Mintlify startet Base: ein Git-basiertes Wiki, das Agenten aktuell halten

Warum Firmen-Wikis veralten

In einem Beitrag zur Vorstellung des Produkts beschreibt Wang ein bekanntes Muster. Jemand schreibt eine Seite, jemand anderes liest sie später, und dazwischen hält sie niemand aktuell. Die Menschen mit dem meisten Wissen sind am stärksten ausgelastet, und alte Seiten zu prüfen ist niemandes Aufgabe. Produkt, Team und Planung ändern sich, die Seite nicht.

So stirbt laut Wang "jedes Wiki": Seite für Seite, bis niemand ihm mehr traut und alle einfach in Slack nachfragen.

Agenten verschärften das Problem, sagt er. Sie wissen nur, was aufgeschrieben wurde, und wenn eine alte Seite und ein neuerer Slack-Thread einander widersprechen, muss ein Agent raten. Ein klügerer Agent rate besser, schreibt Wang, klinge aber genauso überzeugend, wenn er falschliegt. Er verweist zudem auf Mintlifys eigene Zahlen: Bei den öffentlichen Dokumentationen, die das Unternehmen hostet, stamme inzwischen mehr als drei Viertel des Traffics von Agenten. Er erwartet, dass internes Wissen denselben Weg geht.

Wissen wie Code behandeln

Wang zufolge hilft es nicht, KI auf bestehende Werkzeuge aufzusetzen, etwa als Frage-Antwort-Seitenleiste, Zusammenfassen-Button oder Such-Konnektor. Agenten fänden dadurch Seiten, doch die Seiten würden nicht korrekter. Die Seite zu finden sei nie das Schwierige gewesen, schwierig sei, sie wahr zu halten.

Mintlifys Antwort besteht darin, die Praktiken zu übernehmen, die Entwickler für Code nutzen. Das Unternehmen hält Wissen als Dateien in Git vor. So hat jede Seite eine vollständige Historie, jede Änderung lässt sich prüfen, und die Dateien bleiben in der Hand der Kunden. Laut Wang bearbeitet Claude Code solche Dateien bereits, andere Agenten können über einen MCP-Server darauf zugreifen. Weil Menschen und Agenten am selben Ort arbeiten, kann ein Agent, der eine Support-Frage beantwortet, auch die dabei genutzte Seite aktualisieren.

Wang verweist außerdem auf einen kontrollierten Test mit einem großen Engineering-Team, das Claude Code einsetzte. Dabei lieferten Agenten, die mit strukturierten Dokumenten arbeiteten, laut Mintlify 64 % präzisere Antworten und verbrauchten etwa halb so viele Tokens wie bei Rohcode.

Agenten als Schreibpartner und Pfleger

Wang möchte, dass das Schreiben so abläuft, wie viele Entwickler heute programmieren. Der Agent soll als Copilot und Denkpartner neben dem Autor sitzen, Kontext aus anderen Seiten einbringen, widersprechen, wenn etwas nicht zusammenpasst, und Widersprüche zu vorhandenen Inhalten markieren.

Auch die Pflege nach der Veröffentlichung sollen Agenten übernehmen. Er nennt ein Beispiel: Eine Preisänderung geht am Freitag live, und bis Montag hat ein Agent Korrekturen für jede Seite entworfen, die den alten Preis erwähnt, und ein Sales-Playbook markiert, das nicht mehr passt. Ein Mensch gibt die Änderungen vor dem Mittagessen frei. Menschen entschieden weiterhin, was wahr ist, müssten es aber nicht mehr alles abtippen, sagt Wang. Er erwartet, dass Agenten in den nächsten Jahren den Großteil dieser Pflege in Unternehmen übernehmen, und merkt an, dass Mintlifys Autopilot bereits Ähnliches für Dokumentation leistet, während Code ausgeliefert wird.

Was Mintlify Base ist und wo es steht

Mintlify hat Base zunächst für den eigenen Bedarf gebaut. Seit drei Monaten nutzt das Unternehmen das Tool nach eigenen Angaben intern, mit knapp tausend Seiten an einem Ort, an dem Mitarbeitende und Agenten mit denselben Dateien arbeiten. Base ist nun als Beta verfügbar, und Mintlify will die nächste Version gemeinsam mit den Teams gestalten, die es nutzen. Weitere Informationen gibt es unter mintlify.com/base.

Der Pitch beruht auf einer grundsätzlicheren Behauptung Wangs: Die Unternehmen, die sich am schnellsten bewegen, seien jene, die am meisten aus Agenten herausholen, und das heiße, sie einzusetzen und ihnen die richtigen Informationen zu geben, damit sie es gut machen. Angaben zu Preisen oder zur allgemeinen Verfügbarkeit von Base nennt die Quelle nicht.