Die Angst, die Agenten falsch zu bewerten
Sie kennen dieses zerreißende Gefühl, wenn Sie ein scheinbar perfektes Agentensystem bereitstellen, nur um zu sehen, wie es in einem Live-Szenario zusammenbricht? Ich habe das auch schon zu oft erlebt. Es ist, als würde man in einen Hamster investieren, um Ihre Festung zu verteidigen. Sinnlos. Ich erinnere mich, dass ich im Oktober 2022
Nach 4 Monaten, in denen ich mit Haystack in einem mittelgroßen Forschungsprojekt jongliert habe, ist das Fazit wie folgt: „Die Preise von Haystack erscheinen niedrig, aber die versteckten Kosten werden Ihre Taschen schneller leeren, als Sie denken.“
Erlauben Sie mir, direkt zur Sache zu kommen, bevor Sie von Architekturen träumen: Das Preismodell von Haystack ist chaotischer als ein Verkehrsknotenpunkt. Das Open-Source-Framework deepset-ai/haystack selbst ist
FastAPI vs Express vs Hono : Backend-Duell
FastAPI hat derzeit insgesamt beeindruckende 96 522 Sterne auf GitHub. Express, ein langjähriger Favorit, hat eine große Benutzerbasis, bleibt jedoch in dieser Hinsicht hinter FastAPI zurück. Hono, der Neuling, beginnt gerade erst, an Popularität zu gewinnen. Aber reden wir uns nicht schön: Sterne bedeuten keine Funktionen, und wenn das
Hallo zusammen, hier ist Alex, zurück auf agntai.net. Heute ist der 23. März 2026, und ich habe kürzlich ein bestimmtes Problem getroffen, das viele von euch, die KI-Agenten erstellen, wahrscheinlich auch haben: Wie verhindert man, dass das Langzeitgedächtnis Ihres Agents zu einem chaotischen, langsamen und letztendlich nutzlosen Durcheinander wird?
Wir sind alle schon einmal dort gewesen. Man beginnt
Activepieces vs Windmill : Welches soll man für Parallelprojekte wählen
Activepieces gewinnt an Popularität mit etwa 8 400 Nutzern auf seinen Plattformen, während Windmill eine Basis von etwa 10 000 Nutzern gesammelt hat. Die Zahlen sind interessant, repräsentieren jedoch nur die Spitze des Eisbergs bei der Wahl der Werkzeuge für Ihre Parallelprojekte. Ich habe beide genutzt und habe meine Gedanken dazu,
Wie man CI/CD mit Milvus einrichtet: Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden
CI/CD mit Milvus einzurichten, kann einschüchternd erscheinen, ist aber keine Unmöglichkeit. In diesem Tutorial werden wir ein System erstellen, das die Bereitstellung von Milvus vereinfacht, einer Vektordatenbank, die derzeit 43 455 Sterne, 3 912 Forks hat und 1 085 offene Probleme auf GitHub aufweist, was
Production ML : Der Gute, der Schlechte und das Extrem Nervige
Haben Sie schon einmal sechs Monate damit verbracht, ein Meisterwerk des maschinellen Lernens zu verfeinern, nur um es im Moment der Online-Schaltung auseinanderbrechen zu sehen? Willkommen im Club. Es ist, als würde man das glitzernde Band abnehmen, aber das Paket explodiert. Mein erster Versuch, einen Chatbot zu erstellen
Einverstanden, Freunde, hier ist Alex Petrov, gerade aus einem Kampf mit einem besonders starren LLM-as-a-brain für ein neues Agentenprojekt heraus. Und das bringt uns, meine Freunde, zum heutigen Thema. Wir sprechen nicht nur über Agenten; wir werden tief in etwas eintauchen, das ich selbst bei erfahrenen Teams gesehen habe: die Kunst und die Wissenschaft der Etatverwaltung in komplexer KI.
Checkliste für das Management von Gesprächen: 7 Dinge, die Sie vor der Produktion tun sollten
Ich habe diesen Monat 3 Produktionsagenten-Deployments scheitern sehen. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Es ist nicht nur Pech oder das Universum, das spielt; es ist ein Problem der schlechten Verwaltung von Gesprächen. Bevor Sie Ihr nächstes Produkt oder System auf den Markt bringen, ist es entscheidend, eine
Agent-Debugging: Der ehrliche Leitfaden eines Entwicklers
Ich habe in diesem Monat gesehen, wie 3 Agenten-Deployments in der Produktion gescheitert sind. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Wenn Sie mit KI-Agenten arbeiten, kann der Debugging-Prozess wie ein beschwerlicher Weg mit verbundenen Augen erscheinen. Doch das muss nicht so sein. Dieser Agent-Debugging-Leitfaden soll helfen