Artikel zu: OpenAI

Bereitstellen lokaler Agents überall mit LFM2.5-2.6B

Entdecken Sie, wie LFM2.5-2.6B leichtgewichtige, datenschutzfreundliche KI-Agenten auf Edge-Geräten ermöglicht. Dieses kompakte Modell bie...

5. Aug. 202611 Min.

Die KI war der einfache Teil: Was ist ein vor Ort eingesetzter Ingenieur in einer Lieferkette?

In Lieferketten sind die schwierigsten Herausforderungen nicht das Erstellen von KI-Modellen – sondern das Verstehen chaotischer, realer B...

4. Aug. 202612 Min.

Das Python-Ökosystem, das die KI-Entwicklung verändert hat

Von NumPy bis PyTorch haben Pythons Bibliotheken und Frameworks KI von der Forschung bis zur Produktion transformiert. Diese Erkundung zei...

2. Aug. 202610 Min.

Hugging-Face-Agenten-Intrusion: Was die technische Chronologie vom Juli 2026 bestätigt

Hugging Face und OpenAI dokumentierten im Juli 2026 eine agentengesteuerte Intrusion. Dieser Beitrag trennt bestätigte Befunde von nicht b...

29. Juli 20266 Min.

Analoge KI ist zurück, aber kann sie ihr eigenes Rauschen überleben?

Analoges Computing erlebt ein Comeback in der KI, verspricht Energieeffizienz, steht aber vor Herausforderungen durch inhärentes Rauschen....

23. Juli 20266 Min.

Lokale Modelle

Der Stand der Simulation für Physical AI: Ein Überblick

Simulation verändert die physische KI, indem sie sicheres, skalierbares Training für Roboter und autonome Systeme ermöglicht. Lokale Model...

22. Juli 20267 Min.

Wie ich sicherstelle, dass meine Karriere in der Analytik nicht von der KI aufgefressen wird

KI transformiert die Analytik, aber anstatt sie zu fürchten, nutze ich sie als Co-Piloten. Indem ich mich auf strategisches Denken, Data S...

21. Juli 20268 Min.

Kontextentwicklung allein reicht nicht aus.

Dieser Artikel untersucht ein neuartiges Loop-Engineering-Experiment, bei dem das Kontextmanagement vollständig außerhalb des LLM stattfin...

18. Juli 20268 Min.

NVIDIA Nemotron 3 Embed belegt den ersten Platz im RTEB-Gesamtranking und treibt das agentische Retrieval voran.

Das Nemotron-3-8B-Embedding-Modell von NVIDIA erreicht die Spitzenposition im Retrieval Text Embedding Benchmark (RTEB) und setzt damit ei...

17. Juli 20269 Min.

Pydantic + OpenAI: Der sauberste Weg, um strukturierte Ausgaben von LLMs zu erhalten

Erfahren Sie, wie Sie Pydantic-Modelle mit der OpenAI-API kombinieren, um strukturierte, validierte Daten aus LLM-Antworten zuverlässig zu...

17. Juli 20268 Min.

Was uns der Bau von Shippy über den Bau von Agenten gelehrt hat

Erkenntnisse aus der Entwicklung von Shippy, einem KI-Agenten für die Logistik, zeigen, dass modulares Design, menschliche Validierung im...

16. Juli 20267 Min.

Woher kommt eigentlich die Persönlichkeit einer KI?

KI-Persönlichkeiten sind keine Magie; sie entstehen aus Trainingsdaten, Feintuning und System-Prompts. Dieser Artikel untersucht die techn...

13. Juli 20268 Min.

Das ist peinlich: Warum KI an der Spitze immer noch Dinge erfindet – und was man dagegen tun kann

Frontier-KI-Modelle erzeugen weiterhin plausibel klingende, aber falsche Informationen – ein anhaltender Fehler, der als Halluzination bek...

12. Juli 20267 Min.

KI-Agenten erklärt: Was ist eine ReAct-Schleife und wie funktioniert sie?

Der ReAct-Loop kombiniert Reasoning und Handeln, um KI-Agenten zu befähigen, komplexe Aufgaben iterativ zu lösen. Durch den Wechsel zwisch...

4. Juli 20268 Min.

KI-Programmierung

Ihr Programmieragent hat die Kosten verdoppelt. So beheben Sie das Problem.

Steigende Kosten durch KI-Code-Agenten können Ihr Budget belasten. Erfahren Sie praktische Strategien zur Nutzungsprüfung, Optimierung von...

3. Juli 20266 Min.

Vorstellung von OpenWiki: Ein Open-Source-Agent für automatisierte Repository-Dokumentation

OpenWiki ist ein neuer Open-Source-KI-Agent, der automatisch Dokumentation für Code-Repositories erstellt, aktualisiert und pflegt. Er int...

3. Juli 20267 Min.

Erstellen und Betreiben Sie Ihren eigenen KI-Agenten in der Cloud

Erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten KI-Agenten auf Cloud-Infrastruktur erstellen und bereitstellen. Dieser Leitfaden behandelt...

2. Juli 20267 Min.

Lokale Modelle

Hugging Face und Cerebras bringen Gemma 4 in die Echtzeit-Sprach-KI.

Hugging Face und Cerebras arbeiten zusammen, um Gemma-4-Modelle für Echtzeit-Sprach-KI auf lokaler Hardware auszuführen, was eine latenzar...

2. Juli 20267 Min.

Ausführen von nicht vertrauenswürdigem Agentencode ohne Sandbox

Untersuchung der Risiken und Strategien zur Ausführung nicht vertrauenswürdiger KI-Agenten-Codes ohne Sandboxing, einschließlich Isolation...

1. Juli 20266 Min.

Prompt Engineering scheitert leise.

Prompt-Regression führt dazu, dass KI-Ausgaben im Laufe der Zeit ohne Vorwarnung nachlassen. Erfahren Sie, warum dies geschieht, wie Sie e...

1. Juli 20268 Min.

Einführung dynamischer Unteragenten in Deep Agents

Dynamische Unteragenten verbessern KI-Agentensysteme, indem sie eine Echtzeit-Delegation spezialisierter Aufgaben ermöglichen. Dieser modu...

30. Juni 20267 Min.

Wir haben eine Routing-Schicht entwickelt, um unsere KI-Kosten zu senken. Sie hat das Produkt kaputt gemacht.

Ein Team baute eine benutzerdefinierte KI-Routing-Schicht, um API-Kosten zu senken, aber dies führte zu Latenz, Fehlern und unvorhersehbar...

30. Juni 20267 Min.

Schwanzkontrolle: Die kontraintuitive Technik zuverlässiger agentischer Arbeitsabläufe

Zuverlässige KI-Agenten scheitern oft an der Überentwicklung des „Kopfes“ (Denken). Die Steuerung des „Schwanzes“ kehrt dies um: Indem wir...

29. Juni 20268 Min.

Warum die besten Agenten einfacher sind, als du denkst

Entdecken Sie, warum leistungsstarke KI-Agenten auf minimalistisches Design, klare Anweisungen und intelligente Werkzeugnutzung setzen, an...

27. Juni 20267 Min.

Prompt-Caching mit Deep Agents

Prompt-Caching reduziert Latenz und Kosten in KI-Agenten, indem verarbeitete Prompts gespeichert und wiederverwendet werden. Diese Technik...

27. Juni 20267 Min.

Vom lokalen LLM zum werkzeugnutzenden Agenten

Erfahren Sie, wie Sie ein lokales großes Sprachmodell in einen leistungsstarken Agenten verwandeln, indem Sie externe Tools wie Websuche,...

26. Juni 20268 Min.

Vector RAG ist nicht genug.

Standard-Vektorabruf versagt in Multi-Agenten-Systemen. Entdecken Sie, wie das Hinzufügen einer Kontext-Graph-Ebene es Agenten ermöglicht,...

26. Juni 20268 Min.

Lokale Modelle

Führen Sie einen vLLM-Server auf HF-Jobs mit einem Befehl aus

Erfahren Sie, wie Sie mit einem einzigen Befehl einen vLLM-Inferenzserver auf Hugging Face Jobs starten. Diese Anleitung behandelt Einrich...

26. Juni 20266 Min.

Ein LLM als Schiedsrichter im RAG-Retrieval: Den richtigen Kandidaten mit Begründung auswählen

Erkunden Sie, wie ein LLM als intelligenter Schiedsrichter eingesetzt werden kann, um das beste Dokument aus RAG-Retrieval-Kandidaten ausz...

26. Juni 20268 Min.

3 Agenten. 3 LLMs. 1 alternde GPU: Parallele Inferenz auf Bare Metal entwickeln

Erfahren Sie, wie Sie drei KI-Agenten mit separaten LLMs gleichzeitig auf einer einzigen veralteten GPU ausführen. Dieser Artikel behandel...

25. Juni 20267 Min.

So geben Sie Ihrem Agenten Gedächtnis

Erfahren Sie, wie Sie KI-Agenten mit Gedächtnis ausstatten – mithilfe von Vektordatenbanken, Gesprächsverläufen und strukturierter Speiche...

25. Juni 20267 Min.

Warum ich aufgehört habe, einen einzelnen Agenten zu nutzen und stattdessen eine Multi-Agenten-Pipeline aufgebaut habe

Entdecken Sie, warum ein einzelner KI-Agent bei komplexen Aufgaben an seine Grenzen stieß und wie eine Multi-Agenten-Pipeline die Genauigk...

24. Juni 20267 Min.

Ankererkennung für RAG: Parallele Detektoren, dann ein LLM-Aufruf am Ende

Eine Technik für effizientes RAG, die leichte parallele Detektoren verwendet, um semantische Anker zu identifizieren, bevor ein einziger,...

24. Juni 20268 Min.

Die Ära der No-Code-KI: Was Sie wissen müssen

No-Code-KI-Plattformen befähigen Nicht-Programmierer, intelligente Lösungen zu entwickeln. Entdecken Sie, wie Drag-and-Drop-Tools, vorgefe...

24. Juni 20268 Min.

Erstellen Sie echte agentische Apps mit CUGA: Zwei Dutzend funktionierende Beispiele auf einem leichten Framework

Entdecken Sie, wie CUGA, ein leichtes Framework, zwei Dutzend praktische agentische Anwendungen antreibt. Lernen Sie, autonome KI-Agenten...

23. Juni 20269 Min.

Jede Woche Auslieferung von huggingface_hub mit KI, offenen Tools und menschlicher Kontrolle

Entdecken Sie, wie die huggingface_hub-Bibliothek wöchentlich veröffentlicht wird – mit KI für Code-Reviews und offenen Tools zur Automati...

23. Juni 20267 Min.

Die Grenze der Künstlichen Intelligenz: Die Geheimnisse der KI-Forschung entschlüsseln

Die KI-Forschung schreitet rasant voran und erforscht maschinelles Lernen, neuronale Netze und Ethik. Dieser Artikel befasst sich mit aktu...

22. Juni 20267 Min.

Tool Calling, erklärt: Wie KI-Agenten entscheiden, was als Nächstes zu tun ist

Entdecken Sie, wie KI-Agenten Tool-Calling nutzen, um ihre nächste Aktion zu bestimmen. Dieser Artikel erläutert den Entscheidungsprozess...

21. Juni 20269 Min.

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz: Von der Theorie zur transformativen Forschung

Erkunden Sie, wie sich die KI-Forschung von grundlegenden Theorien zu bahnbrechenden Durchbrüchen entwickelt hat, darunter Deep Learning u...

20. Juni 20267 Min.

Anleitungen

Strukturierte Ausgaben mit LLMs: JSON-Modus, Funktionsaufrufe und wann man was verwendet

Erfahren Sie, wie Sie strukturierte Daten aus großen Sprachmodellen mit JSON-Modus und Funktionsaufrufen extrahieren. Dieser Leitfaden ver...

19. Juni 20268 Min.

Ist es agentisch genug? Benchmarking offener Modelle mit eigenen Tools

Lernen Sie, wie Sie Open-Source-KI-Agenten auf Autonomie und Aufgabenerfüllung mit benutzerdefinierten Benchmarks bewerten. Ein praktische...

18. Juni 20269 Min.

Du brauchst wahrscheinlich kein Agent-Framework.

Viele Entwickler stürzen sich auf komplexe Agenten-Frameworks, aber oft reicht eine einfache Schleife mit einem LLM aus. Dieser Artikel er...

18. Juni 20265 Min.

Die Grenzen der Künstlichen Intelligenz: Aktuelle Trends in der KI-Forschung

Die KI-Forschung entwickelt sich rasant weiter und konzentriert sich auf Bereiche wie generative Modelle, bestärkendes Lernen und ethische...

18. Juni 20268 Min.

Agentische Ressourcenerkennung: Agenten suchen lassen

Agentische Ressourcenerkennung befähigt KI-Agenten, Ressourcen wie APIs, Datensätze oder Werkzeuge eigenständig zu suchen, zu bewerten und...

18. Juni 20267 Min.

Warum Fleet sowohl einen allgemeinen Chat als auch spezialisierte Agenten hat

Fleet kombiniert allgemeine Chat-Funktionen mit spezialisierten KI-Agenten, um eine breite Unterstützung mit domänenspezifischem Fachwisse...

17. Juni 20267 Min.

Die nächste Grenze: Die Erforschung der Grenzen der Künstlichen Intelligenz

Die KI-Forschung erweitert rasant die Grenzen, von generativen Modellen bis hin zu Denksystemen. Dieser Artikel untersucht wichtige Durchb...

16. Juni 20269 Min.

LLM-Fallbacks unterbrechen Agent-Pipelines

Wenn LLM-Aufrufe fehlschlagen, brechen Agent-Pipelines stillschweigend ab. Dieser Artikel stellt eine Wiederherstellungsschicht vor, die A...

16. Juni 20268 Min.

KI-Programmierung

Wie wir das Ausgabenverhalten von Coding-Agenten vorhersagbar gemacht haben

Entdecken Sie, wie wir einen kostenvorhersagbaren Codierungsagenten entwickelt haben, indem wir Token-Budgets, vorzeitiges Stoppen und ada...

16. Juni 20266 Min.