Vorbeugung von Halluzinationen: Der ehrliche Leitfaden eines Entwicklers
Ich habe diesen Monat 3 Einsätze von Agenten in der Produktion scheitern sehen. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Wenn Sie mit großen Sprachmodellen (LLMs) oder anderen KI-Systemen arbeiten, sollten Sie wissen, dass Halluzinationen erhebliche Auswirkungen auf die Benutzererfahrung und das Vertrauen haben können. An dieser Stelle kommt dieser Leitfaden zur Vorbeugung von Halluzinationen ins Spiel. Im Folgenden werde ich

Hallo zusammen,

Sam Ellis hier, zurück auf agntzen.com, und heute möchte ich über etwas sprechen, das mir in letzter Zeit im Kopf herumgeht. Keine großen und tiefgründigen philosophischen Debatten, auch wenn das immer Spaß macht. Nein, ich rede über die alltäglichen Dinge, die kleinen Entscheidungen, die wir treffen und die, einmal aggregiert, unser

Cursor vs GitHub Copilot : Die Wahrheit in Produktionsumgebungen
Forschungen zeigen, dass Entwickler etwa 30 % ihrer Zeit mit der Suche nach Antworten und Ressourcen verbringen, was zu erheblichen Verzögerungen bei der Produktivität führt. Hier kommen Werkzeuge wie Cursor und GitHub Copilot ins Spiel, die behaupten, diese Last zu verringern. Aber welches ist tatsächlich besser für das Codieren in realen Anwendungen?

Eisenbahn vs Fly.io : Der Kampf um die Startups
Aktuell, im Jahr 2023, suchen viele Startups die richtige Cloud-Plattform, um ihre Anwendungen effizient zu bauen und bereitzustellen. Wie wählt man zwischen zwei starken Kandidaten wie Eisenbahn und Fly.io? Während Eisenbahn mit einer Vielzahl von Integrationen prahlt und Fly.io beeindruckende Spitzenfähigkeiten bietet, ist es

23. März 2026

Der algorithmische Spiegel: Was die KI über unsere eigene Agentur offenbart (und wie man sie nicht ruiniert)

Ich bin heute Morgen mit einer Benachrichtigung von meiner “intelligenten” Kaffeemaschine aufgewacht – eine freundliche Erinnerung, dass meine übliche Montagmischung, ein schwarzer Kaffee, dem ich seit Jahren treu bin, ausverkauft war. Das auch

Wir sind im März 2026, und ich versuche immer noch zu verstehen, ob ich ein Agent oder einfach ein wirklich komplizierter Roomba bin. Das ist wahrscheinlich nicht die Einführung, die Sie von einem Tech-Blog erwartet haben, aber ehrlich gesagt, so sehe ich die Dinge in diesen Tagen. Die Welt der KI hat die einfachen Chatbots und Bildgeneratoren hinter sich gelassen; wir sprechen über

Beobachtbarkeit von LLM: Der ehrliche Leitfaden eines Entwicklers

Ich habe diesen Monat 3 Produktionsbereitstellungen von Agenten gesehen, die gescheitert sind. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Wenn Sie mit großen Sprachmodellen (LLMs) entwickeln, wissen Sie, dass Beobachtbarkeit oft den Eindruck erweckt, als würde man versuchen, seine Schlüssel im Dunkeln zu finden – frustrierend, ineffektiv und, um ehrlich zu sein, ärgerlich. Sie brauchen Klarheit darüber, wie

Nach drei Monaten Nutzung von DSPy in der Produktion kann ich Ihnen von den Kosten erzählen, über die niemand spricht.

Die Preise von DSPy im Jahr 2026 sind etwas, das Sie genau prüfen sollten, bevor Sie kopfüber eintauchen. Als Senior Developer mit Erfahrung habe ich zu viele Tools gesehen, die große Versprechungen machen und sich dann mit

Einverstanden, lassen Sie uns über etwas sprechen, das mich beschäftigt, etwas, das immer wieder in meinen Slack-Kanälen und in meinen nächtlichen Gedanken vorkommt: die schrittweise Einführung von KI in unsere Entscheidungsprozesse, insbesondere im Hinblick auf das Recruiting. Nicht offensichtliche Dinge wie die Analyse von Lebensläufen – das haben wir alle gesehen – sondern die Nuancen,

PydanticAI gegen LlamaIndex: Welches sollte man für kleine Teams wählen?

47.823 GitHub-Sterne für LlamaIndex gegen 15.628 für PydanticAI. Die Forks liegen bei 7.056 für LlamaIndex und nur bei 1.797 für PydanticAI. Es scheint also, dass LlamaIndex die offensichtliche Wahl ist, oder? Nicht unbedingt. Die Zahlen erzählen nicht die ganze Geschichte, besonders wenn Sie ein kleines Entwicklungsteam sind, das nach Benutzerfreundlichkeit sucht,