Praktische Hinweise: LangChain hat gerade verwaltete Deep Agents ausgeliefert – und Ihr Agent ist bereits dabei.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: LangChain hat gerade verwaltete Deep Agents ausgeliefert – und Ihr Agent ist auch einer: Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen.
Dieser Leitfaden zeigt Schritt für Schritt den Weg von Rohstoffen bis zu einem funktionsfähigen System für: LangChain Just Shipped Managed Deep Agents – und Ihr Agent ist nun ein Verzeichnis. Der Fokus liegt auf ausführbaren Schritten, expliziten Überprüfungen sowie Code, den Sie ohne Rätseln über die Absicht direkt in ein Repository einfügen können. In der Übersichtsphase sollten Sie die Eingaben, den Verantwortlichen für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definieren, bevor Sie Code ändern. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Pipeline-System.
Was Managed Deep Agents tatsächlich sind
Beim Arbeiten an der Phase „What Managed Deep Agents“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Erzeugnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab. Erstellen Sie Zwischenchecks nach aufwändigen Schritten. Die Wiederaufnahme des Vorgangs sollte keine erneute Abrechnung für denselben LLM-Aufruf veranlassen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht.
uv tool install managed-deepagents
mda init research-assistant
cd research-assistant
uv sync
mda dev . # run locally in LangSmith Studio
mda deploy . # deploy to LangSmith
Die Fähigkeiten Ihres Agents werden durch ls gesteuert
Während der Phase „Fähigkeiten Ihres Agenten“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Legen Sie nach teuren Schritten einen Kontrollpunkt an. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine erneuten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
my-agent/
├── agent.py # required — the model and core config
├── instructions.md # system prompt, synced to Context Hub
├── skills/
│ └── research/
│ └── SKILL.md # task-specific playbooks
├── tools/ # your LangChain tools
├── middleware/ # logic around model and tool calls
├── connectors/
│ └── mcp.py # remote MCP servers
├── channels/
│ └── slack.py # Slack, GitHub, other entry points
├── schedules/
│ └── daily_digest.py # managed cron jobs
├── sandbox/
│ └── __init__.py # isolated filesystem and shell
├── identity.py # auth and thread scoping
├── memory.py # durable cross-thread memory
├── pyproject.toml
├── .env
└── evals/ # Harbor tasks
Die Dateien, die die Arbeit erledigen
Beim Arbeiten an der Phase „The Files That Do“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine doppelte Abrechnung für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Betreuer einen späteren Knoten erneut ausführt.
agent.py – die einzige erforderliche Datei
Beim Arbeiten mit dem Agentenpy sollte man zunächst nur die einzelnen Schritte aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Notfallweg gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Legen Sie Zwischenkontrollpunkte nach kostspieligen Schritten fest. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine erneuten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht.
from managed_deepagents import define_deep_agent
from middleware.audit import log_tool_calls
from tools.search import internet_search
agent = define_deep_agent(
name="research-assistant",
model="openai:gpt-5.5",
tools=[internet_search],
middleware=[log_tool_calls],
interrupt_on={"internet_search": True},
)
tools=[{"type": "web_search"}] # OpenAI
tools=[{"google_search": {}}] # Google
tools=[{"type": "web_search_20260209", "name": "web_search"}] # Anthropic
instructions.md und skills/ — Kontexte, die mit dem Cloud-System synchronisiert werden
Beim Bearbeiten der Anleitungen für die Phasen „md“ und „Skills“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufschema. Legen Sie nach teuren Schritten Kontrollpunkte an. Das System sollte bei einer Wiederholung eines späteren Knotens durch einen Operator nicht erneut die gleiche LLM-Aufrufgebühr berechnen.
# Research assistant
You are a careful research assistant. Use internet search to find sources,
keep notes, and return concise answers with citations.
---
name: research
description: Gather and synthesize context before answering complex questions.
---
# Research
Use this skill when a task needs more than a direct answer.
1. Identify what information is missing.
2. Use `query_db` to look up relevant records.
3. Summarize findings before responding to the user.
memory.py – dauerhafte Speicherung, optional
Beim Arbeiten in der Phase der dauerhaften Speicherung notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab. Erstellen Sie Zwischenprüfungen nach aufwändigen Schritten. Die Wiederaufnahme des Vorgangs sollte keine erneute Abrechnung für denselben LLM-Aufruf vornehmen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut versucht.
from managed_deepagents import define_memory
memory = define_memory(scope="agent")
sandbox/ – eine isolierte Shell mit Snapshotschritt
Wenn Sie in einer isolierten Shell-Phase im Sandbox arbeiten, notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Tragen Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen ein. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen der Ausführung sollte keine erneuten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
from managed_deepagents import define_sandbox
sandbox = define_sandbox(
idle_ttl_seconds=600,
default_timeout=600,
docker_image="python:3.12-slim",
)
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
apt-get update && apt-get install -y jq
mkdir -p /workspace
schedules/ — cron mit einer Kompilierungszeitbeschränkung
Wenn man mit Cron und einer Phase Arbeitspläne erstellt, sollte man zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Erstellen Sie Kontrollpunkte nach kostspieligen Schritten. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine doppelte Abrechnung für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Betreuer einen späteren Knoten erneut ausführt.
from managed_deepagents import define_schedule
schedule = define_schedule(
cron="0 8 * * 1-5",
timezone="America/Los_Angeles",
prompt="Review durable memory for reusable research rules. List open questions for today.",
)
Wenn man mit Cron und einer Phase Arbeitspläne erstellt, sollte man zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Pipeline-System.
channels/ und connectors/ – eingehend und ausgehend
Die Phase der eingehenden Kanäle und Verbindungen funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie vor Erweiterung des Umfangs ein Beispiel für einen erfolgreichen Ablauf, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die relevanten Dokumente, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab. Halten Sie den Zustand des Graphen einfach und typisiert. Verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
# channels/slack.py
from managed_deepagents import channels
channel = channels.slack(
auto_reply=True,
mention_behavior="strip",
conversation={"app_mention": "thread", "direct_message": "conversation"},
)
# connectors/mcp.py
from managed_deepagents import connectors
connector = connectors.mcp(
mcp_servers={
"langchainDocs": {
"transport": "http",
"url": "https://docs.langchain.com/mcp",
"include_tools": ["search_docs_by_lang_chain"],
},
},
)
identity.py – wer darf dies aufrufen?
Die Identität von py, die auf der Bühne verwendet wird, funktioniert am besten, wenn sie als messbare Oberfläche behandelt wird. Erfassen Sie einen erfolgreichen Fall, einen Fehlerfall sowie die Rollback-Anmerkung, bevor Sie den Umfang erweitern. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn sich der Weg von einer Demo in gemeinsame Umgebungen verschiebt. Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen beim Fortsetzen der Verarbeitung.
from managed_deepagents import auth, define_identity
identity = define_identity(auth=auth.langsmith_api_key())
identity = define_identity(auth=auth.supabase(project_ref="your-project-ref"))
Was passiert tatsächlich, wenn Sie mda deploy ausführen
Die Phase „What Actually Happens When“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher sowie Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Graphen überprüfen können. Halten Sie den Zustand des Graphen einfach und typisiert. Verschachtelte Datenblöcke verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen zu Unterbrechungen bei der Fortsetzung der Ausführung. Die Phase „What Actually Happens When“ funktioniert am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen, komplexen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf einen verworrenen Ablauf.
Wie es in das LangChain-Ecosystem passt
Zur Phase „How It Fits in“ sollten die Eingabedaten, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckten Zuständen schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingabedaten und den validierten Ausgabedaten. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab. Setzen Sie menschliche Freigabe für Schritte ein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Kompilierzeitliche Verbindungen entsprechen nicht der Geschäftsabschlussfähigkeit.
Eine Sache, die Sie vor dem Versand beachten sollten
Für die Phase „One Thing to Sit“ sollten Eingabedaten, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Zeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen sollten neben den funktionalen Ergebnissen aufgezeichnet werden. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Bei Schritten, die Geld kosten oder Produktionsdaten ändern, sollte eine menschliche Freigabe erforderlich sein. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.
Die Oberfläche bewegt sich weiter
Für die Phase „The Surface Is Still“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Ändern des Codes definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den die Operator überprüfen können, ohne den gesamten Ablauf durchzulesen. Setzen Sie menschliche Freigabe für Schritte ein, die Geld ausgeben oder Produktionsdaten ändern. Eine Verkabelung zur Kompilierzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung. Für die Phase „The Surface Is Still“ sollten die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Ändern des Codes definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf verborgene Zustände schließen zu müssen. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen, komplexen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf einen verworrenen Ablauf.
Wann Sie es verwenden sollten (und nicht sollten)
Wenn Sie die Phasen „Wann Sie es verwenden sollten“ durchgehen, notieren Sie zunächst den Vertrag: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab. Erstellen Sie Kontrollpunkte nach kostspieligen Schritten. Das Resume sollte bei einer Wiederholung eines späteren Nodes nicht denselben LLM-Aufruf erneut berechnen.
Erste Schritte
Während der Einführungsphase sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Legen Sie nach aufwändigen Schritten einen Kontrollpunkt an. Das Fortsetzen des Prozesses sollte keine erneuten Gebühren für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Operator einen späteren Knoten erneut ausführt.
uv tool install managed-deepagents
mda init test-agent && cd test-agent
LANGSMITH_API_KEY=<your-key>
OPENAI_API_KEY=<your-key>
Referenzen
Während der Referenzphase sollte man zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Erstellen Sie nach aufwändigen Schritten einen Checkpoint. Das Wiederaufnehmen des Vorgangs sollte keine doppelte Abrechnung für denselben LLM-Aufruf verursachen, wenn ein Betreuer einen späteren Schritt erneut ausführt. Während der Referenzphase sollte man zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortungsbereich verweisen und nicht auf ein verworrenes Pipeline-System.
Betriebscheckliste
Die Phase der Betriebskontrollliste funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Rahmen betrachtet wird. Erfassen Sie eine „goldene“ Transkription, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern.
Dokumentieren Sie gemeinsam den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Kontrollpunkte sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen.
Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Strukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen dazu, dass der Ablauf nach Unterbrechungen nicht fortgesetzt werden kann.
Fügen Sie so oft wie möglich, solange das Budget es zulässt, einen Smoke-Test hinzu, der den kritischen Ablauf in CI mit festgelegten Testumgebungen prüft – anstelle von live genutzten, kostenpflichtigen APIs.
Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen, komplexen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf einen verworrenen Ablaufprozess.
Halten Sie den Zustand des Graphen flach und typisiert. Verschachtelte Strukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und führen dazu, dass der Ablauf nach Unterbrechungen nicht fortgesetzt werden kann.
Vor der Veröffentlichung des Stacks sollten Versionen eingefroren werden, ein „goldener“ Transkript für den kritischen Pfad erstellt und die Rollback-Schritte bestätigt werden. Gemeinsam genutzte Umgebungen benötigen Rate Limits, Überprüfungen der Nutzungsrechte sowie einen klaren Verantwortlichen für die Rotation von Geheimnissen. Man sollte langweilige Zuverlässigkeit vor cleveren, einmaligen Demonstrationen bevorzugen.
Batch-Hinweis für 1ccea3d5e297: Halten Sie die Anbieter-Schlüssel außerhalb des Repositories, legen Sie eine Obergrenze für Session-Tokens fest und speichern Sie die Transkripte neben den Evaluierungs-Dateien, damit spätere Modellwechsel vergleichbar bleiben.
Beim Arbeiten an der Sicherheitsstufe 0 sollte man zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Man sollte kleine, testbare Einheiten vor umfangreichen Skripten bevorzugen. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufverfahren.
Verstärkungsmaßnahme Detail 0/931: Messen Sie die Ausführungsdauer, die Fehlerklasse sowie den Tokenverbrauch für diese Notiz und entscheiden Sie anschließend auf der Grundlage eines festgelegten Fragebogens statt aufgrund von Einzelfällen, ob die Änderung beibehalten werden soll.
Die erste Stufe der Verstärkungsmaßnahmen funktioniert am besten, wenn sie als messbare Größe betrachtet wird. Erfassen Sie vor Erweiterung des Umfangs ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Erfassen Sie außerdem die Zeiten sowie den Token- oder Abfragedurchsatz neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt.
Verstärkungsmaßnahme Detail 1/931: Messen Sie die Ausführungsdauer, die Fehlerklasse sowie den Tokenverbrauch für diese Notiz und entscheiden Sie anschließend auf der Grundlage eines festgelegten Fragebogens statt aufgrund von Einzelfällen, ob die Änderung beibehalten werden soll.