Delegieren Sie die lärmintensive Arbeit und halten Sie Ihren Kontext sauber.
Die meisten Claude Code-Sitzungen werden aus demselben Grund langsam und unübersichtlich: Jeder explorative Grep-Durchlauf, jeder Log-Dump und jedes „Ich checke noch eine Datei“ bleibt für immer im Hauptchatverlauf stehen.
Wann man von Ollama zu vLLM wechseln sollte
Ollama ist eine der einfachsten Methoden, um ein lokales Sprachmodell auszuführen, doch Bequemlichkeit kann den Moment verbergen, in dem ein lokales Experiment zu einem gemeinsam genutzten Inferenzdienst wird, der einer besseren Planung und Observability bedarf.
Sicherstellen, dass kompiliertes Wissen vertrauenswürdig bleibt
Ein LLM-Wiki scheitert, wenn alte Fakten plausibel bleiben, Widersprüche geglättet werden und generierte Zusammenfassungen von ihren Quellen abweichen.
Vergleich von AI-GPUs dreier Anbieter
Die Landschaft der KI-Hardware hat sich 2026 erheblich verändert. NVIDIA, AMD und Intel konkurrieren alle um Entwickler, die GPUs benötigen, die in der Lage sind, lokale Large Language Models (LLMs) und KI-Inferenz-Arbeitslasten auszuführen.
Headless Hermes-Server mit Remote-Desktop-Zugriff
Das Ausführen des Hermes-Agenten auf einem headless-Server bei gleichzeitiger Verbindung von einem Desktop-Client auf einer anderen Maschine erfordert zwei Serverprozesse und eine einzelne Client-Verbindung.
Protokollsicherheit definiert, wer handeln darf, nicht das Modell.
Prompt-Injection erhält den größten Teil der Aufmerksamkeit im Bereich der Sicherheit von LLM-Systemen, und das zu Recht, aber sie ist nicht das einzige Problem, sobald Agenten beginnen, Tools aufzurufen und Arbeit an andere Agenten zu delegieren.
Langlebige A2A-Aufgaben überdauern Chat-Sitzungen.
Die meisten AI-Agent-Demos verhalten sich immer noch wie Chat-Vervollständigungen mit zusätzlichen Schritten: Sie senden einen Prompt, warten einige Sekunden und erhalten die Antwort in einer einzigen Reaktion.
Schnellere LLM-Inferenz ohne Qualitätsverlust – eine praktische Anleitung
Ein 70B-Modell erzeugt pro Vorwärtsdurchlauf (Forward Pass) genau ein Token, und bei jedem Durchlauf werden Gewichte aus dem VRAM nachgeladen, die Aufmerksamkeit (Attention) über den Kontext berechnet und der Speicher synchronisiert. Zwischen den Tokens ist die GPU untätig, während sie auf die Auflösung sequentieller Abhängigkeiten wartet.
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.
MCP gibt Agenten Werkzeuge. A2A gibt Agenten Peers.
Die Architektur von KI-Agenten beginnt sich in zwei Schichten aufzuteilen.
A2A macht Agents zu Netzwerkpeers.
Das A2A-Protokoll (Agent2Agent Protocol) ist ein offener Standard für die Kommunikation zwischen unabhängigen KI-Agenten-Systemen.
Wählen Sie das einfachste Muster, das funktioniert.
Einzige-Modell-Systeme sind einfach. Multi-Modell-Systeme sind leistungsstark. Die Herausforderung besteht nicht darin, Modelle auszuwählen, sondern die Architektur zu entwerfen, die sie orchestriert.
Verwende Tokens dort, wo es wirklich zählt.
Die Kosten für LLMs steigen linear mit der Nutzung. Ein System, das täglich 10.000 Anfragen mit $0,01 pro Anfrage verarbeitet, kostet täglich $100 — also $365 pro Jahr. Im Unternehmensmaßstab belaufen sich die Kosten auf über $10.000.
Kontrollieren Sie das Risiko, nicht nur das Modell.
LLMs sind unvorhersehbar. Sie halluzinieren, lecken Daten, generieren schädliche Inhalte oder lehnen legitime Anfragen ab. Guardrails (Schutzmechanismen) begrenzen das Modellverhalten, ohne die Fähigkeiten einzuschränken.
