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Praxisnahe Beiträge über Agenten, Automatisierung und Softwarearchitektur.
11. August 2026 · AI Agent Workflows
Ein praktisches Qualitäts-Gate für Agent Skills: Nutzen gegen eine No-Skill-Baseline messen, Aktivierung und Trajektorie prüfen, Rechte außerhalb des Skill-Texts binden und nur versionierte, überprüfbare Kandidaten promoten.
7. August 2026 · AI Agent Workflows
Ich betreibe nicht für jede Aufgabe einen eigenen Bot. Mehrere getrennte Chat-Sessions greifen auf dieselbe agentische Runtime zu. Im zentralen Boba-DM entwerfe ich nach einem festen Factory-Playbook neue Domain-Profile aus Regeln, Memory, Skills, Tools und überprüfbaren Flows.
6. August 2026 · AI Agent Infrastructure
Agent Plugins machen aus Skills und MCP-Konfigurationen ein portables Paket. Der Guide zeigt den kleinsten Aufbau, die Integration in mehrere Clients sowie die fehlenden Produktionskontrollen für Permissions, Updates, Evals und Rollback.
6. August 2026 · AI Agent Workflows
Ein Agent verbessert sich nicht, nur weil seine Runs gespeichert werden. Ein Knowledge Flywheel extrahiert aus mehreren Runs belegte Lessons, prüft Widersprüche, versioniert das Ergebnis und liefert dem nächsten Agenten nur das Wissen, das zu seinem Task passt.
26. Juli 2026 · AI Agent Workflows
Graph Engineering ist nicht das Zeichnen komplexer Agentendiagramme. Es beginnt dann, wenn Retry, Eskalation, Evidenzprüfung oder menschliche Freigabe sichtbares und testbares Produktverhalten werden.
22. Juli 2026 · KI-Agent Reliability
Bei langen Agentenläufen ist der letzte Fehler oft nur das Symptom. Der bessere Debugging-Loop sucht den frühesten kausal verantwortlichen Schritt, formuliert eine minimale Korrektur und prüft sie in einem kontrollierten Rerun.
16. Juni 2026 · AI-first Engineering
Das OpenClaw-Skill-Paper ist ein starkes Signal: Agent Skills werden nicht nur manuell geschrieben, sondern aus Trajektorien, Skill-Bäumen und Transfer-Evals gelernt. Aber genau das macht eine Skill-Supply-Chain wichtiger, nicht unwichtiger.
15. Juni 2026 · AI-first Engineering
Coding Agents werden nicht nur durch bessere Modelle nützlich. Teams brauchen eine kleine Verfassung für Agent-Verhalten und ein kuratiertes Logbuch für Projektwissen, sonst wird Memory zu Kontext-Müll.
9. Juni 2026 · AI-first Engineering
RAG wird 2026 nicht dadurch besser, dass man GraphRAG auf alles wirft. Der robuste Default ist Contextual Hybrid RAG: saubere Ingestion, BM25 plus Embeddings, Reranking, Quellenpflicht und harte Evals.
7. Juni 2026 · AI-first Engineering
Bessere Prompts machen Agenten nicht automatisch zuverlässig. Entwickler brauchen Runtime Contracts: explizite Verträge dafür, welche Tools ein Agent nutzen darf, was er erinnern darf, wann er stoppen muss und wie seine Behauptungen geprüft werden.
28. Mai 2026 · AI-first Engineering
Besseres KI-Coding entsteht nicht primär durch bessere Prompts, sondern durch den Harness um das Modell: explizite Contracts, getrennte Builder- und Reviewer-Rollen, Belege und eine Schleife, die Fehler in bessere Spezifikationen zurückführt.
28. Mai 2026 · AI-first Engineering
KI-generierte Interfaces sehen oft fertig aus, bevor sie sich korrekt verhalten. Eine GUI-Playtester-Loop schickt einen separaten Browser-Agenten in die App, protokolliert Interaktionen, speichert Screenshots und Logs, macht aus kaputten Flows reproduzierbare Bug Reports und rerunnt denselben Test nach dem Fix.
23. Mai 2026 · AI-first Engineering
Lange Agenten-Chats verrotten. Besser ist es, Entscheidungen in kleine Spec-Dateien zu verschieben, zwischen den Ebenen bewusst den Kontext zu resetten und jede Coding-Agent-Session nur das lesen zu lassen, was sie wirklich braucht.
21. Mai 2026 · KI-Agent Workflows
Wenn ein Agent klickt, sendet, kauft oder Daten extrahiert, darf die entscheidende Wahrheit nicht nur aus Modell-Prosa kommen. Baue vor riskanten Tool Calls ein kleines Evidenz-Gate: Predicate, Belegtyp, Quelle, Entscheidung.
21. Mai 2026 · KI-Agent Workflows
Offene Anweisungen wie „prüf das kritisch“ belohnen das Modell ungewollt dafür, Kritik zu produzieren. Die Lösung ist nicht weniger Review, sondern kalibriertes Review: klare Kriterien, PASS_NO_CHANGE, Evidenz pro Finding, Severity-Schwellen und ein kleines Änderungsbudget.
19. Mai 2026 · AI-first Engineering
Ein Coding Agent wird nicht durch einen magischen Prompt zuverlässig. Er braucht einen Harness: AGENTS.md, Skills, Tool-Permissions, Hooks und Evals, die merken, wenn sich sein Verhalten verschiebt.
19. Mai 2026 · AI Agent Workflows
Der nützliche Move ist nicht ein Mega-Assistent für alle Kunden. Gib jedem Kundenprojekt einen kleinen, isolierten Agenten mit eigener Erinnerung, Aufgabenliste, Preview-URL-Gewohnheit und langweiligem Daily Standup.
18. Mai 2026 · AI-first Engineering
Nach Context Engineering kommt Decomposition: Entwickler sollten nicht alles in einen Prompt stopfen, sondern Aufgaben in direkte Prompts, Subtasks, Pipelines, Agent-Loops oder Skills zerlegen.
15. Mai 2026 · AI-first Engineering
Die nächste Entwicklerfähigkeit ist nicht der cleverste Prompt. Es ist das Betriebssystem um LLMs herum: Datenqualität, Model-Versioning, Evals, Guardrails, Incident Response, Review-UX und Repo-Anweisungen, denen Agents wirklich folgen können.
15. Mai 2026 · Personal AI Workflows
Voice ist nicht gut für alles. Aber für kleine Agentenjobs ist es brutal praktisch: unterwegs eine Aufgabe diktieren, lokal transkribieren, vom bestehenden Agenten ausführen lassen und nur eine kurze Antwort zurückbekommen.
12. Mai 2026 · AI-first Engineering
2026 geht es nicht mehr um den einen magischen Prompt. Der bessere Ansatz: Kontext wählen, Tools und Schemas definieren, Agent-Regeln setzen und mit Evals prüfen.
11. Mai 2026 · KI-Agenten-Workflows
Hermes wird interessant, wenn ein Agent nicht nur liefert, sondern die eigene Arbeit reviewed: ausführen, messen, kritisieren, Skill umbauen, nochmal laufen lassen. Der Nutzen entsteht vor allem bei wiederholbaren Workflows.
29. April 2026 · AI-first Engineering
AI-first Architektur heißt nicht: Modell entscheidet. Es heißt: KI erzeugt Optionen, findet Risiken, verdichtet Kontext — das Team entscheidet und dokumentiert nachvollziehbar.
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