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Hey everyone, Riley here, back on agntkit.net. It’s March 31st, 2026, and I’ve been wrestling with a concept that’s probably […]

Hey everyone, Riley Fox here, back in the digital trenches with another dive into what makes our agent lives a

Hey there, toolkit enthusiasts and fellow digital operatives! Riley Fox here, back at agntkit.net. It’s March 29th, 2026, and I’ve

Alright, Leute, Riley Fox hier, zurück von einer besonders tiefen Auseinandersetzung mit meinen eigenen digitalen Sammelgewohnheiten. Ihr wisst ja, wie […]

So setzen Sie mit llama.cpp in der Produktion um
Wir bauen einen Hochgeschwindigkeits-Textgenerierungsdienst auf, der llama.cpp für den Einsatz in der Produktion nutzt, und das ist wichtig, denn die Welt verlangt nach einer KI, die nicht nur kohärente Texte erzeugt, sondern dies auch effizient und leistungsfähig in einer Produktionsumgebung tut.

Voraussetzungen

7 Fehler beim Fine-Tuning und Prompting, die echtes Geld kosten

Ich habe in diesem Monat persönlich mindestens fünf KI-gestützte Projekte gesehen, die gescheitert sind, weil die Teams vermeidbare Fehler beim Fine-Tuning und Prompting gemacht haben, die ihre Budgets und Zeitpläne gesprengt haben. Wenn Sie denken, dass die Anpassung von Large Language Models (LLMs) nur darin besteht, Daten hinzuzufügen oder Prompts ohne Strategie anzupassen, liegen Sie

Webhooks mit TensorRT-LLM erstellen: Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden
Haben Sie schon einmal Ihre Anwendung mit einer Echtzeit-Datenverarbeitung über TensorRT-LLM verbinden wollen? Sie sind nicht allein. Webhooks mit TensorRT-LLM zu implementieren ist eine praktische Erfahrung und eine essentielle Fähigkeit. Hier ist das Prinzip: Wir werden eine ereignisgesteuerte Architektur aufbauen, die es unserer Anwendung ermöglicht, automatisch auf Datenänderungen zu reagieren oder

Hallo zusammen, liebe Agenten-Ersteller! Riley Fox hier, zurück auf agntkit.net. Heute möchte ich etwas ansprechen, das mir in letzter Zeit wirklich Probleme bereitet hat, und wahrscheinlich auch vielen von euch: die unglaubliche Menge an *Starter-Kits* im Bereich der KI-Agenten. Es ist, als würde alle zwei Wochen jemand ein neues

Semantic Kernel vs LlamaIndex : Welches ist für kleine Teams geeignet?
Reale Nutzungsdaten zeigen, dass der Semantic Kernel von Microsoft 27.528 Sterne auf GitHub hat, während LlamaIndex mit 47.875 Sternen glänzt. Aber hier liegt der Haken: Sterne bedeuten nicht unbedingt Funktionalität, insbesondere für kleine Teams. Die Wahl zwischen dem Semantic Kernel und LlamaIndex kann sich als echte Herausforderung erweisen, insbesondere wenn man die einzigartigen Bedürfnisse berücksichtigt.

LangChain gegen AutoGen: Welches für die Produktion?

LangChain hat 130.624 Sterne auf GitHub. AutoGen hat 56.035. Aber seien wir realistisch, die Sterne sind nur Indikatoren für Eitelkeit. Was wirklich zählt, ist, wie sich diese Frameworks in greifbare Anwendungen umsetzen lassen. In einer aufregenden Landschaft voller Versprechungen und Möglichkeiten bedeuten die Unterschiede zwischen diesen Werkzeugen mehr als nur Zahlen; sie bestimmen