Artikel
-
GitHub macht MCP stateless: Was das für Remote-Toolserver ändert
Artikel lesen →: GitHub macht MCP stateless: Was das für Remote-Toolserver ändertGitHub stellt seinen MCP-Server bereits auf den nächsten, zustandsfreien Protokollkern um. Der praktische Punkt dahinter: Remote-Toolserver können ohne Session-Speicher im Request-Pfad laufen – und Logging sowie Secret Scanning …
-
Euclid-MCP: Warum Compliance-Agenten einen Prolog-Toolserver brauchen
Artikel lesen →: Euclid-MCP: Warum Compliance-Agenten einen Prolog-Toolserver brauchenEuclid-MCP verpackt eine alte, aber für Agenten hochrelevante Idee in eine moderne Schnittstelle: Statt Compliance- und Berechtigungsfragen mit semantischer Suche zu erraten, lässt ein MCP-Server Regeln in SWI-Prolog …
-
Gemini 3.6 Flash: Warum der Tokenpreis bei KI-Agenten in die Irre führt
Artikel lesen →: Gemini 3.6 Flash: Warum der Tokenpreis bei KI-Agenten in die Irre führtDer Tokenpreis sagt wenig über echte Agentenkosten. Gemini 3.6 Flash zeigt, warum Teams Tool-Calls, Retries und Kosten pro erfolgreichem Task messen sollten.
-
OpenAI Presence: Der Betriebs-Layer für produktive Enterprise-Agenten
Artikel lesen →: OpenAI Presence: Der Betriebs-Layer für produktive Enterprise-AgentenOpenAI bündelt Voice, Richtlinien, Freigaben, Guardrails und Evals in Presence. Entscheidend ist die Kontrollschleife zwischen Agentenaktion und nachvollziehbarer Verbesserung.
-
Solar Open 2: Was 15B aktive Parameter für Self-Hosted Agenten bedeuten
Artikel lesen →: Solar Open 2: Was 15B aktive Parameter für Self-Hosted Agenten bedeutenUpstage veröffentlicht Solar Open 2 mit 250B Gesamt- und 15B aktiven MoE-Parametern. Entscheidend für Teams: die praktische Self-Hosting-Prüfung.
-
Google veröffentlicht ATLAS: Warum KI-Nutzung auf Aufgabenebene gemessen werden muss
Artikel lesen →: Google veröffentlicht ATLAS: Warum KI-Nutzung auf Aufgabenebene gemessen werden mussGoogle legt mit ATLAS einen Report zur tatsächlichen KI-Nutzung vor. Entscheidend ist die Trennung von Aktivität, Aufgabe und Adoption – ein nützliches Messgerüst für KI-Teams.
-
Cursor Router: Wie automatisches Model-Routing AI-Coding-Kosten steuern soll
Artikel lesen →: Cursor Router: Wie automatisches Model-Routing AI-Coding-Kosten steuern sollCursor führt mit „Cursor Router“ ein automatisches Model-Routing für Teams und Enterprise ein. Statt ein einziges Modell für jede Coding-Anfrage festzuschreiben, klassifiziert der Dienst Anfrage, Repository-Kontext, Aufgabenkomplexität und …
-
Hugging Face bringt 4-Bit-Diffusion-Inferenz mit Nunchaku in Diffusers
Artikel lesen →: Hugging Face bringt 4-Bit-Diffusion-Inferenz mit Nunchaku in DiffusersHugging Face integriert Nunchaku in Diffusers. Was 4-Bit-Quantisierung für VRAM, GPU-Auswahl und den Betrieb von Diffusion-Transformern praktisch verändert.
-
OpenAI- und Hugging-Face-Incident: Warum Agenten-Evals harte Systemgrenzen brauchen
Artikel lesen →: OpenAI- und Hugging-Face-Incident: Warum Agenten-Evals harte Systemgrenzen brauchenEin Sicherheitsvorfall während einer Modell-Evaluierung zeigt: Agenten-Evals brauchen isolierte Sandboxes, minimale Rechte und kontrollierten Netzwerkzugang.
-
Google bringt Gemini 3.6 Flash, Flash-Lite und Flash Cyber: Was sich für Modellrouting ändert
Artikel lesen →: Google bringt Gemini 3.6 Flash, Flash-Lite und Flash Cyber: Was sich für Modellrouting ändertGoogle erweitert sein Gemini-Portfolio um Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite und Gemini 3.5 Flash Cyber. Für Teams ist das weniger ein einfacher Modell-Refresh als eine Routing-Frage: Schnelligkeit, …