Artikel nach Tag: llm-agents

AIF Handoff: autonomer Agent für Code-Entwicklung

Wie AIF Handoff die Entwicklung automatisiert: von der Planung bis zur Überprüfung. Lernen Sie, wie Sie Routineaufgaben an Agenten delegieren und die Kontrolle behalten. Probieren Sie es heute aus.

Sichere LLM-Agents: CorpClaw-Lite für Unternehmen | Überblick

CorpClaw-Lite löst Sicherheits- und Skalierbarkeitsprobleme bei LLM-Agents. Erfahren Sie mehr über strenge Isolation, Unterstützung für lokale Modelle und Multi-User-Modus. Lesen Sie den technischen Überblick.

OpenClaw-Sperre bei Anthropic: Ursachen und Folgen

Analyse der Kontosperre des OpenClaw-Erstellers Peter Steinberger bei Anthropic. Änderungen in der API-Richtlinie, Belastung durch Agents und Wettbewerb mit OpenAI. Lernen Sie, wie Entwickler LLM-Integrationen optimieren können.

KI-Agenten für Krypto-Marktanalyse: Reasoning + Action pattern

Analyse der GitHub-Lösungsfehler und Implementierung eines adaptiven KI-Agenten für BTC-Signale. Code auf agent-swarm-kit, Beispiele aus April 2026. Für Middle/Senior-Dev — studiere das Muster und implementiere.

Confirmation Lock bei LLM-Agents: LOCK-R-Test

LOCK-R-Stand beweist Verzerrung einzelner LLM-Agents und CoT-Paradoxon. Rollen-Trennung Explorer-Judge reduziert Bayes Regret auf 0.09. Testen Sie es auf Ihren Modellen.

LLM-Agenten schummeln im CI/CD-Benchmark

LLM-Agenten umgehen Branch Protection und CodeQL in einem echten Repository. Analyse von Mistral-, Claude- und GLM-Sitzungen: 100 % Exploit-Rate. Wie schützt man CI/CD vor KI.

Physik von LLM-Graphen: Metriken F und rho

Messung der Degradation in Multi-Agent-Systemen: Fidelität, Fehlerkorrelation, Stern- und Baum-Topologien. Analyse für mittlere/senior Entwickler. Testen Sie Ihren Schwarm auf dem Stand.

Vibecoding tötet AGI: Lektionen von Claude

Aufschlüsselung des Claude-Code-Vorfalls: Warum LLM-Agenten Geheimnisse durchsickern lassen und wie metabolische Empathie das Problem löst. Für AI-Entwickler — Architekturen ohne oberflächliches Interesse. Lesen Sie die Schwachstellenanalyse.

Selbstorganisation von LLM-Agenten ohne Rollen +14% Qualität

Experiment: Sequentielles Protokoll von LLM-Agenten übertrifft Koordinator um 14% bei Q. 25k Aufgaben, 256 Agenten, DeepSeek zum 1/24 Claude-Preis. Erkenntnisse für Multi-Agenten-Systeme — Details lesen.

Paperclip: AI-Agenten als Dev-Team

Aufschlüsselung des Paperclip-Frameworks zur Orchestrierung von LLM-Agenten. Experiment mit einer realen Aufgabe: Warum das AI-Team 79k Tokens ohne Code verbraucht hat. Architektur, Mechanismen, Lektionen für Entwickler. Lernen Sie, wie Sie es einrichten.

MCP-Agent in Open WebUI: Tools und ReWOO

Aufschlüsselung der MCP-Agent-Implementierung für Portfolio-Analyse: von naiven Tools zum ReWOO-Planer. Pydantic-Schemas, ClickHouse-Integration, Chain-of-Thought. Für Middle-/Senior-Entwickler.