstractions such as Model Context Protocol (MCP) and web agents that operate through graphical interfaces. Yet, it remains unclear whether such complex agentic systems are necessary given their cost and operational overhead. We argue that a coding agent equipped only with a terminal and a filesystem can solve many enterprise tasks more effectively by interacting directly with platform APIs. We evaluate this hypothesis across diverse real-world systems and show that these low-level terminal agents match or outperform more complex agent architectures. Our findings suggest that simple programmatic interfaces, combined with strong foundation models, are sufficient for practical enterprise automation.