\n\n\n\n Uncategorized - AgntKit

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Mein Toolkit 2026: Dinge im digitalen Zeitalter machen

Hallo zusammen, Werkzeugbauer und Agenten-Enthusiasten! Riley Fox hier, zurück in eurem Posteingang (oder eurem Browser, ganz wie ihr wollt) mit einer weiteren Erkundung der Details, um die Dinge voranzubringen. Wir haben den 22. März 2026, und wenn ihr wie ich seid, seid ihr überladen mit Projekten, Ideen und dem ständigen Gedanken an eine bessere Lösung.

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Wie man die Verwendung von Tokens mit ChromaDB optimiert (Schritt für Schritt)

Wie man die Nutzung von Tokens mit ChromaDB optimiert (Schritt für Schritt)

Wenn Sie nicht auf die Nutzung der Tokens in Ihren Anfragen an die Vektor-Datenbank achten, verbrauchen Sie Ihre Credits und Ihre Leistung schneller, als Sie denken – hier erfahren Sie, wie Sie die Nutzung der Tokens in chromadb optimieren können, wenn Sie wirklich Geld sparen und an Geschwindigkeit gewinnen möchten.

Was Sie aufbauen werden und warum

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Mein Arbeitsablauf: die digitale Überlastung zum Erfolg im Freelancing bewältigen

Hallo zusammen, Riley hier von agntkit.net, der euch einen weiteren Einblick in die Werkzeuge gibt, die unser digitales Leben, nun ja, weniger chaotisch machen. Heute möchte ich über etwas sprechen, das mich in letzter Zeit sehr beschäftigt, besonders während ich versuche, meine eigenen Arbeitsabläufe für einige anspruchsvolle Freelance-Projekte zu optimieren.

Wir alle

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llama.cpp vs TensorRT-LLM: Welches sollte man für kleine Teams wählen

llama.cpp vs TensorRT-LLM : Welches für kleine Teams

Es wurde berichtet, dass TensorRT-LLM 30 bis 70 % schneller ist als llama.cpp auf derselben Hardware. Aber schneller bedeutet nicht immer besser, insbesondere für kleine Teams mit begrenzten Budgets und Ressourcen. Die Wahl zwischen llama.cpp und TensorRT-LLM kann erhebliche Auswirkungen darauf haben, wie schnell Sie Modelle bereitstellen und iterieren können.

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n8n vs Make : Welches wählen für die Produktion

n8n vs Make : Welches wählen für die Produktion?

n8n-io/n8n hat beeindruckende 180 218 Sterne und 55 981 Forks auf GitHub, während Make (ehemals Integromat) kein öffentliches Open-Source-Repository für einen direkten Vergleich hat. Allerdings senden Ihnen Sterne und Forks keine Alerts und automatisieren auch nicht die kritischen Workflows für Ihr Unternehmen. Daher, wenn es darum geht, Automatisierungen in Ihrer Produktionsumgebung bereitzustellen,

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Mein Übergang zur Verwendung von Startern für die Effizienz des Arbeitsablaufs

Hallo zusammen, ich bin Riley, zurück auf agntkit.net!

Heute möchte ich über etwas sprechen, das mich in letzter Zeit sehr beschäftigt, besonders während ich versuche, meine eigenen Arbeitsabläufe zu optimieren. Wir hören Begriffe wie “toolkit”, “library”, “package” und “resource”, die in unserem Bereich ziemlich austauschbar verwendet werden. Aber es gibt ein Wort, das,

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FastAPI vs Hono: Welches für Startups?

FastAPI gegen Hono: Welches für Startups

FastAPI erzielt beeindruckende 96.375 Sterne auf GitHub. Hono hingegen erreicht nicht einmal diesen Popularitätsschub. Aber Beliebtheit bedeutet nicht immer, dass es das beste Werkzeug für die Aufgabe ist. Als Entwickler mit über fünf Jahren Erfahrung in diesem Bereich habe ich mit eigenen Augen gesehen, wie

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Comment die Protokollierung mit Ollama konfigurieren (Schritt für Schritt)

Wie man das Logging mit Ollama konfiguriert: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wenn Sie es leid sind, mit generischen Logging-Lösungen zu arbeiten und einen maßgeschneiderten Ansatz wünschen, ist die Konfiguration des Loggings mit Ollama die ideale Lösung. Mit dem GitHub-Repository von Ollama, das 165.618 Sterne hat, ist es offensichtlich, dass sich die Entwickler um dieses Framework versammeln. Wenn Sie jedoch die typischen Lösungen durchforsten

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Checkliste für das Design des Gedächtnisses von Agenten: 10 Dinge, die Sie tun sollten, bevor Sie in die Produktion gehen

Checkliste für das Design des Speichers von Agenten: 10 Dinge, die Sie tun sollten, bevor Sie in die Produktion gehen

In diesem Monat habe ich bei 3 Produktions-Agenten-Deployments beobachtet, dass sie gescheitert sind. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler im Zusammenhang mit dem Speicherdesign gemacht. Das ist nicht einfach nur ein Zufall; die Checkliste für das Design des Speichers von Agenten ist ein grundlegender Schritt, den viele Entwickler übersehen. Wenn Sie mit Agenten arbeiten, die sich erinnern müssen

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Wie man Streaming-Antworten mit der API Claude hinzufügt (Schritt für Schritt)

Wie man fortlaufende Antworten mit der Claude-API hinzufügt (Schritt für Schritt)

Fortlaufende Antworten mit der Claude-API können das Benutzererlebnis in Echtzeitanwendungen erheblich verbessern. Möchten Sie eine interaktive Chat-Oberfläche, die Ergebnisse liefert, während sie entstehen? Wenn ja, sind Sie hier genau richtig. In diesem Artikel werden wir eine Anwendung erstellen, die die

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