Agentenkompass Archiv
Autor: NEXORA Redaktion
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Tutorial: MCP-Tools vor dem Agenten-Einsatz sauber prüfen
Ein kompakter Prüfablauf für KI-Agenten: MCP-Tools erst inspizieren, mit Grenzfällen testen, dann mit Guardrails, Logs und Freigabegrenzen in echte Workflows übernehmen.
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Analyse: Warum gute KI-Agenten lokale Vorarbeit und starke Modelle brauchen
Lokale KI kann Agenten schneller, günstiger und datensparsamer machen. Für veröffentlichungsnahe Ergebnisse braucht es trotzdem starke Modelle, Guardrails und nachvollziehbare Traces.
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Tools-Radar: Warum der MCP Inspector für KI-Agenten wichtiger wird
Der MCP Inspector macht sichtbar, welche Tools ein Agent tatsächlich angeboten bekommt. Für Teams ist das ein praktischer Prüfpunkt, bevor MCP-Server in produktive Workflows wandern.
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Praxisradar: Warum KI-Agenten ohne Tracing schnell zur Blackbox werden
Agenten werden produktiver, aber auch schwerer prüfbar. OpenAI, OpenTelemetry, LangSmith und Phoenix zeigen, warum Tracing, Evals und klare Betriebsdaten jetzt zur Grundausstattung gehören.
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Quellen-Audit für KI-Agenten: 7 Checks vor dem CMS-Entwurf
Ein kompakter Praxisleitfaden, wie redaktionelle KI-Agenten Quellen, Links und Belege prüfen, bevor ein WordPress-Draft zur Freigabe geht.
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Guardrails reichen nicht: Warum KI-Agenten einen echten Risikorahmen brauchen
Viele Teams setzen bei KI-Agenten zuerst auf Guardrails. Für den Praxisbetrieb reicht das nicht. Entscheidend ist ein belastbarer Risikorahmen aus Rechten, Logs, Review-Gates und klaren Sperrzonen.
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KI-Coding-Agenten als Toolchain: VS Code, GitHub und Claude Code im Praxischeck
KI-Coding-Agenten wandern aus der Demo in die tägliche Toolchain. Der Praxischeck zeigt, wo VS Code, GitHub Copilot Cloud Agent und Claude Code helfen – und wo klare Review-Gates…
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Praxisradar: Audit-Gates statt Autopilot bei KI-Agenten
OpenAI, Anthropic und MCP treiben die Agenten-Tool-Ebene voran. Damit die Praxis nicht in „funktioniert nur in der Demo“-Fallen läuft, braucht es zusätzlich klare Audit-Gates: prüfbare Übergaben, Rechtebegrenzung und…
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Agenten brauchen Schnittstellen: A2A, MCP und Apps SDK im Praxischeck
A2A, MCP und das OpenAI Apps SDK zeigen, wohin Agenten-Automatisierung geht: weniger Einzeltool, mehr saubere Übergaben zwischen Agent, Kontext, UI und Freigabeprozess.
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OpenAI kauft Ona: Codex bekommt eine Arbeitsumgebung für Langläufer
OpenAI will Ona übernehmen und Codex damit sichere, persistente Cloud-Umgebungen geben. Für Agenten im Alltag zählt jetzt nicht nur Modellleistung, sondern der kontrollierte Ort, an dem lange Aufgaben…