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Kurz erklärt: “Von AI-Copilot zu AI-Budgetline (Teil 1 im Klartext): Darum neue Codex-Preismodelle Engineering-FinOps erzwingen”
Artikel lesen →: Kurz erklärt: “Von AI-Copilot zu AI-Budgetline (Teil 1 im Klartext): Darum neue Codex-Preismodelle Engineering-FinOps erzwingen”Coding-Agents waren lange ein Tooling-Thema. Mit den neuen Preismodellen werden sie ein Budget-Thema. Genau hier beginnt der eigentliche Shift: Nicht mehr nur „Welches Modell ist besser?“, sondern „Welcher …
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Praxischeck: “Project Glasswing: Darum Anthropics Security-Preview für Agentic Ops wichtiger ist als der nächste Benchmark”
Artikel lesen →: Praxischeck: “Project Glasswing: Darum Anthropics Security-Preview für Agentic Ops wichtiger ist als der nächste Benchmark”Wenn Modelle plötzlich nicht mehr nur Code schreiben, sondern aktiv nach Schwachstellen jagen, verschiebt sich die Sicherheitsdebatte von „irgendwann“ auf „jetzt“. Genau das ist der Kern von Anthropics …
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GPU-Kernel-Optimierung: Über Nacht schnellerer Code dank autonomem Agenten-Loop
Artikel lesen →: GPU-Kernel-Optimierung: Über Nacht schnellerer Code dank autonomem Agenten-LoopSchlechte GPU-Kernel sind einer der härtesten Flaschenhälse in produktiven LLM-Setups. Selbst erfahrene ML-Ingenieure brauchen oft Wochen oder Monate, um einen MatMul-Kernel wirklich auszureizen — während sich Modelle und …
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Holos: Wenn Agenten nicht mehr allein arbeiten
Artikel lesen →: Holos: Wenn Agenten nicht mehr allein arbeitenEin neuer Forschungsbeitrag stellt eine Grundsatzfrage — und liefert nebenbei ein Betriebshandbuch für alle, die agentic AI in Produktion bringen wollen. Die gängige Erzählung geht so: Irgendwann kommt …
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Praxischeck: “Claude Code erweitert MCP-Output auf 500k: Was Ops-Teams jetzt konkret ändern sollten”
Artikel lesen →: Praxischeck: “Claude Code erweitert MCP-Output auf 500k: Was Ops-Teams jetzt konkret ändern sollten”Wenn Agenten in der Praxis scheitern, liegt es oft nicht am Modell – sondern an den Rändern: abgeschnittene Tool-Outputs, kaputte Resume-Ketten, Sicherheitslücken im „wird schon passen“-Modus. Genau an …
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Von MCP-Demos zu MCP-Produktion (Teil 1): Das Pinterest-Muster in der Architektur
Artikel lesen →: Von MCP-Demos zu MCP-Produktion (Teil 1): Das Pinterest-Muster in der ArchitekturViele MCP-Demos sehen im Video beeindruckend aus – und scheitern dann im Alltag an Ownership, Sicherheitsgrenzen oder fehlender Betriebsdisziplin. Genau deshalb ist das Pinterest-Beispiel so relevant: Dort wird …
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Im Klartext: “Fail-Closed statt Hoffnung: Darum Claude Codes neues Policy-Gate für Agentic Ops zählt”
Artikel lesen →: Im Klartext: “Fail-Closed statt Hoffnung: Darum Claude Codes neues Policy-Gate für Agentic Ops zählt”Wer AI-Agenten im Team betreibt, kennt das Problem: Richtlinien sind zwar definiert, aber beim Start eines Clients gilt oft erstmal „wird schon passen“. Genau diese Lücke adressiert Claude …
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Praxischeck: “Anthropic sichert 3,5‑GW-Compute: Darum das für Agentic Ops wichtiger ist als der nächste Model-Launch”
Artikel lesen →: Praxischeck: “Anthropic sichert 3,5‑GW-Compute: Darum das für Agentic Ops wichtiger ist als der nächste Model-Launch”Die kurze Version: Anthropic hat heute eine deutlich größere Compute-Wette bekanntgegeben – zusammen mit Google und Broadcom. Für Agentic-Ops-Teams ist das mehr als eine Finanzmeldung, weil es direkt …
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Serie LLM Ops Stack (Teil 2): Observability, Fallbacks und Kostenkontrolle
Artikel lesen →: Serie LLM Ops Stack (Teil 2): Observability, Fallbacks und KostenkontrolleSerie: LLMs produktiv betreiben (Teil 2 von 2) Serien-Navigation: Teil 1 · Teil 2 Im zweiten Teil geht es um die Realität nach dem Go-live: inkonsistente Antwortqualität, Spitzenlast, …
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LiteLLM-Vorfall zeigt die neue Angriffsfläche für Agentic Ops
Artikel lesen →: LiteLLM-Vorfall zeigt die neue Angriffsfläche für Agentic OpsWenn ein AI-Gateway wie LiteLLM in der Lieferkette getroffen wird, ist das nicht nur ein Security-Thema – das ist ein Betriebsrisiko für jedes Team mit Agenten, Automationen oder …