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Artikelbild für den Artikel: 12-Factor Agents: Prinzipien für den Aufbau zuverlässiger LLM-Anwendungen

12-Factor Agents: Prinzipien für den Aufbau zuverlässiger LLM-Anwendungen

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In diesem Artikel werden 12 grundlegende Ingenieurtechniken diskutiert, die LLM-gestützte Software zuverlässiger, skalierbarer und einfacher wartbar machen.
Artikelbild für den Artikel: Reinforcement Learning: Ein Überblick mit minimalem mathematischen Jargon

Reinforcement Learning: Ein Überblick mit minimalem mathematischen Jargon

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Reinforcement Learning (RL) lehrt KI-Modelle durch Versuch und Irrtum, wodurch sie aus Fehlern lernen und sich auf komplexe Aufgaben konzentrieren können. In diesem Artikel wird die Entwicklung von RL und seine Bedeutung für moderne KI-Systeme erläutert.
Artikelbild für den Artikel: OpenAI's praktischer Leitfaden zum Aufbau von Agenten

OpenAI’s praktischer Leitfaden zum Aufbau von Agenten

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Der Leitfaden von OpenAI bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Agenten, beginnend mit einzelnen Agenten und der Verwendung von Manager-Patterns zur Koordination.
Artikelbild für den Artikel: WEB BENCH - Eine neue Methode zur Bewertung von KI-Browser-Agenten

WEB BENCH – Eine neue Methode zur Bewertung von KI-Browser-Agenten

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Web Bench ist ein neues Dataset zur Evaluierung von Web-Browsing-Agenten, das aus 5.750 Aufgaben auf 452 verschiedenen Websites besteht.
Artikelbild für den Artikel: Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MCP-gestützten Agenten in Python erstellen können, um leistungsstarke Tools für große Sprachmodelle zu nutzen.
Artikelbild für den Artikel: AGENTS, TOOLS, AND SIMULATORS: Ein tiefgehender Blick auf die Konzepte der KI

AGENTS, TOOLS, AND SIMULATORS: Ein tiefgehender Blick auf die Konzepte der KI

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In diesem Artikel werden die drei konzeptionellen Linsen von KI – Agenten, Werkzeuge und Simulatoren – untersucht, um deren Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu verstehen.
Artikelbild für den Artikel: A16Z Identifiziert Neun Schlüsselentwickler-Muster in der KI-Ära

A16Z Identifiziert Neun Schlüsselentwickler-Muster in der KI-Ära

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In der Softwareentwicklung verändert die Integration von Künstlicher Intelligenz die Art und Weise, wie Entwickler arbeiten. A16Z identifiziert neun Schlüsselentwickler-Muster, die diese Transformation prägen.