Agentenkompass Archiv
Kategorie: Analyse
Agentenkompass-Rubrik: AnalyseEinordnung, Kontext und Bewertung jenseits von kurzfristigem Hype.
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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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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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Produktionsreife KI-Agenten: Warum der Betriebsrahmen wichtiger wird als das Modell
Analyse: Bei KI-Agenten wird der Betriebsrahmen wichtiger als das Modell — mit Tools, Identität, Memory, Tracing, Evaluation und klaren Freigaben.
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Agent, Harness, Scaffold: Warum präzise Begriffe bessere KI-Workflows bauen
Analyse: Warum Modell, Harness, Scaffold und Agent getrennt gedacht werden müssen, damit KI-Workflows kontrollierbar, testbar und alltagstauglich werden.
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Analyse: Warum Agenten-Workflows ohne Evals nicht skalieren
Agenten wirken in Demos oft überzeugend. Erst wiederholbare Evals zeigen, ob Workflows unter realen Bedingungen stabil, sicher und nachvollziehbar bleiben.
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Was sind KI-Agenten? Einfach erklärt mit Beispielen
Ein verständlicher Einstieg in KI-Agenten: was sie von Chatbots unterscheidet, wofür sie heute nützlich sind und welche Grenzen bleiben.
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MCP einfach erklärt: Warum KI-Agenten Werkzeuge nutzen können
Das Model Context Protocol erklärt ohne Fachnebel: warum KI-Agenten Tools brauchen, was MCP standardisiert und wo die Grenzen liegen.
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KI-Automatisierung sicher nutzen: Datenschutz, Kontrolle und Grenzen
Ein praxisnaher Sicherheitsrahmen für KI-Agenten und Automatisierung: Rechte begrenzen, Freigaben setzen, Logs prüfen und sensible Daten schützen.
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Analyse: Der EU AI Act macht KI-Projekte dokumentationspflichtiger
Der EU AI Act verändert nicht nur Hochrisiko-Systeme. Auch kleinere KI-Projekte sollten künftig sauberer dokumentieren, welche Systeme, Daten, Risiken und Verantwortlichkeiten beteiligt sind.