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Beiträge zu Themen, die uns täglich beschäftigen: KI Workflow Engineering, Agentic Coding sowie App- und Web-Entwicklung.

build AI workflows

Agentic Coding30. September 2026
Entwicklung produktionsreifer KI-Agenten mit Entscheidungsmodellen und LangGraph-Orchestrierung
Wie die Kombination spezialisierter Entscheidungsmodelle mit deterministischer Code-Orchestrierung in LangGraph Engineering-Teams beim Aufbau produktionsreifer KI-Agenten hilft.
Web Development23. September 2026
Changesets v3: ESM-Migration, kleinerer Installations-Footprint und Peer-Dependency-Änderungen
Changesets v3 erscheint mit ESM-only-Paketierung, einem um 88 Prozent kleineren Installations-Footprint und modifizierten Peer-Dependency-Bump-Semantiken für JavaScript-Monorepos.
AI Agent Development18. September 2026
Multi-Agent-Orchestrierung: Architektur-Lehren aus Claude Research Systems für die Praxis
Untersuchen Sie die technischen Kompromisse bei der Multi-Agent-Orchestrierung anhand der Architektur von Anthropics Research-System. Erfahren Sie, wie dynamische Planungsschleifen und parallele Tool-Ausführung offene Workloads bewältigen.
Agentic Coding16. September 2026
Abhängigkeitsfehler in Daten-Workflows und wie man Kaskadeneffekte verhindert
Wie strenges Abhängigkeitsmanagement Daten-Workflows bei Ausfällen schützt, indem Upstream-Dienste und Assets als explizite Ausführungstore behandelt werden.
Agentic Coding02. August 2026
Platform Engineering und soziotechnische Komplexität: Das Spannungsfeld zwischen Zuverlässigkeit und Developer Experience
Wie Platform Engineering über soziotechnische Systeme Zuverlässigkeit und Entwicklergeschwindigkeit ausgleicht. Erarbeiten Sie Strategien für den Wechsel von reaktivem Bugfixing zu proaktiver Architekturverantwortung.
Agentic Coding24. Juli 2026
Implementierung von Human-in-the-Loop-Gateways für AI-Agent-Workflows
Während AI-Agents von assistierenden Werkzeugen zu autonomen Systemen werden, steigt das Risiko unüberwachter Fehler. Wenn man sich darauf verlässt, dass Agents Aufgaben ohne Aufsicht von Anfang bis Ende ausführen, führt dies oft zu Fehlern bei Edge Cases oder komplexer Geschäftslogik.
Agentic Coding15. Juli 2026
Vertrauen in KI-Workflows durch richtlinienbasierte Guardrails architektonisch verankern
Der produktive Einsatz von KI-Agenten erfordert mehr als nur einfache Prompts. Implementieren Sie richtlinienbasierte Evaluierung und Laufzeitkontrollen, um das Agentenverhalten zu steuern.
Agentic Coding10. Juli 2026
Architektonische Unterscheidungen bei Agentensystemen: Workflows vs. autonome Agenten
Vermeiden Sie unnötige Komplexität, indem Sie je nach Aufgabenanforderung zwischen präskriptiven Workflows und autonomen Agenten wählen.
Agentic Coding08. Juli 2026
Architektur für produktionsreife KI-Agenten: Jenseits von Performance-Metriken
Der produktive Einsatz von KI-Agenten erfordert den Wechsel von einfachem Performance-Monitoring hin zu einer tiefen Observability von Reasoning-Ketten und Entscheidungssicherheit.
Agentic Coding01. Juli 2026
Jenseits von Ad-hoc-Kontrollflüssen in der AI-Agent-Orchestrierung
Die Entwicklung produktionsreifer AI-Agenten beginnt oft mit einfachen Prompt-Modell-Schleifen. Während diese für Prototypen effektiv sind, scheitern sie häufig an realen Anforderungen wie Latenz, Compliance-Vorgaben und der Notwendigkeit für mehrstufiges Reasoning.
Agentic Coding20. Juni 2026
Verschobene Engpässe im Code Review durch agentische Workflows
Da KI-Agenten die Code-Generierung beschleunigen, verlagert sich der Engpass von der Erstellung zum Review. Architekten müssen ihre Review-Prozesse an dieses Volumen anpassen.
AI Agent Development20. Juni 2026
KI-Agenten in die Produktion bringen: Ein mehrschichtiges Evaluierungs-Framework
Der Übergang von KI-Agenten-Prototypen zur Produktion erfordert mehr als einfache Prompt-Tests. Implementieren Sie ein mehrschichtiges Evaluierungs-Framework, das Reasoning, Tool-Auswahl und die Genauigkeit von Multi-Step-Workflows überwacht.
Web Development17. Juni 2026
Architektur persistenter KI-Agenten als fortsetzbare Zustandsautomaten
Überwinden Sie zustandslose Request-Response-Muster, indem Sie KI-Agenten als persistente Zustandsautomaten behandeln. Dieser Ansatz sichert die Zuverlässigkeit bei langlaufenden Workflows.
AI Agent Development10. Juni 2026
KI-Agenten entwickeln: Warum State Management in den meisten Tutorials fehlt
Die meisten Tutorials für KI-Agenten enden bei einfachen Tool-Aufrufen. Echte Zuverlässigkeit erfordert explizites State Management, um Aufgabenfortschritte zu verfolgen und Gedächtnisverlust zu vermeiden.

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