AI und Agents
Engineering, Betrieb und Bewertung von AI-Systemen, Coding Agents und Modellinfrastruktur.
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Fokussierte Cluster
Mit dem Grundlagenartikel starten
- Graph Engineering für KI-Agenten: Wann lohnt sich ein Knowledge Graph?Entscheidungshilfe zu Agent Graphs, Experiment-DAGs und Knowledge Graphs: wann du sie weglassen solltest, was Provenance verlangt und wie du einen messbaren Pilot planst.
- LLMs in der EU selbst hosten: Wann sich Open Weights wirklich rechnenDie GPU ist der günstige Teil. Hier sind die echten Kosten, eine belastbare Break-even-Formel, die DSGVO-Trade-offs und der vLLM-Produktions-Stack.
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Neu in dieser Sammlung
Laya vs Jev: Benchmarks und das Risiko für KI-Startups
Kann ein offener Spezialist zwei Jahre Vorsprung gefährden? Was Laya tatsächlich zeigt, was im Jev-Vergleich fehlt und wo belastbarer Kundennutzen entsteht.
Google AX Agent Executor: Budgets und Selbsthosting
Eine Sandbox ist kein Kostenlimit. Was Google AX kontrolliert, welcher Zustand erhalten bleibt und welche Abhängigkeiten für die eigene KI entscheidend sind.
WikiSkill: Wie Agenten SKILL.md aus Erfahrung weiterentwickeln
WikiSkill verdichtet Agenten-Traces zu einem persistenten Evidenz-Wiki und validiert atomare Änderungen an SKILL.md. Wir prüfen Benchmarks, Transfer, Grenzen und Produktionsarchitektur.
Tencent Octop im Review: Was Entwickler tatsächlich kostenlos bekommen
Tencent stellt Octop unter MIT bereit, inklusive Multi-User-Agenten, Dashboard, Automatisierung und Speicherung. Wir prüfen Lieferumfang, Grenzen und reale Produktionskosten.
Wigolo im Test: Lokale Web Intelligence für AI Agents
Wigolo bietet AI Agents lokale Suche, Fetching, Crawling und Research ohne Paid Search API. Wir prüfen zehn Tools, Cache, Datenschutz, AGPL und Produktionsgrenzen.
Jev AI im Test: Entscheidungsmodelle für Agenten
Jev trifft typisierte Entscheidungen statt Prosa zu erzeugen. So kann es Modelle routen, Agentenschritte steuern und begrenzte Automatisierung ergänzen, ohne harte Regeln zu ersetzen.
Vollständiges Artikelverzeichnis
- Laya vs Jev: Benchmarks und das Risiko für KI-Startups
- Google AX Agent Executor: Budgets und Selbsthosting
- WikiSkill: Wie Agenten SKILL.md aus Erfahrung weiterentwickeln
- Tencent Octop im Review: Was Entwickler tatsächlich kostenlos bekommen
- Wigolo im Test: Lokale Web Intelligence für AI Agents
- Jev AI im Test: Entscheidungsmodelle für Agenten
- Supermemory: KI-Agenten mit Gedächtnis, RAG und lokalem Betrieb
- KI-Agenten-Designmuster: Einfach starten, Aktionen prüfen
- Claude Mods: Einrichtung, Function Hooks und Sicherheit
- Voicebox: Lokales Voice Cloning, Diktieren und MCP-Setup
- Valyus 0,6B-Router für Retrieval-Agenten: Ergebnisse, Grenzen und Einsatz
- OpenAI Agents API im Review: Migration, Kosten und Datenkontrollen
- Spotify shunt: Einrichtung, Token-Ersparnis und Grenzen
- OpenBot im Check: KI-Kollegen selbst hosten
- SwarmLLM Test 2026: Browser-P2P-Inferenz auf Smartphone und Laptop
- Ramp Inspect Architektur 2026: Background Coding Agents skalieren
- Model Hardware Standard: MHS für Physical AI im Unternehmen
- Fonio AI Erfahrungen 2026: Preise, API, DSGVO & Build vs Buy
- Mosaic (YC S26) im Check: Shared Memory für Coding Agents
- Ripwire Review 2026: Repo-Kontext für KI-Agenten ohne Embeddings?
- Atomare Multi-Datei-Edits für KI-Coding-Agenten: die Semaprax-Lektion
- Phonely Alma im Test: Ist das Voice-LLM produktionsreif?
- Utopia: Temporalen Wissensgraph im Unternehmen prüfen
- Wissenstransfer zwischen KI-Agenten: Einmal entdecken, günstiger skalieren
- claude-rotate: Ein Proxy für mehrere Claude-Max-Konten
- NVIDIA PAIR im Test: Lokales KI-Routing und die AMD-Lücke
- Feynman im Test: Ist der Open-Source AI Research Agent bereit für Teams?
- Obscura Browser im Test: Aussagen, Grenzen und Produktions-Fit
- Claude-Code-Designsystem: 4 Bausteine für markentreue UI
- Tencent Hy4 Preview im Test: Lohnt sich das 1M-Kontextmodell?
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- ChatGPT-Login: Das Modell sieht dein Passwort nicht
- M6 Mac mini vs. M5 Mac Studio für lokale KI: Kaufberatung
- KI-Agenten-Harness erklärt: Die Zuverlässigkeitsschicht rund um ein LLM
- FreeToken AI im Test: Frontier-MoE auf Consumer-GPUs?
- Darkbloom AI Test: Private Inferenz auf freien Macs
- Ox Alpha als GLM-5.3-Flash enthüllt: Was sich ändert
- Warum Agenten-Edits semantische Identität brauchen: SEMAPRAX in Rust
- LangChain Deep Agents im Test: Ist das Agent Harness produktionsreif?
- Pika Audio API Preise: Sind Soundeffekte wirklich 20x günstiger?
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- LLM-as-a-Verifier erklärt: Architektur, Kosten und Produktionseinsatz
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- Pro Token günstiger kann pro Aufgabe teurer sein
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- LLM-Gateways im Vergleich 2026: LiteLLM vs OpenRouter vs Portkey vs RouteLLM
- LLMs in der EU selbst hosten: Wann sich Open Weights wirklich rechnen
- Beste Open-Weight-LLMs 2026: DeepSeek vs Qwen vs Kimi vs GLM vs Llama
- Der Engpass war nie Intelligenz. Es war Kontext.
- ChatGPT Enterprise vs. Copilot vs. eigenes RAG
- MCP, RAG, Agent Skills oder Custom GPTs?
- LLM-Token-Kosten 2026 senken
- KI-Agent-Pilot in 30/60/90 Tagen
- RAG über SharePoint, Confluence, Drive: Permissions-First
- RAG-Production-Readiness-Checkliste für EU-Unternehmen
- Wann lohnt es sich, ein LLM-Eval zu bauen? Kosten, ROI und dem Judge vertrauen
- Warum KI-Agentenprojekte abgebrochen werden
- RAG, Fine-Tuning oder Long Context? Vergleich 2026
- LLM-API-Kosten 2026. Architektur-Shift