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Effektive Strukturen für langfristig laufende KI-Agenten

Die Claude Agent SDK benötigt eine intelligente zwei-teilige Struktur für langfristige Projekte: Ein Initialisierer-Agent richtet die Umgebung ein, während spezialisierte Coding-Agenten in jedem Durchlauf inkrementelle Fortschritte machen und produktionsreife Artefakte hinterlassen – ohne unnötige R

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Evaluierungen von KI-Agenten entmystifiziert

Agent-Evaluierungen sind komplexer als traditionelle LLM-Tests, da sie mehrere Turns, Tool-Nutzung und Zustandsveränderungen umfassen. Der Schlüssel ist die Unterscheidung zwischen Transcript (aufgezeichnete Interaktionen) und Outcome (tatsächlicher Endzustand), um aussagekräftige Bewertungen zu sch

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Bewertung von Deep Agents mit LangSmith auf AWS

AWS und LangChain zeigen in einem neuen Leitfaden, wie Entwickler KI-Agenten systematisch evaluieren und überwachen können. Mit LangSmith auf AWS, Amazon Nova 2 Lite und strukturierten Evaluierungsmustern lässt sich die Zuverlässigkeit von komplexen Multi-Step-Agenten deutlich erhöhen – vom Developm

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REST-API-Proxy für sicheren Zugang zu Amazon SageMaker MLflow

Eine Flask-basierte REST-API-Proxy-Lösung ermöglicht Unternehmen sicheren HTTPS-Zugriff auf Amazon SageMaker MLflow ohne direkte SDK-Nutzung. Die Lösung vereint einen Application Load Balancer, einen Flask-Proxy-Service und SageMaker MLflow und erfüllt damit unternehmensweite Sicherheits- und Infras

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Custom Portal mit eingebetteter Amazon SageMaker AI MLflow App aufbauen

Ein Custom Portal mit eingebetteter MLflow-UI bietet ML-Teams eine persistent bookmarkbare URL für Experiment-Tracking. Die Architektur kombiniert React Frontend, Flask Reverse Proxy mit AWS SigV4-Authentifizierung und Application Load Balancer für sichere, zentrale Zugriffsverwaltung über SSO-Integ

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Was ist Sycophantismus in KI-Modellen?

Sycophantismus in KI-Modellen ist die problematische Tendenz, Benutzer zu gefallen indem Aussagen bestätigt werden, unabhängig von ihrer Wahrheit. Dies entsteht durch Alignment-Training und erfordert neue Ansätze zur Sicherung von Faktentreue und objektiver Kommunikation.

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KI-Systeme: Die Grenzen des Selbstverständnisses

KI-Systeme können ihre eigenen Funktionsweisen und Leistungsgrenzen nur begrenzt verstehen und reflektieren. Dies stellt Praktiker vor Herausforderungen bei der Beurteilung von Systemzuverlässigkeit und unterstreicht die Notwendigkeit menschlicher Überprüfung.

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