Artikel für Leute, die
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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-engineering
Ein sechsmonatiger Fahrplan vom Anfänger zum arbeitenden KI-Ingenieur
Befolgen Sie einen monat für Monat ausgearbeiteten Plan, der Python, LLM-APIs, RAG, Agenten, Bewertung, Bereitstellung und Kosten umfasst, sowie vier Portfolio-Projekte, die zeigen, wie Sie KI-Systeme veröffentlichen können.
10 Min. LesezeitEin Roadmap für KI-Engineering im Jahr 2026: Vom Python bis zu Agenten und LLMOps.
Ein schrittweiser Lernpfad für KI-Engineering bis 2026, von Python und Mathematik über klassische ML-Methoden und Deep Learning bis hin zu RAG, MCP, Agenten, Bewertungsmethoden und der Implementierung.
14 Min. LesezeitAgent Harness Engineering: Zustände, Überprüfung und Steuerung rund um das Modell
Eine Laufzeitansicht der Produktionsagenten: Warum Anfragen und Kontext nicht ausreichen, und wie dauerhafte Zustände, Durchsetzung, Überprüfung sowie Beobachtbarkeit die Lücke schließen.
13 Min. LesezeitSchleifen gegenüber Graphen: Zwei Ansätze zur Architektur von KI-Agenten
Loop-Engineering versus Graph-Engineering für KI-Agenten: Wie jede Architektur funktioniert, wann man die eine statt der anderen wählt, sowie eine Checkliste vor der Produktion.
12 Min. LesezeitVom Evaluieren zu selbstverbessernden Agenten: Fünf Epochen der Agentenbewertung
Die Bewertung von Agenten bedeutet heute die Überprüfung von Spuren. Sehen Sie, wie deterministische Prüfungen, LLMs und Agentenrichter, Diagnosen sowie ein Meta-Tool einen sicheren Verbesserungskreislauf schaffen.
7 Min. LesezeitMehr als nur ein API-Wrapper: Eine Middleware-Schicht für die Integration großer Sprachmodelle in Produktumgebungen
Direkte LLM-API-Aufrufe versagen unter echtem Traffic. Eine Middleware-Schicht bietet Modellabstraktion, Fallback-Routing, ereignisgesteuerte Agenten sowie eine kostensensible Modellauswahl.
6 Min. LesezeitGeregelte KI-Agenten: Ein Richtlinienmodell, mehrere Umsetzungsstellen zur Laufzeit.
Wie man Kosten, Modellwahl, Daten, Tools sowie MCP-Aufrufe zur Laufzeit steuert: ein Governance- Rahmenwerk, ein neutrales Richtlinienkonzept, Rückfallmechanismen, Schutzgrenzen und Nachverfolgung.
9 Min. LesezeitAGENTS.md oder CLAUDE.md? Was enthalten die 592 führenden Repositories tatsächlich?
Eine Umfrage unter 592 führenden GitHub-Repositories zeigt, dass CLAUDE.md meist auf AGENTS.md verweist und dass Hooks, die Durchsetzungsstufe, weitaus seltener vorkommen als die Dokumentation.
7 Min. LesezeitPrompting, RAG oder Feinabstimmung: Diagnosieren Sie die jeweilige Ebene, bevor Sie wählen.
Eine praktische Methode, um im Jahr 2026 zwischen Prompting, RAG und Feinabstimmung zu wählen, unter Verwendung von drei Fragen, einem Entscheidungsfluss, Kostenstrukturen, Aktualität sowie häufigen Fehlern.
9 Min. Lesezeit
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