Artikel für Leute, die
den Stack ausliefern
Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: ai-agent
Aufbau eines Agentenverbesserungszyklus mit LangGraph- und LangSmith-Bewertungen.
Ein schrittweiser LangGraph- und LangSmith-Zyklus: Datenerfassung, drei Bewertungsebenen, Clusterbildung bei Fehlern, Offline-Regressionssätze und Vorabbewertungen.
24 Min. LesezeitSteuerung des Verhaltens von Bedrock Agent: Prompt-Phasen, Parser und Inferenz
Wie man die Vorverarbeitungs-, Orchestrierungs- und Nachverarbeitungsanweisungen von Bedrock in Terraform mit einem Parser Lambda, einem JSON-Vertrag und Einstellungen für die Schritt-für-Schritt-Inferenz überschreibt.
22 Min. LesezeitWas ein Schema Ihrem Agenten nicht mitteilen kann: Das Open Knowledge Format in BigQuery
Ein Experiment mit BigQuery und Gemini ADK: Open Knowledge Format-Pakete in Git gaben einem Agenten das, was das Schema nicht bieten konnte, stabilisierten die Antworten und behebten einen 29%igen GMV-Fehler.
13 Min. LesezeitEin lokaler AI-Agent mit Ollama: Eingeschränkte Tools, Validierung und strenge Schrittzahlbegrenzungen
Ein lokaler AI-Agent auf Ollama mit folgendem Verhalten: eingeschränkte Listen zugelassener Tools, begrenzter Löopschluss, strukturierte Ausgaben mit Pydantic, expliziter Zustand sowie ein Testset mit Fehlfallbeispielen.
9 Min. LesezeitVon RAG Agent Dreams zu einem VBA-Prototyp: Rohdaten und abgeleitete Daten trennen
Ein Projektverfolgungstool für Freiberufler in Excel und VBA dient gleichzeitig als Labor für Entscheidungslogik: unabhängige Statusfelder, keine zusätzlichen Daten, logische Löschfunktionen sowie Ansichten zur Beobachtung.
6 Min. LesezeitMehr-Agenten-Unterstützung bei der Priorisierung von Supportanfragen mit LangGraph und Ollama
Erstellen Sie ein Graphenmodell für die Priorisierung von Supportanfragen mit drei Agenten mithilfe von LangGraph: ein Klassifikator, ein Antwortender und eine menschliche Überprüfungsebene, das auf lokalem Ollama oder über eine API läuft und dabei nur eine Zeile geändert wird.
16 Min. LesezeitEntwicklung eines Agentenspeichers, der das Gespräch überdauert, ohne Daten anzuhäufen.
Ein dreistufiges Speicherdesign für Agenten: Lassen Sie den Sitzungszustand verfallen, halten Sie die Langzeitnotizen klein und editierbar sowie holen Sie aktuelle Daten frisch ab. Zusätzlich ein Fehler bei der Übertragung zwischen mehreren Agenten.
9 Min. LesezeitVier Regeln für das Kodieren des Agentengedächtnisses, das weiterhin ehrlich bleibt
Das Speichern mehrerer Notizen behebt das Speichermemory des Code-Agenten nicht. Vier Regeln sorgen für Ehrlichkeit: sichtbare Veraltetheit, automatische Redaktion bei Fehlern, laute Trunkierung sowie beibehaltene Einschränkungen.
9 Min. LesezeitWas der MCP-Ausbauplan für Handelsforschungsserver bedeutet.
Was die neue MCP-Roadmap für Forschungsserver im Bereich Handel bedeutet: Identität, langlaufende Aufgaben, schrittweises Entdecken sowie Ergebnisverträge jenseits einer langen Liste an Werkzeugen.
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