Google hat mit der Einführung der Interactions-API einen entscheidenden Schritt hin zu strukturierten, stateful AI-Anwendungen unternommen und damit das Ende des klassischen „Everything Prompt“-Ansatzes besiegelt. Dieser Ansatz, bei dem alle Kontextinformationen, Aufgaben, Tools und Logik in einem einzigen, oft riesigen Prompt zusammengefasst wurden, erwies sich als unhaltbar: Er war anfällig für Halluzinationen, schwer zu skalieren und bot keine echte Zustandsverwaltung. Die Interactions-API löst dieses Problem, indem sie eine zentrale, serverseitige Sitzung („Interaction“) als persistenten Kontext speichert, der über mehrere Interaktionen hinweg erhalten bleibt. Entwickler können nun einfach eine Interaktion-ID übergeben, um die vollständige Gesprächsgeschichte automatisch einzubinden – ohne dass der gesamte Token-Verlauf erneut gesendet werden muss. Dies verbessert nicht nur die Leistung und reduziert die Kosten, sondern ermöglicht auch eine präzisere, kontextbewusste Steuerung komplexer Anwendungen. Ein zentrales Leistungsmerkmal der API ist ihre Fähigkeit, asynchrone, hochkomplexe, agente-basierte Prozesse zu orchestrieren – besonders deutlich im Fall von Google’s Deep Research. Diese Funktion kann über Stunden hinweg Daten sammeln, mehrere Quellen analysieren, Berichte lesen und synthetische Antworten generieren, ohne dass der Benutzer warten muss. Stattdessen kann die Anwendung die Forschung im Hintergrund starten und per Polling oder Callbacks informiert werden, sobald das Ergebnis vorliegt. Dies ist entscheidend für Anwendungen wie Wettbewerbsanalysen, medizinische Diagnoseunterstützung oder juristische Recherche, bei denen Tiefe und Genauigkeit über eine schnelle, aber oberflächliche Antwort gehen. Die API ist zudem multimodal und unterstützt nicht nur Text, sondern auch Bilder (z. B. über Gemini 3 Pro Image Preview), was die Nutzung in kreativen und visuellen Anwendungen erweitert. Zudem ermöglicht sie die Kombination verschiedener Modelle und Agenten innerhalb einer einzigen Sitzung – beispielsweise einen Deep Research-Agenten zur Datenbeschaffung und einen kostengünstigeren Gemini-Modell zur Zusammenfassung. Dieser modulare Ansatz trennt klar die Verantwortlichkeiten: Die KI übernimmt das Denken, der Entwickler die Architektur. In der Praxis zeigt sich die Stärke der API an Beispielen wie der Erstellung eines SWOT-Analysen-Engines für Unternehmen wie Nvidia. Hier wird die Deep Research-Agenten-Funktion aktiviert, um aktuelle Berichte, Nachrichten und Marktanalysen zu sammeln. Der Prozess läuft asynchron, und der Entwickler kann währenddessen andere Aufgaben erledigen. Sobald die Analyse abgeschlossen ist, wird das Ergebnis strukturiert zurückgegeben – inklusive Finanzdaten, strategischer Einschätzungen und einer detaillierten SWOT-Analyse. Industrieexperten sehen in der Interactions-API einen Meilenstein für die Reife der KI-Entwicklung. „Es ist nicht mehr nur um Sprachgenerierung, sondern um verlässliche, nachvollziehbare Prozesse“, sagt ein KI-Architekt bei einem führenden Tech-Unternehmen. „Google zeigt, dass die Zukunft nicht im Prompt-Design liegt, sondern in der Orchestrierung von Zuständen, Tools und Abläufen.“ Google selbst positioniert die API als zentralen Baustein für die nächste Generation von AI-Produkten. Obwohl sie noch im Beta-Status ist und die Deep Research-Funktion im Preview-Modus läuft, deutet alles auf eine breite Einführung hin. Für Entwickler bedeutet dies: Wer komplexe, zuverlässige AI-Anwendungen bauen will – sei es im Finanz-, Gesundheits- oder Forschungsbereich –, muss von der reinen Prompt-Programmierung weg und in die strukturierte Interaktion übergehen. Die Ära des „Everything Prompt“ ist vorbei. Die Ära der Architektur ist angebrochen.