Agentenkompass Archiv
Schlagwort: Agentenbetrieb
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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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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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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…
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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.