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Automatisierung von mündlichen Argumenten: Die Zukunft der Rechtsvertretung?
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Der Artikel untersucht die Automatisierung von mündlichen Argumenten durch KI und die Ergebnisse eines Tests von Adam Unikowsky, der seine Argumentation mit der von Claude 4 Opus verglich.

Was können KI-Agenten tatsächlich tun?
Dieser Artikel beleuchtet die Funktionsweise von KI-Agenten, deren Anwendung in der Softwareentwicklung und die Herausforderungen, die mit ihrer Implementierung verbunden sind.

Die Faszination von Baba is Eval: Ein Blick auf innovative Puzzle-Mechaniken
In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf das Projekt Baba is Eval, das die Mechaniken von 'Baba is You' aufgreift und sie in einem neuen Kontext verwendet, um die Automatisierung von Spielabläufen zu erforschen.

Coding Agents 101: Die Kunst, tatsächlich Dinge zu erledigen
Der Artikel beleuchtet die Nutzung von Coding Agents im Jahr 2025 und bietet praktische Tipps zur Integration dieser Tools in den Arbeitsablauf von Softwareentwicklern.

Context Engineering für Agenten
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.

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

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

12-Factor Agents: Prinzipien für den Aufbau zuverlässiger LLM-Anwendungen
In diesem Artikel werden 12 grundlegende Ingenieurtechniken diskutiert, die LLM-gestützte Software zuverlässiger, skalierbarer und einfacher wartbar machen.

DON’T BUILD MULTI-AGENTS
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.
