KI News: Kurz und klar.

Moderne KI-Anwendungen setzen zunehmend auf intelligente Agenten, die eigenständig denken, zusammenarbeiten und komplexe Arbeitsabläufe ausführen können. Einzeln arbeitende Agenten stoßen dabei schnell an ihre Grenzen: Sie haben Probleme mit Skalierbarkeit, Koordination und dem langfristigen Behalten von Kontext.

Der Beitrag analysiert die Schwächen der Manager-Worker-Architektur von CrewAI und zeigt einen praktischen Ansatz, um das Problem zu beheben. Durch eine gründliche Untersuchung der aktuellen Implementierung werden die Hauptursachen für Fehlfunktionen aufgezeigt und konkrete Schritte vorgestellt, die Sie heute umsetzen können, um die Effizienz und Zuverlässigkeit Ihrer KI-Workflows zu steigern. Entdecken Sie, wie Sie die Leistung Ihrer KI-Teams sofort verbessern können!

NVIDIA AI hat ein neues Modell vorgestellt, das die Art und Weise, wie KI-Entwickler große Sprachmodelle einsetzen, grundlegend verändert. Das Modell, genannt Nemotron‑Elastic‑12B, kombiniert 12 Billionen Parameter mit einer elastischen Architektur, die es ermöglicht, mehrere Größen aus einem einzigen Training zu erzeugen.

Ein neues Tutorial zeigt, wie man eine komplette LLM‑Pipeline von Grund auf mit Opik erstellt, verfolgt und bewertet.

Der Artikel erklärt, wie man mit dem Agenten-Framework LangGraph KI‑Workflows erstellt, die flexibel und leistungsfähig sind. Dabei werden konkrete Schritte und Beispiele vorgestellt, die zeigen, wie man Aufgaben in modulare Agenten zerlegt und diese orchestriert. Auf der Plattform Towards Data Science wurde das Thema erstmals veröffentlicht und bietet damit einen praxisnahen Einstieg in die Entwicklung agentischer KI‑Systeme.

Delinea hat einen neuen Model Context Protocol (MCP)-Server vorgestellt, der KI-Agenten den sicheren Zugriff auf gespeicherte Anmeldeinformationen im Delinea Secret Server und der Delinea Plattform ermöglicht.

In dieser Folge gebe ich einen detaillierten Überblick über die Erkenntnisse, die ich beim Aufbau des Podcasts gewonnen habe.