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Jenseits von Modell-Benchmarks: Engineering von Workflows zur Evaluierung von KI-Agenten

Für zuverlässige Produktionssysteme ist der Wechsel von statischen Modell-Benchmarks zur dynamischen Evaluierung von Agenten entscheidend. Entwickeln Sie mehrstufige Tests, die Tool-Nutzung und Zustandsänderungen berücksichtigen.

Reduzierung der Latenz von KI-Agenten durch Programmatic Tool Calling

Programmatic Tool Calling ersetzt sequenzielle LLM-Round-Trips durch die Ausführung von Code in einer Sandbox. Dieses Muster reduziert Latenz und Token-Kosten bei komplexen Workflows von KI-Agenten.

Ein Evaluation Harness für produktive KI-Agenten: Ein 12-Metriken-Framework aus über 100 Deployments

Gehen Sie über einfache Unit-Tests für KI-Agenten hinaus. Implementieren Sie ein 12-Metriken-Framework zur Messung von Retrieval, Generierung und Agentenverhalten in der Produktion.

Architektur für produktionsreife KI-Agent-Guardrails zur Sicherung der Betriebsstabilität

Entwickeln Sie resiliente Agent-Systeme, die über einfaches Prompt-Filtering hinausgehen. Der Fokus liegt auf Runtime-Orchestrierung, Zugriffskontrolle und automatisierten Wiederherstellungspfaden.

Multi-Agent-Orchestrierung: Architekturmuster für komplexe Workflows

Gehen Sie über monolithische KI-Prompts hinaus durch die Implementierung von Multi-Agent-Orchestrierung. Erfahren Sie, wie Sie zwischen Supervisor-, Pipeline-, Swarm- und hierarchischen Mustern wählen.

Testen von Agentic Systems: Umgang mit Nichtdeterminismus in Tool-Calling-Workflows

Der Übergang von statischen LLM-Prompts zu zustandsbehafteten Agentic Loops führt zu Nichtdeterminismus. Dies erfordert zuverlässige Test-Frameworks für Tool-Calling-Architekturen.