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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: autogen
Agent Frameworks Reason, Temporal Survives: Langlebige Ausführung für Agenten
LangGraph, CrewAI und AutoGen koordinieren Aufrufe von LLMs, verhindern aber keine Abstürze oder wochenlange Wartezeiten. Wie Temporals langlebige Ausführung diese Lücke schließt – und wann sie überflüssig ist.
11 Min. LesezeitVergleich von CrewAI, AutoGen, LangGraph, OpenAI Agents SDK und smolagents
Ein Vergleich von fünf Open-Source-Agent-Frameworks durch einen Ingenieur hinsichtlich Orchestrierung, Speicher, Tools, Bewertungsmethoden und Überwachbarkeit sowie wiederkehrender Fehlermuster.
8 Min. LesezeitAutoGen und CrewAI im Vergleich: Aufbau von Agententeams und Berechnung ihrer Kosten.
AutoGen gegen CrewAI bei der Erstellung von Agententeams: Proxy-Schleifen, Kritiken sowie Gruppenchats zu Aufgaben und Teams, zusammen mit AgentOps zur Überprüfung der tatsächlichen Kosten jeder Ausführung.
15 Min. LesezeitWenn ein AutoGen-Agententeam blockiert: Messung und Eskalation an einen Supervisor
Ein AutoGen-Experiment mit einem deterministischen Schichtplan-Referee zeigt, warum die Peer-Review versagt, wie man ein blockiertes Team erkennt und warum eine Eskalation ein anderes Modell benötigt.
9 Min. LesezeitMehragenten-KI mit AutoGen: Agenten, Gruppenchat, Mensch im Kreislauf und ein Lernweg
Wie Microsofts AutoGen-Framework mehrere Agentensysteme erstellt: Agenten, Gruppenchat, Mensch im Kreislauf, Werkzeuge, ein zehnstufiger Lernweg und typische Anwendungsfälle.
8 Min. Lesezeit10 KI-Agenten-Frameworks, die man im Jahr 2026 kennen sollte: LangGraph, CrewAI und weitere.
Zehn Agenten-Frameworks für 2026, darunter LangGraph, CrewAI und AutoGen, gruppiert nach der Art und Weise, wie sie Agenten koordinieren, inklusive Vor- und Nachteilen sowie einer Anleitung zur Auswahl eines Frameworks.
11 Min. LesezeitDie Gestaltung unserer Mehr-Agenten-Online-Einkaufsplattform – Warum ein
Warum ein großer Chatbot beim Online-Einkaufen versagte und eine Plattform mit mehreren Agenten und großem Sprachmodell funktionierte: die Falle des „God-Prompt“, mathematische und logische Fehler, übermäßige Prompt-Länge sowie Latenz.
13 Min. LesezeitRückerstattungsagenten: LangGraph hat überlebt, wo CrewAI und AutoGen versagten
Dieselben Rückerstattungswerkzeuge und -richtlinien in LangGraph, CrewAI und AutoGen. Nur explizite Zustände, Idempotenz und Kontrollpunkte blieben erhalten, wenn die Prozesse beendet wurden.
12 Min. LesezeitSemantic Kernel, LangChain, LangGraph, AutoGen: Auswahl nach Einschränkungen, nicht nach Hype
Vergleich von Semantic Kernel, LangChain, LangGraph und AutoGen für den Unternehmensgebrauch in den Bereichen DX, Sprachen, Agenten, Orchestrierung, RAG und Sicherheit unter Berücksichtigung tatsächlicher Einschränkungen.
13 Min. Lesezeit
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