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Artikelbild für den Artikel: Effektive Werkzeuge für KI-Agenten entwickeln

Effektive Werkzeuge für KI-Agenten entwickeln

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Die Entwicklung effektiver Werkzeuge für KI-Agenten ist entscheidend, um deren Leistung in der Lösung realer Aufgaben zu optimieren.
Artikelbild für den Artikel: Ein Leitfaden für Produktmanager zur Architektur von KI-Agenten: Warum Fähigkeiten nicht gleich Adoption sind

Ein Leitfaden für Produktmanager zur Architektur von KI-Agenten: Warum Fähigkeiten nicht gleich Adoption sind

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Der Artikel behandelt die Architektur von KI-Agenten und die Herausforderungen, die Produktmanager bei der Implementierung solcher Systeme haben. Es wird darauf hingewiesen, dass viele Nutzer Agenten nach der ersten echten Problemlösung aufgeben, was auf eine unzureichende Architektur zurückzuführen ist.
Artikelbild für den Artikel: Sierra sammelt 350 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 10 Milliarden Dollar zur Erweiterung seiner AI-Agent-Plattform

Sierra sammelt 350 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 10 Milliarden Dollar zur Erweiterung seiner AI-Agent-Plattform

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Sierra hat 350 Millionen Dollar gesammelt, um seine AI-Agent-Plattform zu erweitern. Der Artikel beleuchtet die Fortschritte des Unternehmens, die Rolle von AI-Agenten in verschiedenen Branchen und die Pläne für zukünftige Investitionen.
Artikelbild für den Artikel: Agentisches Reinforcement Learning und große Sprachmodelle: Ein Überblick

Agentisches Reinforcement Learning und große Sprachmodelle: Ein Überblick

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Ein Überblick über agentisches Reinforcement Learning in Verbindung mit großen Sprachmodellen, einschließlich wichtiger Forschungsarbeiten und zukünftiger Entwicklungen.
Artikelbild für den Artikel: Einen eigenen CLI-Coding-Agenten mit Pydantic-AI erstellen

Einen eigenen CLI-Coding-Agenten mit Pydantic-AI erstellen

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihren eigenen CLI-Coding-Agenten mit Pydantic-AI erstellen können, um Code zu lesen, Tests auszuführen und Codebasen zu aktualisieren.
Artikelbild für den Artikel: Agenten für kleine Sprachmodelle: Ein tiefgehender Einblick in leichte KI

Agenten für kleine Sprachmodelle: Ein tiefgehender Einblick in leichte KI

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In diesem Artikel werden wichtige Erkenntnisse aus der praktischen Erfahrung, dem Debugging und der Optimierung von Inferenz-Pipelines für kleine Sprachmodelle (SLMs) geteilt. Der Fokus liegt auf den Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich aus der Arbeit mit Modellen ergeben, die lokal auf Verbrauchermaschinen ausgeführt werden können.
Artikelbild für den Artikel: Das Kontextfenster-Problem: Skalierung von Agenten über Token-Grenzen hinaus

Das Kontextfenster-Problem: Skalierung von Agenten über Token-Grenzen hinaus

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Dieser Artikel beleuchtet das Kontextfenster-Problem in großen Sprachmodellen und präsentiert Lösungen von Factory zur Verbesserung der Effizienz in der Softwareentwicklung.
Artikelbild für den Artikel: Agex: Ein innovatives agentisches Framework für Python

Agex: Ein innovatives agentisches Framework für Python

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Agex ist ein innovatives Python-natives agentisches Framework, das Agenten ermöglicht, direkt mit bestehenden Bibliotheken zu arbeiten und komplexe Python-Objekte zu verarbeiten.
Artikelbild für den Artikel: Wie man den Kontext in KI-Agenten optimiert

Wie man den Kontext in KI-Agenten optimiert

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In diesem Artikel werden Strategien zur Optimierung des Kontextmanagements in KI-Agenten vorgestellt, um häufige Probleme zu vermeiden und die Effizienz zu steigern.