AI Agent Engineering Guide
16 Beiträge in dieser Serie
Ein Engineering-Pfad für Agent-Architektur, Sicherheitsgrenzen, Tool Calling, Memory, Multi-Agent-Orchestrierung, Evaluation und Recovery.
Agent Sandbox aufbauen: Vollständiger Leitfaden für sichere KI-Codeausführung
Detaillierter Leitfaden zum Aufbau einer AI-Agent-Sandbox: Technologievergleich von gVisor bis Firecracker, Deployment von lokaler Entwicklung bis Kubernetes-Cluster
KI-Agent-Entwicklung in der Praxis: Architekturdesign und Implementierungsleitfaden
Tiefgehende Analyse der KI-Agent-Architektur: ReAct, Plan-and-Execute und Multi-Agent im Vergleich, fünf Multi-Agent-Orchestrierungsmuster im Detail, Praxiscode mit dem Claude Agent SDK – von der Theorie zur Umsetzung.
Agent-Memory-System-Design: Von der Sitzung zum Langzeitgedächtnis
Agent-Memory-System von Grund auf: vier Gedächtnistypen, Fünf-Phasen-Pipeline, Mem0/Zep/LangMem-Vergleich und produktionsreife Kostenoptimierung
KI-Agent-Gedächtnisverwaltung: Langzeitgedächtnis und Wissens-Governance in der Praxis
Tiefenanalyse von KI-Agent-Gedächtnissystemen: drei Gedächtnistypen, vierstufige Kognitionsarchitektur, Vergleich von sechs Frameworks. Von Mem0 bis Letta, von Vektordatenbank bis Wissensgraph – Lösungen für Agent-Amnesie und Context Rot.
Agent Tool Calling in der Praxis: KI externe APIs und Dienste aufrufen lassen
Von Function Calling bis MCP: Mechanismen von Claude und OpenAI im Detail – mit vollständigen Codebeispielen und Best Practices für KI-Agenten mit API-Aufruf-Fähigkeiten
Computer-Use Agent: KI steuert Ihren Computer
Claude Computer Use im Detail – von der Technik bis zur Praxis: Docker-Deployment, Codebeispiele, Wettbewerbsvergleich und Sicherheits-Best-Practices für KI-Desktop-Automatisierung
Multi-Agent-Zusammenarbeit in der Praxis: Leitfaden zu 4 Architekturmustern
Die 4 Kern-Architekturmustern für Multi-Agent-Systeme – von Subagents bis Router, mit LangGraph-Code und Performance-Tipps für Production.
KI-Agent-Toolchain-Design: Leitfaden vom einzelnen Tool zum Tool-Ökosystem
KI-Agent-Toolchain-Design im Detail: vom MCP-Protokoll bis zur Framework-Auswahl – LangChain, CrewAI und AutoGen im Vergleich, mit Enterprise-Praxis für ein skalierbares Tool-Ökosystem.
LangGraph State Management: Checkpoints, Thread State und Recovery
LangGraph-Zustandsverwaltung 2026: Checkpoints, Thread State, Failure Recovery, AutoGen-Vergleich und Monitoring für produktionsreife Agents.
LangGraph Multi-Agent in der Praxis: Supervisor-Muster und Task-Verteilung
Architektur des LangGraph-Supervisor-Musters im Detail – mit Research-+-Writing-Team als Praxisbeispiel, Kerntechniken für Multi-Agent-Task-Verteilung und Zusammenarbeit, inklusive vollständig lauffähiger Codebeispiele.
LangGraph vs AutoGen: Zustandsverfolgung im Vergleich – Checkpoint-Mechanismus, Timeout-Wiederherstellung und Auswahlentscheidung
LangGraph vs AutoGen Zustandsverfolgung im Tiefenvergleich: 12 Dimensionen von Checkpoint-Mechanismus, Timeout-Wiederherstellung und verteilter Unterstützung – mit echten Fallstricken, Auswahlentscheidungsbaum und lauffähigem Code.
LLM strukturierte Ausgabe: JSON-Schema-Erzwingung und zuverlässige Tool-Aufrufe
Produktionsreifer Leitfaden für LLM-strukturierte Ausgabe: von JSON-Schema-Validierung bis zur Zuverlässigkeit von Tool-Aufrufen. Vergleich der Implementierungen von OpenAI, Claude und Gemini mit Python/TypeScript-Vorlagen und dreistufiger Zuverlässigkeitsarchitektur für 100 % Formatkonformität.
Agent-Bewertungsbenchmarks in der Praxis: Leitfaden von AgentBench bis DeepEval
Agent-Bewertungsbenchmarks und Performance-Test-Frameworks im Überblick: Vergleich von AgentBench, WebArena, τ-Bench und drei weiteren Benchmarks, DeepEval auf Komponentenebene, mit vollständigen Codebeispielen.
Agent-Planungsfähigkeit messen: Inferenztiefe, Aufgabenzerlegung und Selbstkorrektur in der Praxis
Wie misst man die Planungsfähigkeit von Agenten? Dieser Artikel erklärt Bewertungsmethoden für Inferenztiefe, Aufgabenzerlegung und Selbstkorrektur, vergleicht AgentBench, ToolBench, ACPBench und liefert eine praxisnahe Evaluationsanleitung.
KI-Agent-Monitoring und Fehlerbehebung: Design-Praxis von Logs bis zur Zustandsmaschine
KI-Agent im Produktivbetrieb und Fehler lassen sich nicht nachvollziehen? Dieser Artikel zeigt die vollständige Design-Praxis von Logs bis zur Zustandsmaschine – für ein produktionsreifes Monitoring, bei dem jeder Fehler beobachtbar und behebbar ist.
DeepAgents-Architektur: Planning Tools, Sub-Agents und Dateisystem
Tiefenanalyse der vier Säulen von DeepAgents: Planning Tools, Sub-Agents, File System und System Prompts – Vergleich mit LangGraph und AutoGen, mit Praxiscode und Best Practices.
