Hallo zusammen, hier ist Alex, zurück auf agntai.net. Es ist der 23. März 2026, und ich habe in letzter Zeit mit einem bestimmten Problem gekämpft, von dem ich denke, dass viele von euch, die KI-Agenten entwickeln, vermutlich betroffen sind: Wie verhindert man, dass das langfristige Gedächtnis seines Agenten zu einem aufgeblähten, langsamen und letztendlich nutzlosen Durcheinander wird?
Wir waren alle schon einmal dort. Man beginnt
Activepieces vs Windmill: Welche Wahl für Nebensatzprojekte
Activepieces gewinnt mit rund 8.400 Nutzern auf seinen Plattformen an Beliebtheit, während Windmill eine Nutzerbasis von etwa 10.000 erreicht hat. Die Zahlen sind interessant, aber sie stellen nur die Spitze des Eisbergs dar, wenn es darum geht, Werkzeuge für deine Nebensatzprojekte auszuwählen. Ich habe beide verwendet und teile meine Gedanken,
Wie man CI/CD mit Milvus einrichtet: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Die Einrichtung von CI/CD mit Milvus kann überwältigend erscheinen, muss es aber nicht. In diesem Tutorial erstellen wir ein System, das die Bereitstellung von Milvus, einer Vektordatenbank, die derzeit 43.455 Sterne, 3.912 Forks hat und 1.085 offene Issues auf GitHub besitzt, vereinfacht, was
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