Ich habe auch Verbrechen gegen die Architektur von Agenten begangen

Hört zu, ich werde es zugeben. Ich war schuldig an einigen abscheulichen Verbrechen gegen die Architektur von Agenten. Und wisst ihr was? Ich sehe die gleichen Fehler immer wieder, wenn die Leute über den Aufbau dieser Systeme sprechen. Erinnert ihr euch an die Zeit, als ich einen Agenten geschickt habe, um einen einfachen automatisierten Prozess zu verwalten, und es eine unerwartete Dimension angenommen hat?

Einverstanden, Freunde, Alex Petrov hier, zurück auf agntai.net. Wir sind im März 2026, und wenn ihr wie ich seid, sind eure Slack-Kanäle und Twitter-Feeds voll mit Diskussionen über KI-Agenten. Nicht nur die abstrakten „Was wäre wenn?“, sondern die sehr realen und sehr komplizierten „Wie mache ich das?“ damit diese Dinge tatsächlich etwas Nützliches tun.

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.