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Rückblick-Denkspeicher für OpenCode, Cursor und andere Coding-Agenten

Rückblick-Denkspeicher für OpenCode, Cursor und andere Coding-Agenten

Projektgedächtnis, das über Sitzungen hinweg besteht.

Jede Coding-Agent-Session beginnt ohne Kontext. Die Benennungsregel vom letzten Dienstag und die Analyse des Fehlers befanden sich im Chat – und der Chat ist weg. Die nächste Session beginnt mit einer leeren Leinwand, und Sie erklären alles erneut.

Datengravitation: Die echten Kosten der API-first-KI

Datengravitation: Die echten Kosten der API-first-KI

Warum Ihr KI-Stack jeden Monat klebriger wird.

Jeder API-Aufruf fühlt sich wie eine simple Transaktion an – bis genug von ihnen akkumuliert sind, sodass Ihre Feinabstimmungsdaten, Bewertungsumgebungen und Tool-Schemata alle um einen einzigen Anbieter herum geformt werden, und der Wechsel keine bloße Routing-Änderung mehr ist.

Vane (Perplexica 2.0) Quickstart mit Ollama und llama.cpp

Vane (Perplexica 2.0) Quickstart mit Ollama und llama.cpp

Selbst gehostete KI-Suche mit lokalen LLMs

Vane ist einer der pragmatischeren Vertreter im Bereich „KI-Suche mit Quellenangaben": eine selbst gehostete Antwort-Engine, die die Live-Webrecherche mit lokalen oder Cloud-LLMs kombiniert, während der gesamte Stack unter Ihrer Kontrolle bleibt.

Hermes KI-Assistent – Installation, Einrichtung, Workflow und Fehlerbehebung

Hermes KI-Assistent – Installation, Einrichtung, Workflow und Fehlerbehebung

Hermes-Agent: Installation und Schnellstart für Entwickler

Hermes Agent ist ein selbst gehosteter, modell-agnostischer KI-Assistent, der auf einem lokalen Rechner oder einem kostengünstigen VPS läuft, über Terminal- und Messaging-Schnittstellen arbeitet und mit der Zeit besser wird, indem er wiederkehrende Aufgaben in wiederverwendbare Skills umwandelt.

Ollama vs. vLLM vs. LM Studio: Bester Weg, LLMs lokal auszuführen (2026)?

Ollama vs. vLLM vs. LM Studio: Bester Weg, LLMs lokal auszuführen (2026)?

Vergleichen Sie die besten Tools für das lokale Hosten von LLMs im Jahr 2026. Reife der API, Hardware-Support, Tool-Calling und reale Anwendungsfälle.

Das lokale Ausführen von LLMs ist nun auch für Entwickler, Startups und sogar Enterprise-Teams praktikabel.
Doch die Wahl des richtigen Tools – Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere – hängt von Ihren Zielen ab:

KI-Infrastruktur auf Consumer-Hardware

KI-Infrastruktur auf Consumer-Hardware

Bereitstellung von Enterprise-KI auf kostengünstiger Hardware mit Open-Modellen

Die Demokratisierung der KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama, Mistral und Qwen, die nun proprietäre Modelle herausfordern, können Teams eine leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen – und dabei die Kosten drastisch senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.