Produktion ML: Das Gute, das Schlechte und das Äußerst Nervige
Haben Sie schon einmal sechs Monate an einem Meisterwerk des maschinellen Lernens gearbeitet, nur um dabei zuzusehen, wie es zerbricht, wenn es an der Zeit ist, live zu gehen? Willkommen im Club. Es ist, als würde man das glitzernde Band abziehen, aber das Geschenk explodiert. Mein erster Versuch, einen Chatbot zu erstellen
Alles klar, Leute, Alex Petrov hier, frisch aus dem Ringen mit einem besonders stubborn LLM-as-a-brain für ein neues Agentenprojekt. Und das, meine Freunde, bringt uns zum heutigen Thema. Wir reden nicht nur über Agenten; wir tauchen tief ein in etwas, das sogar erfahrene Teams ins Stolpern bringt: die Kunst und Wissenschaft des State Management in komplexer KI.
Checkliste für das Gesprächsmanagement: 7 Dinge, die Sie vor der Produktionsbereitstellung beachten sollten
In diesem Monat habe ich gesehen, wie 3 Produktionsagenten-Bereitstellungen gescheitert sind. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Das ist nicht nur Pech oder das Universum, das einen Streich spielt; es ist ein Problem des mangelhaften Gesprächsmanagements. Bevor Sie Ihr nächstes Produkt oder System auf den Markt bringen, sollten Sie ein
Agent-Debugging: Ein ehrlicher Leitfaden für Entwickler
In diesem Monat habe ich gesehen, dass 3 Produktionsagenten-Deployments gescheitert sind. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Wenn Sie mit KI-Agenten arbeiten, kann der Debugging-Prozess sich anfühlen, als würde man blind durch ein Minenfeld navigieren. Doch das muss nicht so sein. Dieser Leitfaden zum Agent-Debugging soll helfen
Warum tun wir das immer noch?
Lass mich dir von der Zeit erzählen, als ich fast meinen Laptop gegen die Wand geworfen hätte. Stell dir Folgendes vor: Es ist ein Freitagabend im Jahr 2025, und ich arbeite an einem Agentensystem, das von jemandem entwickelt wurde, der offensichtlich Spaghetti mehr liebte als eine saubere Architektur. Jede einzelne Funktion war wie ein Oktopus—Tentakeln
Hallo zusammen, hier ist Alex von agntai.net. Es ist Freitag, der 21. März 2026, und ich habe mich in letzter Zeit mit einem speziellen Problem in der Entwicklung von KI-Agenten beschäftigt, das viele von euch vielleicht auch erleben. Wir haben alle die beeindruckenden Demos von Agenten gesehen, die im Internet surfen, Code schreiben und sogar komplexe Projekte verwalten können. Aber
Nach 14 Monaten Tests von Weaviate im Unternehmensmaßstab: Die angegebenen Preise sind nur der Ausgangspunkt Ihrer Rechnung, machen Sie sich bereit.
Ich betreibe Weaviate seit Anfang 2025 als Teil einer Produktionsinfrastruktur für Vektorsuche und habe es mit Millionen von Einträgen und komplexen Abfrageanforderungen zu tun. In dieser Zeit habe ich aus erster Hand gesehen, wo die beworbenen
Weaviate Fügen Sie Ihrem Agenten Gedächtnis hinzu: Ein 2500-Wörter-Tutorial ohne Schnickschnack
Wenn Sie möchten, dass Ihr intelligenter Agent den Kontext zwischen den Gesprächen tatsächlich erinnert, müssen Sie weaviate add memory to your agent auf die richtige Weise hinzufügen, indem Sie die Vektorsuche nutzen, um frühere Interaktionen zu speichern und abzurufen. Wir werfen nicht einfach Schnipsel in eine Datenbank; wir bauen ein
Ein Wutausbruch über Deployment-Albträume
Okay, lassen wir die Spielereien. Wisst ihr, was mich bei maschinellem Lernen wirklich nervt? Die Leute denken, dass das Deployen eines Modells so einfach ist wie auf “Start” zu klicken und schwupps, passiert Magie. Spoiler-Alarm: Das ist nicht so. Ich habe die Anzahl der Male verloren, als ein Modell, das tadellos funktionierte
Hallo zusammen, AgntAI.net-Leser! Alex Petrov hier, und heute möchte ich über etwas sprechen, das schon seit einiger Zeit in meinem Kopf herumschwirrt: die überraschend feine, aber entscheidende Veränderung in der Art und Weise, wie wir über das Gedächtnis von Agenten nachdenken. Vergesst für einen Moment eure schicken neuen Modellarchitekturen; ich rede von den alltäglichen, oft übersehenen Details.