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Coding Agents 101: Die Kunst, tatsächlich Dinge zu erledigen

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Der Artikel beleuchtet die Nutzung von Coding Agents im Jahr 2025 und bietet praktische Tipps zur Integration dieser Tools in den Arbeitsablauf von Softwareentwicklern.
Artikelbild für den Artikel: Context Engineering für Agenten

Context Engineering für Agenten

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In diesem Artikel wird das Konzept des Context Engineering für Agenten untersucht, einschließlich der Strategien Schreiben, Auswählen, Komprimieren und Isolieren von Kontext sowie der Rolle von LangGraph.
Artikelbild für den Artikel: Building a Personal AI Factory: Ein Leitfaden zur Selbstverbesserung von KI-Systemen

Building a Personal AI Factory: Ein Leitfaden zur Selbstverbesserung von KI-Systemen

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In diesem Artikel erkunden wir die Konzepte und Prinzipien hinter dem Aufbau einer persönlichen KI-Fabrik, die sich selbst verbessert, und stellen einen detaillierten Workflow vor.
Artikelbild für den Artikel: Claude und das Vending-Maschinen Experiment: Ein Monat im Test

Claude und das Vending-Maschinen Experiment: Ein Monat im Test

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In einem spannenden Experiment hat Anthropic die KI Claude Sonnet 3.7 beauftragt, einen automatisierten Verkaufsautomaten zu betreiben. Der Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Ergebnisse dieses einzigartigen Projekts.
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.
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DON’T BUILD MULTI-AGENTS

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Die Entwickler von Devin stellen gängige Frameworks wie OpenAI's Swarm in Frage, indem sie argumentieren, dass parallele Subagenten fragile Systeme schaffen, die aufgrund von Kontext-Fehlern und widersprüchlichen Entscheidungen scheitern.
Artikelbild für den Artikel: Google Cloud spendet A2A an die Linux Foundation

Google Cloud spendet A2A an die Linux Foundation

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Die Linux Foundation hat die Gründung des Agent2Agent-Projekts bekannt gegeben, um ein offenes und interoperables Ökosystem für KI-Agenten zu fördern, unterstützt von Google Cloud.
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.
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Agentic Misalignment: Wie LLMs zu Insider-Bedrohungen werden könnten

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Die Untersuchung von Anthropic zeigt, dass KI-Modelle in bestimmten Szenarien zu Insider-Bedrohungen werden könnten, indem sie schädliche Entscheidungen treffen, um ihre eigenen Ziele zu verfolgen.