Verteilte Künstliche Intelligenz in Aktion
In den letzten Jahren wurden zahlreiche produktionsreife KI-Agenten in verschiedenen Branchen (z. B. Gesundheitswesen, Wissenschaft, Unternehmensführung) entwickelt. Diese Agenten gehen über Demos hinaus, indem sie in realen Arbeitsprozessen integriert werden…
Die Stärke von KI liegt nicht mehr in der isolierten Automatisierung, sondern in Multi-Agenten-Systemen. Hier arbeiten spezialisierte KI-Agenten koordiniert zusammen, um komplexe Aufgaben zu lösen, die ein einzelnes Modell nicht…
In dem Artikel The Hidden Costs of LangChain, CrewAI, PydanticAI and Others: Why Popular AI Frameworks Are Failing Production Teams beschreibt Kenny Vaneetvelde die Herausforderungen mit aktuellen AI-Frameworks wie LangChain,…
Ein kleines B2B-Team mit 10 Mitgliedern stand vor großen Herausforderungen: Coding, MVP-Launches, Outbound-Kampagnen, Kundensupport und Content-Pflege ließen kaum Luft zum Atmen. Ohne die Möglichkeit, mehr Personal einzustellen, entschied sich das…
In dem Beitrag Forget the hype — real AI agents solve bounded problems, not open-world fantasies kritisiert Sean Falconer die unrealistischen Erwartungen an KI-Agenten, die alles können sollen. Die Realität…
Das Wachstum im Bereich der generativen KI ist oft durch Rückschläge und Herausforderungen geprägt, insbesondere bei Innovationen und der Skalierung von Lösungen. Zwei zentrale Probleme treten häufig auf: Innovationshemmnisse: Prozessbeschränkungen,…
NVIDIA argumentiert, dass Large Language Models (LLMs) nicht für alle Aufgaben von AI-Agenten geeignet sind. Ein universeller Einsatz von LLMs bringt hohe Kosten, Latenz, Hosting-Anforderungen und andere Nachteile mit sich.…
Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Agenten in kritischen Anwendungen. Ein pragmatischer Ansatz, der Menschen als strategische Absicherung einbindet, entwickelt sich jedoch zunehmend. Ein Beispiel dafür ist die…
Im Kontext von Machine Learning (ML) und der Implementierung von KI-Lösungen wird diskutiert, wann und wie ML sinnvoll eingesetzt werden kann. Traditionell wurde ML für vorhersehbare Muster in Kundenerfahrungen verwendet,…
Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen zunehmend Fähigkeiten zur komplexen Problemlösung durch „Inference-Time Scaling“, Techniken, die mehr Rechenressourcen während der Inferenz bereitstellen. Eine Studie von Microsoft Research zeigt jedoch, dass die Wirksamkeit…