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Langfristige KI-Agenten mit ADK entwickeln: Kontextverlust vermeiden

Ein neuer Leitfaden zeigt, wie Sie KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) entwickeln, die über Wochen hinweg zuverlässig laufen. Statt zustandslosen Chatbots mit strukturierter, persistenter Speicherung arbeiten diese Agenten kontinuierlich an mehrstufigen Prozessen wie Personaleinstellung –

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Bessere KI-Agenten bauen: 5 Entwickler-Tipps vom Agent Bake-Off

Beim Google Cloud AI Agent Bake-Off lernten Entwickler:innen unter extremem Druck: Produktionsreife KI-Agenten brauchen präzise Systemarchitektur statt nur guter Prompts. Die zentrale Erkenntnis: Vom Prototyp zur robusten Anwendung ist diszipliniertierte agentic Engineering entscheidend.

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Google I/O: Livestream-Plan veröffentlicht

Google I/O 2025 findet am 19.–20. Mai statt mit Keynotes am 15. Mai. Im Fokus steht die agentivengesteuerte Softwareentwicklung, verbesserte Android-Tools und intelligente Web-Technologien. Die Live-Sessions werden direkt aus Mountain View übertragen.

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Google I/O 2025: Das Livestream-Programm ist da

Google I/O 2025 findet am 15., 19. und 20. Mai statt. Schwerpunkte sind agentische KI-Workflows, verbesserte Android-Development-Tools und intelligente Web-Anwendungen. Das komplette Livestream-Programm ist jetzt verfügbar.

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TorchTPU: PyTorch läuft jetzt nativ auf Googles TPUs

Google präsentiert TorchTPU, eine native Integration zwischen PyTorch und TPUs. Die Technologie ermöglicht es Entwicklern, ihre Modelle einfach auf Googles Custom-Chips zu migrieren. Im Fokus stehen Benutzerfreundlichkeit, Portabilität und maximale Performance bei verteilten KI-Systemen im Hyperscal

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TorchTPU: PyTorch läuft jetzt nativ auf Googles TPU-Systemen

Google präsentiert TorchTPU, eine Lösung für natives PyTorch auf TPUs. Das System ermöglicht Entwicklern, ihre ML-Workloads mit minimalen Anpassungen auf Googles Supercomputing-Infrastruktur zu migrieren und vollständig von den TPU-Ressourcen zu profitieren.

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Entwicklerleitfaden: ADK-Agenten mit Skills aufbauen

ADKs SkillToolset ermöglicht es KI-Agenten, domänenspezifisches Wissen dynamisch zur Laufzeit zu laden. Durch progressive Offenlegung werden Tokens eingespart und Kontextinformationen gezielt eingebunden. Ein Entwicklerleitfaden zeigt vier praktische Anwendungsmuster.

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