Schnellere LLM-Inferenz ohne Qualitätsverlust – Ein praktischer Leitfaden
Ein 70B-Modell erzeugt pro Vorwärtsdurchlauf ein einzelnes Token, wobei jeder Durchlauf Gewichte aus dem VRAM neu lädt, die Aufmerksamkeit über den gesamten Kontext berechnet und den Speicher synchronisiert. Zwischen den Tokens verbringt die GPU Zeit im Leerlauf, während sie darauf wartet, dass sequenzielle Abhängigkeiten aufgelöst werden.
40 % der Multi-Agent-Pilotprojekte scheitern. So wählen Sie das richtige Orchestrierungsmuster – und vermeiden diejenigen, die scheitern.
Die Ära der Single-Agent-AI-Systeme erreichte 2025 ihren Höhepunkt — man gab einem LLM (Large Language Model) einen Prompt, einige Werkzeuge und ein Ziel, und es bewältigte begrenzte Aufgaben recht gut.
Schreiben Sie das Event mit den Daten. Teilen Sie diese niemals auf.
Zwei Schreibvorgänge, die gemeinsam erfolgreich sein sollten, werden sich im Laufe der Zeit separat fehlschlagen.
Ihr Order-Service speichert die Bestellung in der Datenbank und veröffentlicht anschließend ein order.created-Ereignis an einen Message Broker.
Der Go-Kontext dient dem Kontrollfluss, nicht der Datenspeicherung.
Go’s context.Context ist einfach genug, um schlecht verwendet zu werden – und genau das ist das Problem.
Die Spezifikation als alleinige Wahrheit, nicht als Nebendokument.
Spec-Driven Development ist eine dieser Ideen, auf die Softwareentwickler in der Vergangenheit zurückgegriffen und die sie dann wieder beiseitegelegt haben, als der Aufwand nicht mehr lohnenswert war.
Spezifikationen als Single Source of Truth oder langsame Zeremonie?
Spec-Driven Development trat 2026 als die ernsthafte Antwort der Entwickler auf den Drift des Vibe Codings in Erscheinung.
„Halten Sie die Intention nahe am Code.“
Entscheidungsprotokolle sind die fehlende Speicherschicht in der KI-gestützten Softwareentwicklung. Sie erfassen nicht nur das, was gebaut wurde, sondern auch das Warum – und diese Unterscheidung wird entscheidend, wenn KI-Tools Ihren Code schreiben.
Behandeln Sie Fehler an der richtigen Grenze.
Das Fehlerhandling in Go ist ein beliebter Kritikpunkt. Jeder Go-Entwickler hat diesen Code hunderte Male geschrieben:
Vermeiden Sie unnötiges Warten in parallelen Go-Tests.
Das Testen von parallelem Go-Code erforderte bisher stets eine gewisse Disziplin. Goroutinen sind günstig, Channels sind einfach und die Kontextabsage ist idiomatisch – Hintergrundarbeiter und Timer sind in echten Go-Diensten allgegenwärtig.
A2A ist nicht tot. Es ist einfach nicht universell.
Googles Agent2Agent-Protokoll, meist als A2A abgekürzt, hatte ein seltsames erstes Jahr.
Zuverlässige Polling-Muster für KI-Agenten.
Polling-Agenten gehören zu den wenig glamourösen Aspekten der Architektur von KI-Assistenten, sind jedoch gleichzeitig eine der nützlichsten Komponenten.
A2A macht Agents zu Netzwerkpeers.
Das A2A-Protokoll (Agent2Agent Protocol) ist ein offener Standard für die Kommunikation zwischen unabhängigen KI-Agenten-Systemen.
MCP gibt Agenten Werkzeuge. A2A gibt Agenten Peers.
Die Architektur von KI-Agenten beginnt sich in zwei Schichten zu gliedern.
CQRS in Go implementieren, ohne unnötigen Ballast
CQRS ist eines dieser Patterns, das überbeworben, überkompliziert und gelegentlich fälschlicherweise als Heilmittel gegen die langweilige CRUD-Alltagsarbeit dargestellt wird.
Diagrams as Code, ohne den Stress.
Mermaid ist ein textbasiertes Diagrammwerkzeug für Menschen, die Diagramme lieber schreiben, als Kästchen auf einer Leinwand zu verschieben. Es verwendet eine Markdown-ähnliche Syntax, um Flussdiagramme, Sequenzdiagramme, Klassendiagramme, Zustandsautomaten, Zeitachsen, Gantt-Diagramme, Entity-Relationship-Diagramme und mehr zu beschreiben.
Organisieren Sie Notizen nach Aktionen, nicht nach Themen.
Die Organisation von Notizen nach Themen klingt logisch, bis man Notizen zu PostgreSQL in fünf verschiedenen Ordnern hat und diejenige, die für das aktuelle Problem relevant ist, nicht findet.
Neue Beiträge zu Systemen, Infrastruktur und KI-Engineering.
