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Skalierung von KI-Agenten-Workflows: Bewältigung der Production-Pilot-Lücke für produktionsbereite KI-Agenten

Unternehmensstudien zeigen, dass 78 Prozent der Unternehmen KI-Agenten-Piloten betreiben, aber nur 14 Prozent die Produktion erreichen. Um diese Lücke zu schließen, ist eine kontinuierliche Evaluierungsinfrastruktur statt reiner Prompt-Anpassungen erforderlich.

KI-Agenten evaluieren: Eine Produktions-Blueprint mit Strands und AgentCore

Wie Motorway und AWS eine End-to-End-Evaluierungspipeline für produktionsreife KI-Agenten bauten und falsche Suchergebnisse von 1 von 8 auf 1 von 50 senkten.

Jenseits von Prototypen: Entwicklung produktionsreifer KI-Agenten

Der Übergang von einfachen Prompt-Response-Schleifen zu KI-Agenten auf Enterprise-Niveau erfordert Lösungen für Latenz, Kontextmanagement und Skalierbarkeit der Infrastruktur.

Sicherheits-Guardrails in Agent Development Kit (ADK) Architekturen implementieren

Sichern Sie Ihre KI-Agenten durch granulare Identitätsverwaltung und Zugriffskontrollen auf Tool-Ebene innerhalb des Agent Development Kit Frameworks.

KI-Agenten als Produktions-Workloads: Die Governance-Lücke

Die meisten Unternehmen betreiben KI-Agenten auf Infrastrukturen, die nicht dafür ausgelegt sind. Plattform-Teams müssen die Governance-Lücke schließen, um von experimentellen Pilotprojekten zu produktionsreifen Systemen zu gelangen.

Produktionsreife KI-Agenten: OpenTelemetry-Traces in Unity Catalog integrieren

Überwinden Sie isolierte Observability durch das Streaming von OpenTelemetry-Traces direkt in Unity Catalog. Diese Architektur ermöglicht eine kontrollierte, analysefähige Überwachung von KI-Agenten.

Warum KI-Agenten in der Produktion scheitern: 6 Fehlerquellen und Lösungen

Produktionsreife KI-Agenten scheitern oft an technischen Designfehlern statt an Modellbeschränkungen. Erfahren Sie, wie Sie Context Drift und Speicherprobleme beheben.

AI-Agent-Orchestrierung: Die Lücke in Engineering-Workflows schließen

KI-Projekte im Engineering scheitern oft an isolierten Werkzeugen. Orchestrierung löst dies durch die Automatisierung manueller Übergaben zwischen Systemen.

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.

Architektur für produktionsreife KI-Agenten: Jenseits von Einmalskripten

Überwinden Sie experimentelle Skripte durch ereignisgesteuerte Architekturen und sitzungsbasierte Observability. Erfahren Sie, wie Sie Status, Interrupts und Qualitätsmetriken in der Produktion handhaben.

Bereitstellung von Agent Development Kit Agents in der Google Cloud

Der Übergang von ADK-Agents von der lokalen Entwicklung in die Produktion erfordert die Wahl zwischen serverlosem Cloud Run oder orchestriertem GKE. Dieser Leitfaden beschreibt die spezifischen Bereitstellungspfade für beide Ansätze.

Agent-Versioning für KI-Agenten: Prompts, Tools und Richtlinien sicher releasen

Wie Sie versionierte Manifeste für KI-Agenten implementieren, um Reproduzierbarkeit und sichere Releases zu gewährleisten. Vermeiden Sie die Risiken, die durch das Vermischen von Prompt-, Tool- und Richtlinienänderungen entstehen.

Observability-Frameworks für produktionsreife KI-Agenten

Jenseits von Standard-Modell-Monitoring: Erfahren Sie, wie Sie durch die Trennung von Performance- und Qualitätsmetriken mehrstufige Reasoning-Prozesse und Tool-Aufrufe in Agenten-Systemen überwachen.

Jenseits statischer Benchmarks: KI-Agenten produktionsreif machen

Statische Benchmarks erfassen die Komplexität agentischer Workflows nicht. Erfahren Sie, warum umgebungsbasierte Evaluierung der neue Standard für Produktionszuverlässigkeit ist.

Warum KI-Agenten ein eigenes Berechtigungsmodell benötigen

Herkömmliche Identitätsmodelle sichern autonome Agenten nicht ausreichend ab. Erfahren Sie, wie Sie aufgabenbezogene Least-Privilege-Architekturen für nicht-deterministische KI-Workflows implementieren.

Stateful-Service-Architektur für produktionsreife KI-Agenten

Überwinden Sie Proof-of-Concepts, indem Sie KI-Agenten als zustandsbehaftete, modulare Services behandeln. Erfahren Sie, wie Sie Session-Routing und Task-Deduplizierung für zuverlässige Deployments implementieren.

Umstellung auf graphbasierte Ausführung im ADK 2.0

ADK 2.0 wechselt von hierarchischer Ausführung zu einer graphbasierten Runtime. Diese Architekturänderung verbessert die Zuverlässigkeit von Agents und vereinfacht komplexes Task-Routing.