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: multi-agent
Selbstheilendes Mehr-Agenten-Team in LangGraph: Architekt, Tester, Debugger
Erstellen Sie eine LangGraph-State-Machine in Python, bei der ein Architekt, ein Entwickler, eine pytest-Sandbox, ein Debugger und ein Reviewer zusammenarbeiten und im Kreislauf vorgehen, bis die Tests bestehen.
31 Min. LesezeitParallel Coding Agents mit Git Worktrees, Conductor und Antigravity 2.0
Parallel arbeitende Kodierungsagenten mit Git Worktrees, Conductor und Antigravity 2.0: ein Koordinator, ein Worktree pro Agent sowie ein Dutzend SRE-Funktionen in etwa fünf Stunden.
14 Min. LesezeitWie Subagenten und Mehr-Agentensysteme die Arbeit sowie die Kosten-Token aufteilen.
Subagenten gegen Mehr-Agentensysteme: Das Orchestrator-Arbeiter-Design, vier Topologien, was jede in Tokens kostet, sowie die Fälle, in denen ein einzelner Agent besser abschneidet.
12 Min. LesezeitOpenAI’s Managed Agents API: Hosted Sandboxes gegen Selbsthostete Ausführung
Wie das Managed Agent Harness von OpenAI in der öffentlichen Beta funktioniert: gehostete Linux-Arbeitsumgebungen, selbst gehostete Ausführungsserver, Kontextkompression, Tool-Suche und Subagenten.
8 Min. LesezeitMehr-Agenten-K-Drama-Recommendator: BERTopic, RAG und Reciprocal Rank Fusion
Ein auf Geschmack spezialisierter K-Drama-Recommendator: BERTopic-Tropentags, ChromaDB RAG, ein Interview-Agent, Abfragedehnung sowie Reciprocal Rank Fusion vor einer erneuten Rangfolgebestimmung durch ein LLM.
10 Min. LesezeitMulti-Agent-Orchestrierung auf Bedrock und LangGraph: Vier Muster
Supervisor-Worker-, Pipeline-, Fan-Out- und Debatemuster mit LangGraph auf AWS Bedrock, sowie Übergabeprozesse, Budgetschutzmechanismen, Trace-Verfahren und Fehlerrichtungen in der Produktion.
22 Min. LesezeitVerfolgen eines LangGraph-Blog-Pipelines mit Langfuse: Spans, Scores, Warnungen
Einrichten eines mehr-Agenten-LangGraph-Pipelines mit Langfuse: ein Trace pro Artikel, verschachtelte Spans, Warnungen, Scores sowie eine Debugging-Routine für schwache Entwürfe.
8 Min. LesezeitSchicht für Schicht: Entwurf eines echten RAG-Auswertungspipelines für KI-Agenten
Planen Sie einen RAG-Pipeline mit den Kontrakten SourceDocument und DocumentChunk, Chunking-, Embedding- sowie ChromaDB-Funktionen – alles hinter einem RetrievalService, der die Stabilität des Agents gewährleistet.
10 Min. LesezeitZwei lokale LLM-Agenten zum Debattieren bringen: Grundierung, falscher Konsens, Schema-Fehler
Zwei lokale LLM-Agenten auf Ollama, die durch Beweise statt durch Rollenfiguren debattieren: NLI-Basis, ein Fehler beim künstlichen Konsens, Überprüfungen von Angriffen gegen Aussagen sowie erforderliche Felder.
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